许愿，三天面了三家

当年楼主被自己两年的算法功底冲昏了脑子，什么力扣、剑指都不屑于刷，凭借着在学校搞acm的底子，秋招侥幸过了美团的笔试和一面。那时候的楼主一个offer没有，做梦都想有一个offer保底，二面等待面试官上线的时候，我满脑子都是showmaker的那句话，我必须考虑这是不是我此生仅有进美团的机会。面试一开始，Java八股文、Spring八股文都背的顺风顺水，但事情从我的一句“分布式就是微服务”开始不对了起来，楼主当时只会增删改查，顶多写一个后台管理系统，对分布式的概念就是SpringCloud那些鸡肋概念。所以楼主阐述这句话的时候没有觉得一丁点不对，甚至我认为我说的就是对的，然后面试官就开始揪住这...

同专业光是认识的人就有三个签了东子，辅导员也说今年我们学院签东子的很多。可能我太菜了不配吧。

本人211本，去年八月底到到字节实习（上个月问了没有转正机会），秋招也投了一些，没认真准备，到现在还是0offer。最近开始准备春招，做了一份简历，帮忙看看有没有啥大问题。不知道简历内容是不是太少了，需不需要补一个项目经历？实习的部门时b端的，很多项目都是跟业务强相关的，我实在不好偷产出，就包装了四条。春招能拿到一个中大厂的offer就很满意了

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...