从实习到现在，感觉自己运气一直特别不好，从来没有遇到过负责的 mentor，一个好的 mentor 真的真的真的特别的重要，如果暑期实习能遇到一个特别好的 mentor，在公司级别差不多的情况我不建议去一个全新的环境，哪怕工资高了几 k，工资超过30k以后那几 k 差距税后没那么大。 第一段实习去的一个小厂，被分配的 mentor 是一个工作了很多年的老油条，问他一点东西都是非常的不耐烦，有一次另一个组的同事当着我的面说"这就是 X 大来的那个啥都不懂的实习生？"，我是一个很敏感的人，这算是给我留下的第一个小阴影吧，反而是我旁边的大哥帮助我很多，我至今还记得他的好。 第二段实习也是一个小厂，这...

一面 + 二面 总计110分钟 全程无八股！12月22号 一面（约58分钟）全程拷打【项目+实习】，拷打比例如下：- 项目问了占比60%，实习占比40%- 手撕：合并两个有序链表（easy题，没啥可说的）12月23号 二面（约52分钟）23号上午发的二面邀请，然后约了时间。- 全程拷打【实习】- 手撕：二叉树的最大路径和（鼠鼠很久没有做过深搜的题了，上一次做这种类型的题，还是在本科打icpc省赛的时候，所以面试官点了了我2次，才AC掉😂）面完大约过了半个小时，HR打电话说面试通过，然后加了VX，要了个人资料，第二天发的offer。总结：研一的第一个大厂offer，面试体验极佳！面试官问的很有深度，全程都没有问八股，我爱团子！

牛爷爷们，boss投递简历了20+了，只有字节给面了（处女面估计过不了😫），是项目有问题吗，还是不应当写上游戏服务器的项目，换项目有什么推荐的方向吗，如果要写项目的数据，面试官都会问哪些问题呀

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...