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我觉得首先得好好学习python，而且python真的很简洁高效，人生苦短，得用python嘿嘿，还有python中的Flask要掌握了，就像Java中的spring boot一样还有就是基础知识啦，弄明白Transformer架构，也不用你推导公式，把每个细节都弄清楚，知道Encoder/Decoder是干啥的就行，明白什么是Embedding(词向量)。不懂的地方去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问这样效率贼高

这个星期机会这么多吗？还是我错过秋招拿好offer了？还是我又捡漏了？目前，1家广州珠海的数开offer，面试推进很快，一天两面，试用期一个月7k，干完光速转正8k，hr面还可以面谈聊薪资和发展，可能能开10k，11点半-下午6点，总监说零加班，然后hr催提前过来看公司的这个情况，决定要不要来，车费吃的住的全包1家武汉游戏服务端offer，转正1w，偶尔加班，9:30-6:30，游戏行业好像也是这样？昨天一面，今天二面，最后技术面，面试官评价很高，但是技术性更强一点，可能会有点压力12.17更新:武汉要求实习转正评估，不是直接offer确认，能开到这个范畴，并且愿意给高出公司实习生水平的薪资，但是总体来说一天200一天在武汉还要等评估感觉不是很好，虽然评价很高，但是还是有很多现实问题的，因为这个转正周期也有6个月，很大可能考虑去珠海，因为起薪很高，工作压力也蛮小的面试问的技术性都很强，没算法，有点压力，好在能回答出百分之90吧，两个公司面试官评价都很高，技术深度和项目实习都够。然后还接了3个面试，一个8-12，一个6-11，一个8-12

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...