大家好，今天给大家分享第一学历重要还是硕士学历重要。下面汇总了不同观点，大家可以参考。观点1：你没有哪个，哪个就重要。结论，凡是你没有的都是重要的，你一旦拥有了就不重要了。观点2：体制内就学历重要，进厂第一学历更重要。观点3：目前大厂情况是，985本＞双非本985硕＞双非研究生。观点4：211本硕打不了9硕双非本。除非是垃圾二本之类的。卡第一学历大部分好点的公司干脆直接卡985本，比亚迪这种算特例了。整体待遇211本硕比不了单9硕。观点5：在中等985里的硕士，很多都是211或者普通一本的本科，一般一个学校研究生最好的生源就是本校的本科生。观点6：9硕双非本排211本后面。观点7：第一学历还是...

人生第一个offer，从此成为节孝子字节timeline:12.29  一面12.30  二面  hr面12.31  ocmomenta:12.25  一面12.30  二面 oc从刚开始面小厂被无情嘲讽，到一天拿下两个大厂offer，中间经历了好多好多困难和挫折，感谢一路上帮助的 人，感谢没有放弃的自己。再见2025，加油2026！

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

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...