微众笔试AK

秋招的战场上，每一次投递、面试、等待，都是对自己能力和心态的考验。拿到offer的那一刻，不只是一个纸面的证明，更是一种无声的底气。有了offer，你会发现，原本紧张的面试、犹豫的选择，仿佛都被这份信心照亮。它让你敢于直面未知，敢于提出自己的条件，敢于相信“我值得更好”。底气，不是自夸，而是实打实的实力支撑，是经历磨砺后的淡定从容。秋招的offer，是对努力最直接的回应，也是对未来最坚定的信号。拿到它的你，脚步不再轻浮，眼神不再迷茫——因为你知道，无论前路多远，你都有能力走下去。

库洛：简历挂鹰角：简历挂莉莉丝：笔试挂柠檬微趣：一面挂网易雷火：一面挂腾讯天美：二面挂米哈游：简历挂总结：这次主要是尝试一下看看面试都问些什么，然而面试内容没有想象中的这么难，都是偏基础的八股+项目的一些探讨。但是可能会问的很深。让我意外的是面试的手撕代码都非常简单，基本都是见到就秒的题目。但是对一些知识掌握的不是很熟悉，加上表达能力可能不太好，所以都挂了。简历准备的时间较少，所以很粗糙简陋。请教一下大佬们有什么需要修改的地方，还有还需要学一些什么东西吗。希望暑假能够找到心仪的实习。

实习第三天了，讲讲感受吧，mentor每天都会喊我一起去食堂吃饭，会给我推荐哪家的好吃，吃完饭还会等我，经常没事，会来问我有没有问题，有问题随时来找他。看到我就一个电脑分屏比较困难，还帮我安排了一个新的显示器，可以看下面的图，到现在都没给我派什么任务，让我先熟悉。反正，心里暖暖的

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...