结构工程师面试经验： 1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 使用的三维软件、仿真软件是什么？ 4. 建的模型里几个零部件之间的约束方式 5. 对身边常见的一些产品的内部构件有什么了解？ 6. 它们通过什么方式组装/连接？ 7. 如果给你个鼠标让你设计，首先要了解什么参数和内容？ 8. 对结构工程师岗位的认知 9. 未来的职业规划 10. 工作地点的选择 11. 家庭情况 12. 反问环节光峰科技2026届校园招聘进行中~【招聘岗位】光学 / 硬件 / 算法岗 / 产品研发类 / 技术研发类 / 产品类【我们提供】极具竞争力的薪酬回报机制+产品技术重大创新奖金、专利奖、国际三大工业设计奖等专项激...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

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...