📍面试公司：滴滴 网约车部门🕐面试时间：2026.2.4 💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、实习拷打； 3、你的实习是性能测试、与接口测试是相当于有一个gap的，你自己是如何看待你的发展和安排的； 4、性能测试与接口测试有什么区别； 5、python你用过什么库； 6、浅拷贝与深拷贝的区别； 7、is 和 == 有什么区别； 8、元组和数组有什么区别（具体是元组和什么比我也记不清了）； 9、场景题：测试费用； 10、手撕：不指定数量的字符串求最长公共子序列并输出；（面试官说可能有点难了，让我讲了下思路，给我换了道） 求给定字符串中各个字符的出现次数 11、反问 (...

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

二面的体验非常好，不知道面试官手下留情了还是什么，基本上都答出来了，算法也是一遍直接过，手撕了30min这样

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...