程序员的那些事儿 --为什么离职还会加薪?

A君因不满原公司加薪承诺未兑现,合理跳槽至乙公司,工资涨幅达50%;B君情况类似,接手A君原工作,工资上涨30%。双方皆大欢喜,新公司对表现满意。

 我的朋友A君是个典型的.NET开发人员,技术不错,人品也不错,在一家小公司(姑且称为甲公司)做项目开发,是技术骨干。

     3个月前,他找到我说想跳槽,让我帮忙介绍工作。我说为什么想跳了?

1. 为什么想离职?

     他简单说了一下他在甲公司当时的状况:A君在甲公司做了两年多,这两年多完成了一个大项目,作为开发的核心主力,开发压力很大,特别是项目上线前的几个月是非常辛苦,几乎每晚都要加班到12点以后,周末最多只有一天休息。在最困难的时候,老板给大家大气,“大家再坚持坚持,项目上线赚钱了,就给大家涨工资,公司是绝对不会亏待大家的”,在老板豪情壮语的加薪鼓励下,大家要紧牙关拼上了。终于,半年前,项目上线了,运行也慢慢稳定了,公司赚钱也多了起来。

      是的,公司赚钱了,利润很可观,这是大家都知道的事情。但是,一两个月过去了,加薪的事情完全没影,老板就像从来没提过一样。于是,A君向人事经理说出了希望加薪的请求,最后,得到的回复(在小公司,这当然是老板的意思):(1)A君目前的工资与外面相比,基本是持平的。(2)A君目前的工作很悠闲,工作量不饱和。

      关于(1)实际上是个难题,两个人的工资要怎么比较,几乎都是老板一个非常主观的想法。而关于(2),却是事实:由于新的项目还在调研中,所以,A君的工作暂时就轻松了不少,主要就是维护线上的系统,加加小功能,修修小bug,比较清闲。

2. 老板很有骨气

      A君听到回复后,很是生气,在和同事们一起吃饭时,就忍不住埋怨起公司来,后来,这话传到了老板的耳朵里,老板很有骨气:越是抱怨,越不给你涨工资,看你怎么样。

      终于,A决定离职,老板一如既往的有骨气:离职就离职,离开你公司就得关门了?

      所以,就回到了开头的一幕,3个月前,A要我帮忙介绍工作。我刚好想到之前另外一个乙公司的技术经理联系我说,他下面有个B君想离职,希望我推荐个人,事成之后有推荐费拿的。理所当然的,我把A推荐了到了乙公司,A接手了B君的工作(在接手的过程中,A和B还成为了好朋友),乙公司对A的表现非常满意,最后,A的工资相比在甲公司涨幅达到50%。

3. 对调一下吧

      事情还没完,A君从甲公司离职后,甲公司的线上系统的维护就成为一个大问题了,老板命令人事经理赶快找人来顶上,苦逼的人事经理在QQ里群发了招聘的信息,这个信息也发给了A君,于是,A君把正在找工作的B君推荐过去了。B君在甲公司工作一个月后就转正,老板也很满意,相比之前在乙公司工资上涨了30%,和现在A的工资差不多。

      —— 后来,A告诉我,B之所以要离职,原因跟A是差不多的。

4. 皆大欢喜

      这真是一个皆大欢喜的局面!

(1)A到乙公司接手了原来B的工作,工资涨了50%。

(2)B到甲公司接手了原来A的工作,工资涨了30%。

(3)更重要的是,甲、乙公司的老板都爽了,对新进来的员工的表现都非常满意。

(4)而我,拿到了乙公司的推荐费。

(5)A和B成为了好朋友,除了经常探讨技术外,还经常一起讨论这搞笑的离职加薪过程,交流心得。

     

      最后,我想说,这不是编的,这是一个真实的故事,而且以后还会发生 . . . 原文

我的思考:

    大家都知道目前互联网行业和金融行业是很热门的,其中互联网行业更是有国家政策扶植,什么大数据、人工智能都是国家肯投资的,中国的崛起的原因之一:中国互联网的崛起。

    互联网公司背后有些没有被明说的规定:利润低于百分之30的单不接,包括什么互联网上市即裁猿,这些商业操作本质上就是赚钱很省钱,也就是说互联网公司其实还是很赚钱的。

    A君拼命干,最终回报他的就是老板这样画好了饼,烙好了饼,却自己吃了,一点渣也没分给辛苦烧火的A君。马云说:“员工离职了,要么工资没给到位,要么心里受委屈了”

    程序员拿青春拿身体拿时间换点回报总是合情合理的吧,A君是聪明的人,合理的跳槽是正确的选择。

【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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