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...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

嵌入式面试其实没大家想的那么可怕，很多考的都是基础八股文：C语言、指针、数组、结构体、位操作、简单算法、常用外设、操作系统基础等。刷题固然有用，但理解原理、扎实基础更重要。另外，熟悉自己的项目经验也很关键。面试官最关心的，往往是你在项目里做了什么、遇到问题怎么解决。把项目梳理清楚、能讲得明白，比刷几百道题更加加分。最后提醒一句：不要只刷题、焦虑太久，保持状态、慢慢积累基础，春招其实也能顺利过关。