Google工作氛围如何

有一次我们团队要交一份项目报告，领导定的截止时间是周五下午5点。于是大家按计划推进，周三还在做最后的功能测试。到了周四，领导突然在群里发消息说：“报告格式要重新改，内容也要更详细，最好明天下午3点前交。”这时候问题来了：1我们已经按原格式做了大量排版和数据整理；2功能测试还没完全结束；3领导的要求突然变更，而且还提前了两个小时。大家只好连夜加班，甚至有人为了赶时间把数据临时拼凑上去。结果第二天交上去后，领导又说：“数据不够严谨，重新核对一下。”这下又要再改。更让人无语的是，领导自己却在下午3点之后才开始看我们提交的内容，甚至还说：“你们怎么这么慢？”那一刻大家都觉得很尴尬：我们不是不努力，而是...

感觉计算机技术岗✌🏻的薪资真的是骇人听闻反观我自己到现在来还是0offer是牛客网的人都这么吓人吗

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...