北京航空航天大学 电子信息工程学院 电磁场与无线技术专业26届本科毕业生，低GPA2.71/4.0，排名大概在整个大班后20%，简历上只敢写一些看起来分比较高的专业水课来撑撑面子，无竞赛无科研无获奖的三无人员两段项目经历基本是靠魔改课程大作业和强制要求参加的校级科创竞赛来的，所以没什么含金量，对项目内容的理解也没有特别透彻有过两段实习经历，其中重庆这一段时间比较短，也很水，内容多半靠编；博世这一段（2025年11月底已经离职返校）时间比较长，做了一些工作但不多，但好歹也算积攒了一点点经验。返校期间也尝试过再投递一些项目管理、技术管理之类的实习优化一下简历，但也无果。由于秋招期间一直在上海实习不...

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

啥意思大哥

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...