蔚来 笔试 7.31

最近收到很多同学私信：“AI岗位那么多，我该从哪个入手？”“非科班想进AI，选什么岗位成功率最高？”今天简单和大家说说AI的相关岗位入门路线，底层入门岗 → 中层应用岗 → 高层研发岗💡一些小建议：大一/大二：同时学Python和数学基础（高数/线代）；大三/研一：主攻「AI应用开发」或「机器学习工程师」，积累2-3个实战项目；研二/研三：目标「深度学习算法工程师」，冲刺顶会论文或竞赛，争取大厂核心部门实习；AI岗位没有“绝对好坏”，只有“是否适合你”。非科班同学可以从应用开发切入，数学好的同学可以走算法路线，重要的是“开始行动”——哪怕先做一个小项目，也比空想半年更有意义。--以上内容只是...

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

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...