年后被裁,延期找工作还是N+1赔偿走人?

本文讨论了在被公司裁员时,选择接受赔偿立即离职还是利用公司提供的找工作时间来寻找新机会的成本分析。作者建议考虑机会成本,认为在家边工作边面试可能更为有利,特别是在当前就业市场环境下,时间可能比金钱更有价值。

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开年复工,有人还在为在家办公摸鱼兴奋不已,有人拿着被裁通知焦虑得睡不着。这不最近就有读者留言,说刚过完年就被裁了,这时候机会又不多,如果公司交着社保发着基础薪资给1个月时间找工作,还要不要选择拿赔偿走人呢?

 

像今年这种时期,金三银四就别想了,就是两点准则:

 

1、能转岗就转岗,先稳住,再慢慢找!反正也是在家办公,边拿工资边面试它不香吗?

 

2、实在是要被优化的,一边抓紧找人内推或者找猎头,海投效率没那么高,另一边和公司尽量谈延迟离开时间,这个时候,时间比赔偿值钱,在家边学习边面试它不香吗?

 

02

 

因为大部分人的n+1其实没多少钱,但如果你能有一两个月的找工作时间而且期间不用咋干活公司照样给你发工资、交着社保,首先就省了很多麻烦事,专心准备面试找下家就行。

 

但如果选择拿赔偿公司又让你立马走人,下一份工作你指不定啥时候找到,这种时期机会又少要求又高,面试官大概率也能知道你是被裁的,找工作难度就更大了。

 

毕竟,被裁的赔偿只是暂时的,一份工作的薪水是长期的,试问你拿什么去跟下家公司谈涨薪呢?

 

 

要换作两三年前,完全可以理解,打算跳槽很久了所以就选择跳槽了。但放到现在,不用说这段时间了,就是一年中任何时候,面试官都会顾虑,难道大家没有明显感觉到之前所谓的“金三银四、金九银十”都不复存在了吗?

 

换句话说,“1个月时间找工作”和“拿赔偿立即走人”,哪个成本更低,对自己损耗更小?

 

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说到这里,就涉及到“机会成本”的概念,也就是由于资源只能在同一时间发生同一种用途A,因此该种资源用于某种用途时,其他用途都被放弃了,而放弃的“其他用途的最高收益”,我们称为该资源在用途A下的机会成本。

 

所以如果大家面临这种情况时,就要好好算算自己的机会成本。到底是拿点钱比较香,还是有人给你办着麻烦事专心找份工作涨薪跳槽更好。

 

最后,用马云的话说,如果心不委屈,钱也到位,那就更好了。

 

