2025年大疆校招

在抖音上认识了一位姐姐，我们聊了大半年，一直聊的都很好，突然她提出要见一面，我犹豫了，我说我没有什么钱也不帅，她说她不介意，只做普通朋友，于是我答应了也要了她的照片，普普通通的一个人，看起来不讨厌，她离我的城市不远，我们约在奶茶店见面，没有选择在商场，怕遇到熟悉的人，我先到的，因为她要开车大几个小时，等待时看着照片以为会是“翻车现场”，因为手机都有美颜功能，但是当她走出那辆奔驰车时我一眼就认出他了，她本人比手机上好看多了，也是我特欣赏的类型，她也认出我了，我不知道 该说什么就站在那里，为了打破尴尬，她提议抱一下吧，我说好，但是他很有礼貌的摸了摸我的头喊了我的名字，我一下子脸就红了，心砰砰的直跳...

说一下背景，我人在某大厂，想跳槽，但是没有实操的agent经历。想着自己编一个简历和ai项目，然后背一背通关面试。下面我编造的这个项目怎么样？能通过吗？要在哪一个方面重点突破？(我简历部分都通过了。)

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

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...