春秋✈️ 综合管理类培训生 初试面经搜遍全网没有面经，趁着下午刚面完出一波攒攒秋招人品，希望对uu们有帮助在上海线下面的，半小时左右一波人，是群面哦～记得打印两份简历带上流程：1、自我介绍2、对春秋航空成本管控方面的理解（同组uu答的都好全面，完全没有什么补充hhhh）3、有关财务方面的实习经历介绍，谈谈自己参与的工作、对岗位的理解、对工作提效的想法之类的4、什么渠道投递的简历5、自己的实习投递的渠道是什么6、横向多岗位实习较垂直实习的优劣势（本人实习岗位比较杂hhh）7、对未来的规划，是否想好要做财务方面8、例行反问总体而言，面试官们都非常好，超级温柔～春秋航空2026届秋招启动~ 【我们是...

力扣刷了130多道了，还是没感觉。春招又开始了愁死了愁死了虽然做了一百多题了但是很少有题目是我做出来的，要么是看了评论区的思路要么就是自己的思路但测试总有不通过的例子，真和智商没关系吗

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

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...