要不要去外企哦

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

本科，想投数据分析或AI相关岗位HR说简历没有亮点，应该怎么修改呢

1.拷打项目项目中的难点有什么，是否接触过模型微调2.浏览器输入url前端后端网络都有什么活动3.如何解决首页加载慢4.场景题：假如前端传入一个几万行数据的txt，后端进行清洗。然后设计接口（需要保证前端可以显示进度）如果后端不只有一个实例，然后设计接口（负载均衡）5.是否使用过docker，如何运行docker6.你是怎么使用ai ide的7.手撕：力扣49.异位词分组（讲一下两种方法）7.反问：介绍组里的情况，是为算法组编写一下网页工具，例如数据标注工具，前端后端都要写一点（后端python+前端react）

1. 自我介绍2. 用过Python嘛？3. 执行一个pySpark,他的底层操作是怎么样的？4. dataFrame和RDD有什么区别？5. 你主要负责哪一模块？6. 业务平台的基础架构，语言，各个模块怎么联系？7. 后端部分的业务业务逻辑？举个例子？8. 对图的的校验是干嘛的？（应该是我之前没解释清楚）9. 你们整个组负责啥？10. 你组内的小组负责平台那一部分？11. 组内如何分工?12. 慢查询是如何优化的？13. 讲你做的比较大的需求14. 境内外部署讲讲15. 业务方的资源分配和编译怎么做？16. 接口的稳定性如何保证？（没搞懂是问其他平台接口稳定性还是我们平台这个的稳定性？）17. 如何保证回滚到只是我写入的这一个？18. 回滚是已经写入还是没有写入的呢？19. 还有做过其他大的需求嘛？20. 你接触了多久大概可以干活？21. 血缘关系分析讲一讲22. ------以上是第二段实习内容，以下是第一段实习内容23. 第一段也在北京嘛？这个项目是独立负责嘛？24. 那你有独立负责某一块嘛（我个实习生能放心让我负责……）25. 接口耗时如何定位的？26. 对平台从头到尾了解嘛？27. 可以立刻到岗嘛？28. 接受加班嘛？29. 发布上线的流程30. 反问：后端是Python？面试表现？结果多少时候出？31. 无算法第二天约二面京东二面1. 自我介绍2. 又问读不读研，学校放不放3. 介绍下个人技术栈（后端+大数据）4. 跨系统的资源调度和数据一致性5. 境内外代码合并讲一讲怎么实现6. 介绍下系统架构（前端，后端，大数据），多个系统怎么进行联系调用7. 进一步讲解下apache spark中executor集群如何实现分布式一致。8. 语言和框架熟悉什么？（那边服务里大数据和后端都用Python）9. 算法：两个队列实现一个栈10. 为什么都是3、4个月的实习？反问：1. 进去是数据开发，还是后端开发，还是都要做？（都要做）2. 结果多久出6天后挂