唯品会投1.2亿建公寓,员工租金300元/月,网友:“又是别人家的公司!”

电商平台唯品会投资1.2亿元改造老旧建筑为员工公寓,提供300元/月的租金,远低于市场价格。这一举措旨在解决员工,尤其是年轻毕业生的住房问题,提高员工幸福感。其他大厂如华为、格力、OPPO、腾讯和京东等也有类似举措,以福利吸引和留住人才。

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整理 | 朱珂欣   

出品 | 优快云程序人生(ID:coder_life)

一线城市高昂的房租,往往是阻碍外地人才流动的藩篱。

近日,有网友在朋友圈晒出自己 300元/月在广州市中心租到的一室一厅,厨卫、家电等设施齐全,拎包即可入住。

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租金仅为市场价 1 折,300 元/月

据公开资料显示,这家为员工提供低价公寓的公司,是电商平台唯品会。

此前,唯品会投资 1.2 亿元在市中心核心地段拿下常年空置的 5 栋 10 层高的老旧建筑,改造成了 672 套公寓并交付给员工入住。公寓名为「唯家公寓」,总计建筑面积约 3 万平方米,地处广州大道南,距离海珠万达广场直线距离 200 米。

从交通上来看,「唯家公寓」距离唯品会总部大厦只需 10 多分钟车程,此外,一折的租金并非虚言。相较于周边同档次拎包入住的公寓,租金多为每月 3000 余元一间,而「唯家公寓」的租金仅为市场价的 1 折, 300 元/月。

从配套设施来看,「唯家公寓」为便利员工生活,还提供了会客厅、图书馆、健身房、充电桩等配套设施,并为入住员工提供 24 小时热线等物业服务。

目前,入住唯家公寓的员工中,“95后”占比六成以上,刚毕业的大学生在入职后可以获得抽签入住的资格。

唯品会工会相关负责人介绍,除了「唯家公寓」,唯品会早前同样以市价 1 折向广州、上海的员工提供了总计近 400 套公寓。截至目前,针对在唯品会广州总部上班且在广州、佛山没有房产的员工,已解决了九成以上人员的住房问题。

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大厂一掷千金,托起员工安居梦

近年来,各家大厂也为解决员工住宿问题上不断「内卷」,用「一掷千金」的方式托起大家的安居梦。

2018年,华为终端总部迁往东莞松山湖基地后,在当地购置了大量商住用地,并且以大幅折价的价格出售给员工,积极改善员工的住宿条件。

同年,格力电器董明珠曾在出席一场活动时公开表示,要为 8 万名格力员工分房。

2019 年,OPPO 智能生态科技园(一期)项目在重庆建成投产,其中包含占地 14.3 万平方米的员工宿舍。

2021 年,腾讯全球总部在深圳市宝安区大铲湾动土兴建,其中包括 19 万平方米的宿舍、14 万平方米的商业配套等设施。

2022 年,上海市杨浦区的哔哩哔哩新世代产业园动工,在办公、商业用房之外,园区还包括 1.5 万平方米的租赁住房。

今年 5 月 4 日,京东官方宣布启动“京东青年城”项目,预计投入近 60 亿元在北京亦庄总部附近地块兴建 4000 多套自持员工租赁公寓,未来将以市场价的一半租给员工。

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网友:“又是别人家的公司!”

据清华大学建筑学院住宅与社区研究所和贝壳研究院去年发布的《新市民租赁需求洞察报告系列之租金负担调查》,在一线城市,租客平均租金收入比在 25% 以下。

如今,各大公司豪掷千金兴建员工公寓,也不失为一种激励留人的思路,希望借此筑巢引凤。而于打工人而言,低价的租房更利安居乐业,幸福指数得以提高。

随着#公司1.2亿租楼300每月租给员工住#的词条登上微博热搜,也引发了许多打工人的思考和讨论:

  • “在一线解决住房问题,可以让打工人更加安心工作”;

  • “福利真不赖,贵司大方!顺便问句,还缺人吗”;

  • “‘引才’诚意满分,是谁酸了我不说”;

  • “唯品会员工现状:吃着免费的三餐、坐着不要钱的大巴、住着1折的房子、做着3折的特卖生意”。

那么,你最希望公司能在哪个方面提供福利?

参考链接:

https://new.qq.com/rain/a/20230719A06T3U00

https://video.weibo.com/show?fid=1034:4925337843466263

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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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