什么决定了技术人员的薪水——Leo网上答疑49

影响薪资的关键因素
本文探讨了决定个人薪资的几个重要因素,包括学历、技术水平、当前薪资水平及市场价值等,并强调了正确的工作态度对于薪资增长的重要性。

什么决定了我们的薪水呢?综合起来有如下几个因素。

学历
初入职场的我们就是首先被这条标准衡量的。无论我们怎么诟病中国教育体系,在学校我们确实学到了很多有价值有意义的东西。毕业第一年,从概率上讲,一学历本科生(高中升本科)的整体水平是高于专科生,研究生的整体水平是高于本科生的。所以,整体上毕业第一年的硕士是比本科生薪水高,整体本科生的薪水也比专科生高。
同时,学历对薪水的影响会随着工作年限的加长越来越小。毕业十年之后,很少有人在乎你是哪儿毕业的,校园生活离我们越来越远的时候,大家更在意的是十年里我们所做的工作、我们的进步和取得的成绩。

技术水平
无疑提高我们的技术水平也需要项目的磨练和时间的积累。只有不断拨动学习的心弦,持续学习,技术水平才会给我们的薪水加分。否则,原地踏步的薪水也没什么奇怪的。

目前薪水
我经常会听到下面的充满怨气的回答:为什么我要求的比现在薪水高一倍,因为我能力到了!我值!言下之意是并没有在现在的公司得到应有的肯定。我承认这种情况确实存在,所以你才考虑新机会。但咱们值DOUBLE薪水吗?即我们的老板都是大混蛋+瞎了眼,是不是我们自己也有责任呢?如果你在工作中真有连瞎子也看的到的成长、取得了N大的成绩,为什么没有加薪呢?如果你真是主力,就这么不值钱,多年不长工资还干?还是你的薪水已经达到相应的市场价值,自己又没什么成长,老板才不给涨呢?

目前薪水是市场对我们价值的货币体现,大部分情况下是合理的。同时,现在的薪水也是新公司考虑提供我们薪水的基础。

市场价值
学历+工作经历+目前薪水+……=我们的市场价值。
如果我们自己认为自己值15K/月,但市场不这么认为,即公司不认为我们有15K/月的价值。那很遗憾,要么我们换个地方试下运气,要么我们老实地把自己的市场价值提起来。大多数人是靠自己不断地努力和时间的投入逐步增加了自己的市场价值。正因为提升市场价值是是渐进的过程,所以薪水爆涨的可能性有,但不多。

认识和态度
我认为在决定薪水的因素里,正确的态度和认识起着至关重要的正面作用。
举个小例子吧。不久前我哥们接到一个电话,我刚好在旁边。电话的意思是:XX度假村请你参加个活动。我认为这种电话里,对方一定是照着对话脚本的念的。这次对方在电话里口齿不清,重复了一次我朋友才知道她要说什么,于是回答不好意思,最近没时间。打电话的服务生居然在电话里骂了一句然后挂了……
后来此事如何我们不在此讨论。我要说的是拿着准备好的东西念着打骚扰电话这种事如果都做不好,那我们还能指望这个家伙干什么呢?


认识决定态度。如果我们认为工作是为了有口饭吃、老板和同事是由大坏蛋组成的,有人过来跟我谈谈就是准备教训我,那怎么指望有好的工作态度呢?快速成长就更无从谈起。

如果我们认为工作是为了提高自己、让家人过的更好;老板和同事都有过人之处,我一定要学到手;别人有可能在沟通时是想帮助我认识到自己的不足,好让我有所提高,相信我们会有一个正确地态度面对工作,相信薪水的成长也会成为必然。

有好的态度才有可能高兴地去工作、去学习,才有可能更快地提高自己的市场价值。请记住老板可能混,但并不傻,如果我们真的值两倍或者三倍的薪水,而且有可能找到更好的工作机会,他为什么不加薪留住我们呢?损失了我们这些乐观的主力老板不是还要费心、花钱来培养。

无可否认,决定我们薪水的大部分因素都是受态度影响的。

总之,每隔三五个月,检讨一下自己,看看自己有哪些进步,态度是不是正确,逐步提高自己的市场价值。获得合理的薪水应该不是难事。

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Leo
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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