裁员第一刀,为何首先总砍向技术人员?

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这是【码农突围】的第 489 篇原创分享

作者 l 突围的鱼

来源 l 码农突围(ID:smartyuge)

导语: 曾经,程序员是“高薪”、“稳定”、“核心资产”的代名词。然而,在近两年的互联网寒冬中,当且仅当公司喊出“降本增效”的口号时,最先接到HR约谈电话的,往往是那些通宵达旦敲代码的技术人员。为什么曾经的“天之骄子”,如今成了一颗”弃子“

过去十年,互联网行业流传着一句话:“技术人员是第一生产力”。

但在资本退潮的今天,另一句潜台词浮出水面:“技术人员,也是最昂贵的拖油瓶”

当裁员潮来袭,很多人不解:销售能带来收入,运营能维持活跃,行政能保障后勤,为什么偏偏是构建了产品地基的程序员,成为了裁员名单上的“重灾区”?今天鱼哥来重点分析下。

一、 为什么技术人员首当其冲?

  1. 薪资倒挂下的“速效救心丸”

最直白的原因,就是贵。

在互联网大厂,一名资深技术专家的薪资,可能等同于3-5名运营或行政人员的总和。对于财务管理而言,裁员的核心目的是“美化财报”和“缩减开支”。

砍掉一个年薪百万的技术P7/P8,在这个季度的财报上,人力成本的下降立竿见影。相比于裁掉一群低薪的基础岗,裁掉几个高薪技术岗,沟通成本更低,财务回报更高。在现金流紧张的时刻,技术人员的高薪水,反而成了他们头上的达摩克利斯之剑。

  1. 从“造楼模式”转入“物业模式”

软件开发有一个残酷的生命周期:建设期与维护期。

在产品从0到1的阶段,就像盖楼,需要大量的建筑师、泥瓦匠(开发人员)没日没夜地赶工。但一旦大楼封顶(产品上线、功能趋于稳定),公司就不再需要那么多人来盖楼了,只需要少量的“物业人员”进行修修补补。

现在的互联网行业,早已过了跑马圈地的增量时代。大部分APP的功能已经极度冗余,甚至可以说“不仅不需要新功能,反而需要做减法”。这时候,维持系统运转只需要原团队20%的人力,剩下的80%,在老板眼里,就成了“过剩产能”。

  1. 试错业务的全面崩塌

过去几年,大厂喜欢讲故事,元宇宙、Web3、社区团购、造车……为了这些新故事,大厂疯狂招募技术团队进行赛道占坑。

然而,一旦风口过去,或者公司战略收缩,这些处于边缘业务、创新业务的技术团队就会面临“团灭”。因为这些业务本身不赚钱,完全靠主营业务输血。当母体自身难保时,切断这些“吸血”的非核心业务线,技术团队自然连锅端。

二、 那些残酷的国内外裁员实录复盘

这种现象并非国内独有,而是全球科技圈的共识。

  1. 硅谷的“马斯克效应”

最典型的例子莫过于 Elon Musk 收购 Twitter(现X)。马斯克入主后,将Twitter员工从7500人裁减至约1500人,其中核心工程团队被削减了近80%。

当时所有人都预言Twitter会立刻崩溃、宕机。但残酷的现实是:它没有。虽然出现了一些小Bug,但核心功能依然运转正常。这给全球的科技CEO上了一课:原来维护一个成熟的超级APP,真的不需要养那么庞大的技术团队。这一案例直接引发了硅谷随后的效仿潮,Meta、Google纷纷跟进,精简了大量“养老”的技术岗。

  1. 国内大厂的“去肥增瘦”

回看国内,某跳动字头的大厂,曾大举进军教育和游戏板块,数千名程序员高薪入职。但随着“双减”政策落地和游戏版号收紧,这些业务线瞬间停摆,整个技术中台连同业务开发一夜之间被“毕业”。

再看某电商巨头,在2023年进行的组织架构调整中,大量的算法岗、中台技术岗被优化。理由很简单:在存量竞争时代,不需要那么多算法去研究“用户喜欢什么”,因为用户根本不买东西了。

三、 程序员的下半场:如何拒绝成为“耗材”?

裁员的逻辑是冰冷的,但个体的命运掌握在自己手中。作为技术人员,如果你只会写代码,那么在AI时代和经济下行期,你将极其脆弱。

想要保持竞争力,你需要完成以下几个维度的进化:

  1. 拒绝做“CRUD Boy”,向“解决问题者”转型

很多程序员沉迷于技术的自我感动,却忽略了业务价值。公司雇佣你不是为了写漂亮的代码,而是为了赚钱或省钱。

危险信号: 你只关心用什么框架,不关心这个功能上线后带来了多少DAU或GMV。

破局之道: 深入理解业务逻辑。当裁员名单拟定时,老板留下的往往是那个“最懂业务逻辑、能即使修补业务漏洞”的人,而不是那个“代码写得最优雅但不懂业务”的人。

  1. 拥抱AI,成为“超级个体”

ChatGPT和GitHub Copilot的出现,已经让初级代码的生产成本无限趋近于零。如果你还在抗拒AI,你就是在抗拒生产力。 未来的核心竞争力,不是“你会写什么算法”,而是“你会如何指挥AI写出算法”。学会利用AI工具提升效率,让自己一个人活成一支队伍,你才拥有议价权。

  1. 培养“不可替代”的软技能

在技术日益同质化的今天,沟通能力、项目管理能力、向上管理能力成为了护城河。 很多时候,技术人员被裁不是因为技术不行,而是因为“由于缺乏沟通,导致开发的东西不是业务方想要的”。做一个“好用”的人,比做一个“牛逼”的人,在职场上更安全。

结语

“裁员先裁技术”,这听起来很残酷,但这确实是商业世界的底层逻辑。技术本身没有价值,技术服务于商业并产生利润时,才有了价值。

对于每一位程序员来说,这既是寒冬的警钟,也是转型的号角。不要再把自己仅仅定义为“写代码的”,请把自己定义为“用技术手段解决商业问题的专家”。

这波浪潮终将过去,但只有那些不再单纯依赖“代码行数”来衡量自我价值的人,才能稳稳地站在岸上。

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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