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...

1.5 一面1.7 二面1.8 三面剪映日常实习，三面只拷打了半个小时实习项目，最后说不是很理解某些地方的设计可能是产品的问题，然后就开始做算法题了，做出来后接着智力题，智力题答的磕磕绊绊，面试官引导下才答出来那三个问题。感觉又g了，还是做不到吗😭—————————————————1.9 告知三面通过约hr面，希望不会被横向挂掉吧🙏—————————————————1.13 三个工作日了，还没约上hr面，说hr面试官太忙了，大概率是在横向中吧，希望能泡出来🥲—————————————————1.15 告知hc满了😅转岗加面

求建议，已经实习6个月了，和公司老板聊了一下，我本是实习3000，然后老板的意思是，继续实习3000，到明年毕业，然后转正7000，我是继续投春招呢，还是继续待到毕业呢。本人学院本，c++ qt 方向。

刚进大厂，你会发现一切都比想象中有秩序，也比想象中更高压。早上打卡，电梯里都是低头刷手机的人；开会总有 PPT、KPI、deadline，每一句话都像在考验你的专业度。你会感受到“效率第一”，无论是代码提交、文档整理，还是团队协作，都有明确流程和规范。但同时，大厂也有它的温暖：完善的工具链、稳定的项目架构、成熟的 onboarding，让你少走弯路；同事之间的技术分享、内部培训，让你能快速成长；偶尔的团建、零食柜和下午茶，又让紧张的工作多了几分轻松。最明显的感受是——你总能看到自己的成长，但压力也一直伴随。时间管理、沟通能力、学习能力，都被放大考验。大厂上班，不只是工作，更像是在一个“加速器”...