大家都说程序员35岁就失业了，但就我实习了两家公司来说（一家外包一家电商），感觉35岁不是公司裁而是很难跟上公司节奏了。第一家外包公司的领导将近40岁，已经是研发组的组长了，每次发布时都要搞到凌晨，并且平时每天也是电话不断，每天的休息估计都没有6个小时，完全是透支身体来工作加上前段时间程序员猝死的新闻给我整的心头一紧，他的情况就和我领导很像。第二家是一家电商公司，组长就在35岁附近，是整条业务线的负责人，他是对产品最熟悉的人，这也就造成了所有的人对产品有问题（包括但不限于产品、前端、后端、测试）都要问他，有时候问问题都要排队。需求发布的时候也要搞到很晚，并且基本上每天回去还要工作，回复客户问题...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

没想到字节暑期开得这么快，今天有hr联系了，但是感觉自己没准备好，如果面得差之后还能约暑期吗大佬们

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...