来搜狐实习已经有一段时间啦 每天上班都超级幸福🥰💼【关于面试】自我介绍要紧扣岗位JD 1-2分钟突出相关经历和能力就可以啦简历项目会被深挖 得说清自己负责的部分、拿到的成果和遇到的挑战 最好能贴合运营岗的常见需求对岗位的理解要提前研究好JD 不光要知道“做什么” 还要能说说“怎么做”可以结合自己的经验来谈还有一些细节问题 比如工具技能、实习时长、到岗时间等 如实回答就好 面试官都很nice流程上，面完大概一周就收到了offer周四就顺利入职啦🏢【办公环境】坐标海淀搜狐媒体大厦 工位空间超大 每层都有茶水间 自助贩卖机+免费茶饮无限续 下午困了来杯冰美式直接原地复活B1层直通融科商场 干饭 逛街 看电影一条龙 中午不想点外卖下楼就能解决⏰【工作时间】实习生都是弹性打卡 9:00-9:30到岗都🉑 每天待够9小时就行 下午6点做完工作直接溜🎁【专属福利】明星扫楼yyds 几乎每周都有明星来扫楼 不定时发放奶茶 伴手礼等等 和明星近距离贴贴谁懂啊 节日活动也没断过 前一阵圣诞节还领了一堆周边小礼物 上班动力直接拉满总之在搜狐学到真东西还收获满满快乐 真的太值了准备冲搜狐实习的宝子们 大胆投 绝对不亏～

作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...

【职位名称】 大数据开发实习生（数据仓库方向）【工作地点】 北京【职位描述】参与商业化业务离线数据仓库建设 ，处理PB级超大规模用户行为数据（千亿级日增量），覆盖数据从产生到可视化的全生命周期服务；负责数据仓库模型设计、ETL 开发及指标看板建设，优化数据流、调度系统及查询引擎，降低数据使用门槛，保障系统稳定高效运行；参与数据治理工作，提升数据质量与易用性，支撑业务分析需求，推动数据价值落地；与分析师、研发及产品团队紧密协作，总结数据研究方法论，助力业务场景的深度应用。【职位要求】基础要求 ：2027届毕业，本科及以上学历在读，计算机、数学、信息工程等相关专业优先；211 以上院校背景优先；技术能力 ：熟悉数据仓库实施方法论及体系架构，掌握 SQL 语言；至少熟练 Java、Python、Scala 等编程语言中的一种；了解 Hive、Spark、clickhouse等分布式计算工具，有大数据开发或数仓实习经验者优先；软技能 ：思路清晰，数据分析能力强，能独立分析并推动解决问题；沟通积极主动，具备良好的数理逻辑与业务好奇心；实习要求 ：每周可实习 3 天及以上，连续实习 3 个月及以上（长期实习优先）投递地址：https://job.toutiao.com/s/mPX35Ikzn68

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...