2009年跳槽不得不考虑的四大问题

本文探讨2009年经济环境下跳槽的四大关键考量因素:辞职时机的选择、利用跳槽作为谈判手段的风险、成为主动跳槽者还是留守者,以及跳槽或留守的具体动机。
2009年跳槽不得不考虑的四大问题

年初开始,有些职业人在行业中跳槽是普遍存在,也是自然规律,人往高处走,水往低处流,跳槽以往年来说是理想的选择,没有更多的顾虑和担忧,找好岗位,找好目标,找好对象,找好食物就下手而已,大多数跳槽人已经是职业杀手了,职业生涯规划预期已设好,不像刚从校门走出来的新人,在“干什么”、“何处干”、“怎么干”、“以什么样的心态干“等等问题中犹豫不定。而09年就不同了,09年的经济形势怎么样呢?谁也不能百分百的确定。08金融危机引发的“蝴蝶效应”让职场人流行“四不”要决:不要辞职,不要换工作,不要转行,不要创业。就此“四不”要决该不该跳槽前要考虑以下问题。

一、 要不要辞职?

跳槽时不要辞职后在找工作,找工作中的很多因素都不是自己能控制的,没有人可以确保自己一定能在某个期限内找到合适的工作。辞职后长时间找不到工作,会影响心情,打击自信,说不定就随便接受一个还不如原来的工作,自然就没收入,而去年刚刚通货澎涨,支配生活费而分心还会影响找到合适或好的工作。

二、要不要用跳槽来威胁老板?

有些人想用激蒋将法来将老板一下,反而会失算丢掉目前稳定的工作,经济危机四伏,那个企业都是明摆着的现状,涨薪加薪之类的小道消息确有,但少至可怜,要不轻信别人的言论,要结合目前的市场经济状况或企业运转情况来向上司提出涨工资等实际要求,不要盲目的去与领导谈判,譬如:自己有合适之去,有高薪究你的企业等等话。这不会起什么作用,市场经济动态老板要比你更清楚,他更清楚竞争对手的工资基准线。所以,不要动不动就去和老板谈判涨工资的事情,这不仅让老板烦感你,反而可能会丢掉目前的工作。

三、 做“跳槽马”还是做“卧槽龙‘?

你必须要明白,跳槽并不意味着你就能够取得职业的成功,这个时候,寻求职业顾问的帮助才是理性的做法,因为职业顾问会告诉你什么是正确的跳槽、什么是你应该选择的职业方向。不要头脑一热,翘起尾巴,做一时痛快的决定,经济危机时你不得不考虑,与要聘你的企业没签订白纸黑字前,承诺是否能够兑现,拍下的板是钢板还是木板?经得起你折腾与否?!当然跳槽,还是卧槽?建议还是根据自己的实际情况作出选择。如果你的职位在才市相当紧俏,那跳槽获得高薪的概率一定高于卧槽。

四、 为何而“跳槽”为何而“蹲槽”?

很显然,跳槽都是在从低槽跳上高槽,无非高槽的食粮多于低槽,没有一定的引诱,谁会冒险去跳未知一二的另一个槽食地抢食吃呢?所谓引诱有两面之词,一个是外表的引诱,另一个是内在的引诱,那么跳槽的人要小心了,你是重视内还是外?要有个明智的判断力,诱惑力不一定保你一辈子的食粮,是一时瞬间的。与其没有足够的把握,还不如蹲槽吃着你碗里的米,蹲槽的人不一定就是没职业追求或没职业想法的人,反而在经济危机时期是更聪明的选择,是在经济危机时期解决掉暂时资金的支配,给自己足够的时间来思虑跳槽策划,避免盲目的选择而悔之前职业。

### 2025IT行业的跳槽趋势和技术岗位机会 #### 跆槽趋势分析 在2025的IT行业中,市场对于技术人才的需求依然旺盛,但竞争也更加激烈。大龄程序员可以通过合理的跳槽策略来提升自身的竞争力和发展空间。跳槽的核心在于寻找更匹配的职业方向以及更高的薪资待遇。为了适应市场需求的变化,大龄程序员应注重以下几个方面: - **技能更新与深耕**:随着技术的快速迭代,掌握新兴技术和工具成为关键因素之一。云计算、人工智能、大数据等领域将持续扩展其影响力,因此具备相关经验的人才将受到更多企业的青睐[^1]。 - **跨领域融合能力**:未来的技术岗位不仅局限于单一的技术栈,还需要能够结合业务场景解决问题的能力。例如,在信息安全领域,除了传统的防护手段外,还将涉及更多的智能化检测和响应机制[^2]。 - **个人品牌的塑造**:通过社交媒体平台分享专业知识、参与开源项目或者撰写技术博客等形式建立良好的业界口碑,有助于提高求职成功率并获得更好的工作邀约条件。 #### 技术岗位的机会展望 针对不同细分领域的具体职位需求来看,以下是几个具有较大潜力的方向及其对应的要求概述: - **云原生开发工程师**:负责设计部署基于容器化服务架构的应用程序解决方案;熟悉Kubernetes集群管理及相关生态组件配置操作等高级技巧将成为加分项。 ```bash kubectl get pods --namespace=default ``` - **数据科学家/机器学习工程师**:专注于数据分析挖掘建模过程中的算法优化改进环节;精通Python/R语言编程环境下的统计学原理应用实践尤为重要。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('dataset.csv') X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.3) ``` - **网络安全专家**:鉴于网络攻击形式日益复杂多样化的现状,企业迫切需要高水平的安全保障措施制定者。这包括但不限于漏洞评估修复流程管控等方面的专业知识积累[^3]。
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