网易互娱一面游戏用户运营岗，一面是业务面，少量有关简历的问题。自我介绍2-3分钟实习经历+收获，校园科研经历+获得的能力，体现出特色实习中有什么样的收获？同类型的问题有：实习中的挑战，最大的感触等，最后的落脚点可以落在通过这些挑战获得了什么的感触等对这个岗位的认识从用户运营的对象，手段，目的等方面入手，形成体系，回答会更有逻辑对回答到的几个流程有什么指标衡量？拉新：新增用户数。促活：日/周/月活跃用户、DAOT = 日总计在线时长/日活跃用户数。这是衡量游戏粘性的重要指标。留存：次日留存率，七日留存率等付费：付费渗透率等最近经常玩的游戏开始进入正题了，一定是特别了解或者提前了解过的游戏，因为后...

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

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...