算法岗秋招Offer选择

大厂的食堂总是顶级的，如果既不控制饮食，也不锻炼的话，每天坐在办公椅上，长胖远比你想的快的多，而且有各种下午茶，点心的福利，动不动还得出去团建，当然加班是不可避免的，就是看加班的频率了，主要还是要看自己对于薪资和生活的一个权衡点，选择很重要！

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

1️⃣数据准备很多人上来就想着搭 Milvus 或 FAISS ,但根本没搞清楚自己要检索的是什么。RAG 的灵魂在知识库。而知识库的质量，取决于数据处理的精细程度。2️⃣检索召回很多人以为用个 embedding 模型就完事了。但 embedding 模型之间差距极大。在实际项目中，我们踩过很多坑：同样一份知识库，换不同 embedding 模型， RAG 的命中率能差出30%以上。3️⃣Query 理解：很多人以为检索的 query 就是用户的问题本身。但在实际场景里，这一步其实最"坑"。🍊那到底哪一部分最难搞？最难的是让整个系统"协同"起来。这需要你既懂算法，又懂工程。需要同时考虑：1.文档更新频率（知识库维护）2.向量召回性能（索引优化）3.Prompt 格式（生成阶段控制）4.模型响应速度（ API 并发与缓存）换句话说， RAG 是所有"大模型项目"中最能体现"算法工程师功底"的模块。它要求你既能设计算法，又能搭系统。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

不知不觉，我从2021年毕业进入云智，马上就快五年了。作为一名“老学长”，我想借此机会，把自己这些年来的成长心得和体会分享给刚入职或者即将加入云智的小伙伴们。希望我的经验能帮你们少走弯路，更快适应新环境，开启精彩的职场之旅。一、如何快速上手业务——主动向导师和同事请教，多沟通多学习刚进入职场，面对复杂的业务和庞大的代码库，很多新员工都会感到无所适从，业务不熟，容易陷入迷茫。这个时候，切忌凭自己盲目摸索，而是要积极主动地向导师或经验丰富的同事请教。许多技术专家虽然看起来“高冷”，但他们其实非常乐意帮助新人，会耐心解答你的疑惑。公司也会为每位新员工配备导师，负责业务指导和答疑，伴随你快速成长。我个...