某大厂面试官：其实你简历上写的这些东西，其实我们都不感兴趣😅。某次反问环节，当我问到面试官“您对这个岗位的应聘者有什么期待？”，他沉默一会，叹了口气，开始了长达十分钟的输出——（以下是省流版）1.大厂看重面试者的潜力，而不只是经历匹配度。所谓“高潜人才”，必须要多进行思考，比如，这个任务的困难是什么，怎么做更好？为什么？大多数面试者问完面试官负责的业务之后就开始提下一个问题，其实你完全可以针对这个业务谈谈自己的理解，“我认为这个任务可以用xx方法去做”“这个业务的痛点是不是xxx？”，哪怕你的说法完全是错误的，面试官也能看到你的态度。2.自我介绍的时候，也要体现对公司的思考。面试之前，去查一...

RT，深大25届计算机本科，今年5月份就去实习，11月底转正，昨天突然通知要裁员，也算是好聚好散，赔偿还算满意。但是不知道后续要如何找工作，在校学的杂，c++，Python，go，Java都会一点，主学Java，工作做的是 c sharp，个人感觉和Java很像，后续参加社招要如何准备呢，是继续找c sharp相关还是说捡回Java，我意愿还是走后端路线工作六个多月，做的是互联网相关的业务，不是制造业，刚开始做一些小业务，后续做了一些技术框架的升级，类似于springboot的c#版本，例如，把旧的框架换成新框架，自己设计过滤器和中间件之类的的工作。后面就开始做了一些较为核心的业务，直到昨天被裁顾虑就是好像Java方面有半年空窗期，c sharp 市面上岗位少有大佬支支招吗

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...