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...

最开始机考的时候有一道题感觉做的时候连测试用例都还有没通过，最后提交歪打正着通过了很多，最后顺利通过10月底线下面试也很坎坷，一面就面的很不好，手撕用的最暴力的解法，面试官喊优化也一直优化不出来，面试问的问题也是很偏计算机网络基础的问题，很多没回答上，但是最后竟然获得了二面机会二面的时候感觉运气特别好，手撕抽到了一个很简单的算法题（岛屿问题），面试问的也都是基础java八股，最后也是顺利进入三面，第二天感觉第一面不好都以为没机会了，竟然顺利通过后面十一月份没有等到保温电话，中旬还去询问接口人（部门领导），还被降温了，回复我：看破不说破。当时就觉得无了最后十一月底竟然收到了部门领导的保温电话，也是很快就收到了意向。12月初显线下签约完后部门领导聊天，他说我当时的面试成绩刚刚过及格线，而且是他第一个收到简历的，后面帮我推了一下进度（部门投递的人比较少），最后也很幸运有这个机会

想找寒假实习，求推学历一般，积极性强简历求打压，请斧正

程序员能干多久，很大程度上取决于行业和岗位。在 互联网行业，节奏快、更新迭代迅速，年轻程序员占比高。一般来说，纯写代码的岗位到了 35岁左右 就容易面临压力，转型做 架构、技术管理、产品技术顾问 是常见出路。那些持续学习新技术、跟上趋势的人，可以干到 40岁甚至更久。在 制造业或传统企业，技术更新相对慢，代码量和项目复杂度没有互联网那么高，程序员往往可以 干到45岁甚至50岁。很多人从开发岗转到 系统运维、ERP开发、企业信息化管理，经验反而是宝贵资本。总结一句：程序员的职业寿命，不只是年龄问题，更看 行业属性、岗位内容和学习能力。懂得转型和升级技能，干得越久也越有价值。