团队解散了!

见字如面,我是军哥!

就在昨天,一个读者找到我,说公司技术团队 15 人全解散了,公司是做 AI 方向创业的,2 年多了,产品方向一直在变,半年前发工资就越来越晚,每次都要比正常时间晚  2 周左右,9 月份开始彻底发不出工资了。

10月底领导宣布团队解散,他又要开始找工作了,可是找了一圈基本没有任何面试机会。

我了解一下他的情况大专学历,34 岁后端程序员,技术水平大概 P6 左右,肯定达不到 P7。

确实,根据我对目前市场的了解,他这种情况不太好找,最大原因是学历问题,还有就是能力和年龄不太匹配了,除非简历优化下大功夫可能还可以试试,再者就是要找熟人推荐,相对面试机会有一些。

这不,今天抽空给他提点简历优化意见,希望能帮到他吧。

对于和这个读者差不多情况大龄程序员(也就是年龄 30 多,但是级别还没有到P7的),我给你三点自救建议:

1、尽量不要离职,能苟一天是一天,毕竟现在的就业环境相比之前大变样了。

2、平时在公司里也好,外面也罢,多积累点有用的人脉到时候有用的,大龄换工作去找招聘网站简直连狗都嫌弃。

3、现在就想着打造一个人生作品,比如在 github 开源一个自己写的项目,能有1000 star,比如你开发一个什么牛逼的系统在外网就能看到并使用,比如微信支付核心模块,比如某知名app的核心模块,这些东西可以抵消学历的劣势。

想着去考个架构师认证,考个软考对以后找工作有帮助,那是自欺欺人,除非你搞户口或去某些国企或事业单位,否则就是废纸一张。

好了,今天的文章就这样了,顺便说一句,如果你目前在找工作或者未来想找工作,但是简历一直写不好也不清楚问题在哪里,找我给你专业建议,毕竟最近 3 个月我给 500 多位程序员/产品等技术人群简历优化建议。

因为很花我的时间,所以就限制一下人数,前 20 位加我微信(jeff_arc)的同学吧,支付一个早餐 9.9 的红包即可,就当交个朋友,改到你满意为止,截止时间今天晚上 23 :59。

综上,希望今天这篇文章对你帮助!

全文完,觉得我说的不错的话点个赞或者在看吧!

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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