联通软件研究院

1. 请做一个简单的自我介绍答案要点：基本信息：姓名、学校/工作背景、专业方向（嵌入式系统、单片机开发）技术栈：熟悉C/C++、STM32/ARM Cortex-M系列、RTOS、常用通信协议（UART/SPI/I2C/CAN）项目经历：简述1-2个代表性项目（如智能设备、传感器驱动、实时控制系统）求职意向：对嵌入式底层开发的兴趣，希望在贵司深入学习2. 你平时是如何学习嵌入式技术的？答案要点：理论学习：阅读芯片数据手册、技术书籍（《ARM Cortex-M3权威指南》）、在线课程实践项目：通过实际项目（开发板实验、毕设项目）加深理解开源学习：研究GitHub上的开源项目、参考厂商SDK和例程...

真诚求问各位牛爷爷，我手上现在有了一段京东前端的三个月的实习，主要做的是tob业务，个人其实感觉并没有学到太多东西。现在还有必要去在一月找一个日常实习吗？一方面是考虑想做一些toc方向的内容，学点相关的技术，且两段日常实习可能看起来更牛x。但是实习时间可能不会太长。一般暑期都是在3-4月需要开始面试了，所以如果一月找到实习，除非有日常转暑期的通道，可能就显得这段实习太单薄了。想听听牛爷爷们的建议和指点🥰引流一下

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

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...