关于工作环境：base深圳前海内部配置绝了。一整栋50层都是oppo哒，我的工位可以看到欢乐港湾和大海，零食柜自给，很感动的是每层都提供独立的隔音室，3层饭堂里，23楼是最好吃的周边很繁华。楼下三层是大商场，午饭后我一般会和其他实习生姐妹去citywalk，好多奶茶店，茶救，奈雪喜茶，瑞幸，奶白，煲珠公每天换着喝，好幸福关于工作氛围感受到相当年轻，相当扁平的氛围，我们组（销售运营部）有三个哥哥姐姐直接对接我，她们人真的很nice，笨笨的我不会时，问她们都会耐心解答~~通过初筛会发测评、AI 面试、笔试等，暑期实习做过无需重复测评👍仅部分岗位有笔试或AI面试，以短信和邮件通知为准～内推链接：h...

不知道是不是简历出大bug了 求各位大佬指点

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

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...