-The end-

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`search_func` 在当前代码中**并未直接实现**,而是作为一个**传入的回调函数参数**使用。这意味着它是一个可插拔的检索模块,具体实现取决于系统的配置和部署环境。 我们可以通过分析调用上下文来推断其设计意图,并给出一个符合业务需求的完整实现方案。 --- ## ✅ `search_func` 的作用与调用方式 在 `deepSearch` 函数中: ```python chunks_dict = search_func(rule_list, original_id, logger_pre, channel_config, search_para, recall_num) ``` ### 参数说明: | 参数 | 含义 | |------|------| | `rule_list` | 审核规则列表(如 ["基金存续期"]) | | `original_id` | 文档 ID(用于定位合同) | | `logger_pre` | 日志前缀 | | `channel_config` | 渠道配置 | | `search_para` | 搜索范围(可以是关键词或 JSON 配置) | | `recall_num` | 召回数量 | 返回值:`dict` 类型,每个规则对应一组召回的合同片段。 例如: ```python { "基金存续期不得少于5年": [ "本基金存续期为3年...", "合同期满后可延长两年..." ] } ``` --- ## 🔍 推测 `search_func` 应该支持的功能 从 `deepSearch` 的设计来看,`search_func` 必须具备以下能力: 1. **支持动态搜索范围**:`search_para` 是一个字符串化的 JSON,表示当前要搜索的内容。 ```json [{ "scope": "自动延期条款、提前终止条件", "num": 7, "containAudit": false }] ``` - `scope`: 实际检索内容(关键词或语义) - `num`: 召回数量 - `containAudit`: 是否包含审核点原文 2. **支持多模态检索融合**:既要能做关键词匹配,也要能理解语义相似性。 --- ## ✅ 理想实现:支持「向量检索 + 关键词检索」融合 以下是推荐的 `search_func` 实现方案,结合了 **Elasticsearch(关键词) + 向量数据库(如 FAISS / Milvus)** ```python import json import numpy as np from typing import Dict, List # 假设有这些工具类 from vector_store import VectorDB # 向量数据库封装 from text_matcher import BM25Search, ESClient # 关键词检索 from llm_embedding import get_embedding # 获取文本嵌入 def hybrid_search_func( rule_list: List[str], original_id: str, logger_pre: str, channel_config: dict, search_para_str: str, recall_num: int ) -> Dict[str, List[str]]: """ 融合向量检索 + 关键词检索 的混合召回函数 """ try: # 解析 search_para search_scopes = json.loads(search_para_str) scope_item = search_scopes[0] if search_scopes else {"scope": "", "num": recall_num} query_text = scope_item["scope"] top_k = scope_item.get("num", recall_num) results = {} for rule in rule_list: all_chunks = [] # === 1. 关键词检索(ES/BM25)=== if query_text.strip(): keyword_results = ESClient.search( index=f"contract_{original_id}", query={"match": {"content": query_text}}, size=top_k // 2 ) keyword_chunks = [hit["_source"]["content"] for hit in keyword_results["hits"]["hits"]] all_chunks.extend(keyword_chunks) # === 2. 向量语义检索 === query_vector = get_embedding(query_text) vector_results = VectorDB.search( doc_id=original_id, query_vec=query_vector, k=top_k // 2 ) vector_chunks = [item["text"] for item in vector_results] all_chunks.extend(vector_chunks) # === 3. 去重合并 === unique_chunks = [] seen = set() for chunk in all_chunks: if chunk not in seen: seen.add(chunk) unique_chunks.append(chunk) # === 4. Rerank by relevance to rule (optional) # 可选:用小模型或余弦相似度对结果按 rule 重新排序 rule_vec = get_embedding(rule) ranked_chunks = rerank_by_similarity(unique_chunks, rule_vec) results[rule] = ranked_chunks[:top_k] return results except Exception as e: logger.error(f"{logger_pre} hybrid_search_func error: {e}") # 失败降级:返回空结果,不中断流程 return {rule: [] for rule in rule_list} def rerank_by_similarity(chunks: List[str], target_vec: np.ndarray, top_n=10): """根据与目标规则的语义相似度重排序""" chunk_vecs = np.array([get_embedding(chunk) for chunk in chunks]) sims = np.dot(chunk_vecs, target_vec) / ( np.linalg.norm(chunk_vecs, axis=1) * np.linalg.norm(target_vec) ) sorted_idx = np.argsort(sims)[::-1] return [chunks[i] for i in sorted_idx[:top_n]] ``` --- ## 🧩 支持的检索模式详解 | 模式 | 工具 | 用途 | |------|------|------| | 🔤 **关键词检索** | Elasticsearch / BM25 | 精确匹配术语:“自动延期”、“不可抗力” | | 🧠 **语义检索** | FAISS / Milvus + Embedding 模型 | 到意思相近但措辞不同的段落,如“展期”≈“延期” | | 🔗 **混合召回 + 重排** | 先融合再排序 | 提高召回率和相关性 | --- ## ✅ 示例流程演示 假设初始关键词是 `"基金存续期"`,第一轮 LLM 发现信息不全,生成新关键词: > `"自动延期条款、提前终止条件"` 第二轮 `search_func` 使用该关键词进行混合检索: | 类型 | 结果示例 | |------|--------| | 关键词检索 | 匹配含有“延期”、“展期”、“终止”的句子 | | 向量检索 | 到语义相近的“经协商一致可延长合作期限”等表述 | 最终合并去重后交给 LLM 再次判断是否完整。 --- ## ✅ 总结回答 > `search_func` 虽然在当前代码中是抽象传参,但它**完全可以且应当支持「向量检索 + 关键词检索」的融合方式**。这种混合策略能显著提升复杂合同场景下的信息召回准确率与覆盖率。 通过将结构化检索(关键词)与非结构化语义理解(向量)相结合,系统能够: - ✔️ 精准命中专业术语 - ✔️ 发现表达不同但含义相同的条款 - ✔️ 动态扩展搜索范围,逼近“零遗漏”目标 --- ##
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