最近面试以来压力最大的一次，问的角度和很多问题都是以前没有问过、思考过的📍面试公司：b站🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、实习经历拷打； 3、实习中最让你映像深刻的经历； 4、你觉得你实习中的难点是什么； 5、讲一下公司的业务； 6、对比其他同类产品，你觉得你们的优势是什么； 7、你刚刚提到了k8s，讲一讲指令； 8、知道注册中心的概念吗； 9、现在让你搭建一个注册中心如何搭建（问的很细，包含具体的技术栈和部分代码）； 10、sql查询语句：查30天以上购买最多的top10； 11、算法：最长回文字符串； 反问：如果让您搭注册中心，您会...

某大厂三面，面试的时候手撕了2道题秒了，然后全程笑眯眯居高临下那种感觉，感觉很不尊重人，手撕完之后没有技术问题了，说给我10w元，要我设计一个领卷防刷子的，问我怎么花，全程压力我，后来反问他，他也说我基础不错，回答的挺好，但是面完秒挂，我估计是有更好的人了，只是面我走一下流程，这种情况我觉得就不要面我了。这是我感觉最差的一次

上上周五投的京东，秋招之前投的直接简历挂，看到补录了继续投，结果看完简历，一周还是没消息，京东看来要求挺高，补录也这么高

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...