年终未必有奖金

年终奖作为程序员最关注的话题之一,其数额大小与企业绩效和个人表现紧密相关。本文通过具体数据揭示了不同公司、不同职级年终奖的差异,并讨论了程序员在拿到年终奖后的职业规划。

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薪资总是与能力相匹配,能拿高薪的程序员就必然有着过人之处。然而,很多程序员薪水达到一定级别之后就会遇到天花板,他们发现加薪幅度越来越小,跳槽也似乎并不容易,是转向技术岗还是管理层?濒临年终,程序员群体中愈发萌生出一种莫名的骚动和渴望,年终奖问题。有时,这甚至决定了他们的去和留。

近日,由智联招聘发布的“2017白领年终奖调查”结果显示,2017年全国白领年终奖总体均值为7278元人民币。其中,从企业内部的各个岗位来看,研发岗位,即程序员的白领年终奖额度最高,为11776元,且满意度也是最高。

数据来源:智联招聘2017白领年终奖调研数据库

在各类大大小小的互联网公司内部,程序员岗位是技术岗,在企业的IT信息化治理的过程中扮演着重要的角色。但实际上,IT工作本身却又是一件认知高度紧张和充满压力的事情,一旦遇上紧急项目或系统崩溃,连续数日的加班熬夜,对于程序员而言几乎是家常便饭。因此在多数人看来,高额年终奖无疑是对他们一年辛勤付出的奖励。不过,在拿到手之前,程序员却有必要思考几点。

一、实际能拿多少年终奖

大公司的年终奖主要由年终红包、年终大奖金、加薪、股权奖励四项内容组成。一般来说,年终13薪、14薪属于标准,而像阿里、百度、腾讯等互联网公司则拿到的更高,通常是需要根据公司KPI和个人KPI综合打分的。

不过,相比之下,业务发展尚未成熟的创业型公司,能不给苦逼又卖命的程序员拖欠薪水就是好的了,年终奖的事情,有没有都无法保证!

国家税务总局公告

此外,当高额年终奖金遭遇国家关于个人所得税的扣除时,想必辛苦一年的加班狗们终究是有些不太乐意。

二、年终奖为何差异这么大?

正如上文提到,年终奖并非老板的一时善心得来,薪资水平的高低往往决定了年终奖能否跃迁式增长。

根据优快云在2016、2017年度针对中国软件开发者进行的全领域、多地域调研发现,关于软件开发者薪资状况一项,可以看出:职位、性别、从业年限、受教育程度、地域分布、行业差异、周工作时长等均成为影响程序员群体薪资水平和薪资上升空间的重要因素。


数据来源:优快云 2017中国软件开发者白皮书

例如,据优快云最新数据显示,超7成的从业年限3年以内的人员月薪低于1万;但从业年限4-10年的人群超过6成月薪过万。又例如,在男性软件开发者中,月收入超过万元的占41%,而女性月入过万的仅占32%。

数据来源:100offer“2017互联网人薪资涨幅变缓”

而根据100offer近期“2017互联网人薪资涨幅变缓?”指出,相比2016年,工作5年以上(30岁以上)的互联网人2017年的受欢迎程度降幅明显。但工作十年内的互联网人,整体受欢迎程度仍然是工作越久越吃香。

三、年终奖到手就走人?

实际上,时刻关心年终奖的程序员群体中,有一部分甚至是“等着年终奖到手就走”的。

因为,站在他们的角度来讲,此刻内心一定是无比焦灼,与同事的日常沟通分分钟都像是告别。干得不痛快,领得薪水少,有了新的职场上升空间,环境等个人因素…,这几乎是他们每秒钟都在考虑的问题。

而站在公司的立场上,却又像是一种探讨职场道德是否沦丧的话题。有时,非技术领导们甚至会将程序员理解为“看起来好像是一群成本非常高的劳动力,在复杂机器上干一些看起来很难懂的事情……”“这与创造性有什么关系?”

《Qt Quick核心编程》作者安晓辉为程序员们算了一笔账:年终奖平摊到 12 个月,金额是 A;新的工作机会,月薪比现在多 B。

“如果 B 大于等于 A ,放弃年终奖。因为只要在新公司工作一年,就可以把损失赚回来;如果 B 小于 A,那就拿了年终奖再说,因为新公司给的薪水,没那么吸引人么。”

本来,获得年终奖是件令人开心的事情,但一旦心有他属,便很可能因为盲目等待在无形中减缓了自己的成长速度,甚至错失更好的工作机会。这时,没有年终奖倒是少了层束缚。

总而言之,无论你是刚毕业不久的职场小白,还是有着丰富职业经验的老兵,无论你收获的是“iPhone X”、“钻石”,还是简单一句“继续努力”、“加班”的口号,有了年终奖那便是凭本事赚来的,接下来要思考的则是如何让这笔奖励花得物有所值。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域究的究生、科人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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