题解 | #百钱买百鸡问题#

说说自己入职一年半年的感受吧，最大的感受就是人员的流动，和刚入职相比基本是换了一批人，其中有调岗的，有离职跳槽的，当然也有被裁的，我自己也经历了两次小的变动。年龄现状先说结论，公司30以上的员工除了领导基本很少，当然这也和公司和部门有关系，在阿里的朋友和我说他们公司的大龄程序员就比较多，这不得不提一嘴阿里喜欢招92硕了，毕业都25了要是30就给人裁了这才几年。总的来说大厂里面35岁以上的一线员工还是比较少的。裁员的底层原理很多人会比较执着于技术或者岗位，觉得技术不好或者选的岗位不好就容易被裁。技术和岗位只是其中一方面的原因，但是更重要的是公司的业绩，业务是否赚钱，你的领导是否看好你等等。例如之...

可惜太晚了，已经被马力夺舍了，这个拒的是二面，希望以后不会后悔，有一说一，腾讯的人文关怀确实强，那个面试后问卷是最舒服的

1.大厂 title 加持🤩大公司的名头往简历上一搁，直接就加分！毕竟竞争这么卷，你能进得去，本身就证明简历没啥毛病。关键是得把工作内容挖深了，掰开揉碎了写进简历里，别浪费这个好背景。2.靠谱带教 + 合拍同事 + 舒服氛围👥就算每天干的都是打杂跑腿的活儿，只要这三样到位，这实习就值了！实习做琐事太正常了，但你可以逮着机会就请教领导同事，盯着他们咋干活、咋思考的，这些都是实打实的收获。对咱来说，能学到东西的实习，就是好实习！3.能上手真活儿，攒真本事💪要是不用天天打杂，能独立接触项目，甚至扛下一小块儿具体工作，那可就赚大了！既能提升实打实的工作能力，又能把业务流程摸得门儿清，这种实习含金量直接拉满。说到底，实习有没有用，还是得看自己的感受。要是干得憋屈、内耗严重，那果断跑路别犹豫！要么能给简历添彩，要么能让人干得开心有情绪价值，这样的实习才算没白忙活一场。

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...