年薪百万一夜归零 京东40岁女高管自述:从签字到走人半天结束

对于一家公司来说,解聘老员工,招聘新员工,可以调动员工的工作积极性,激发公司活力,是多数公司都会采取的管理策略,无可厚非,但这种大背景下,被公司解聘了,个人命运随之改变,需要重新选择,还可能不知道何去何从。

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在社交媒体上,一名年薪百万的京东女高管发帖称:40岁被裁,年薪百万,一夜归零。

她还进一步表示,这次被开是刚过完老员工日,隔了一天就通知去会议室签字,一切很顺利,赔偿合理,股票完结,从签字到走人,半天结束。

谈及自己京东的8年,女高管动情地说,如一场婚姻,从蜜月期,互相信任,给机会、带团队、给升职、给加薪。

可生了二胎之后,有职场PUA,加薪无望,绩效拿C,相互消耗,如同鸡肋。

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这位女高管在京东的8年的前后变化,或许也有我们的影子。

前期,初入职场,需要做出业绩,半夜改PPT,手机24小时随时待命,凌晨起床奔向公司,累到无力。

但随着薪资和福利的上涨,后期有了自己的家庭和孩子,已经无法像之前那样卖力工作。

要是遇到工作瓶颈,业绩低迷,加薪无望,工作的激情和斗志也在逐渐丧失,渐渐“躺平”,如果不能及时调整自己的状态,很可能就会面临被开。

流出的京东内部狼性训话中,对于“躺平”现象,东哥就表示:业绩不好,又不拼搏的人,这家公司都不能容忍,都会逐步通过各种手段,全部淘汰出局。

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值得关注的是,虽然东哥前脚痛批了“躺平”,但后脚就给京东采销涨工资,年薪从16薪涨至20薪,上不封顶,有网友就称:东哥是老板中的楷模,奖罚分明,真性情!

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我们再来说说这位被开的女高管,被公司优化解聘了,确实令人感到惊讶,让人有点没想到。

不过,这位女高管并不需要我们同情。大家也看到了,她在京东已经干了8年,又是公司的高管,年薪达百万,虽然一开始没有这么高的工资,但积累下来,应该有不少的积蓄。

能够这么爽快答应走人,赔偿应该很丰厚,加上套现的股票,有可能已实现财务自由。

哪怕不再找工作,一家人的生活开销也有着落了,比我们大多数普通人都能过得更好。这就是在大公司工作的优势,即便被开了,赔偿也会及时到位,不需要担心。

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一名同样40岁的网友就说,自己也在互联网公司待了8年,合同到期不续签,离职补偿30W,部分股票限期出售获得280W,还有存款500W,直接躺平等退休。人生已过半,除了身体健康,没有什么放不下了。

京东这名女高管,与这名上海网友的情况可谓不相上下,虽然属于被动离开公司,但未来和生活已经有保障。

需要考虑的,或许就是重新找一家互联网公司还是创业,以其在京东工作8年的工作经历,大多数互联网公司,都会向她抛出橄榄枝。

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个人觉得,公司能够给被开的员工合理赔偿,尽管这种分手不是很体面,但与大多数职场人被开没有任何补偿,需要自己去争取相比,已经很不错了。

公司淘汰老员工,激励冲在最前面的人,或者引入应届毕业生,属于公司的正常管理方式,无需我们多言。

真正值得我们普通人思考的,或许还是如何提高自己的职场生存能力?如何才能在一家公司待得长久?

东哥的话里有提到,业绩好,公司永远爱你,’业绩达到平均水平,愿意拼搏,公司也不会辞退你。

这是一个很好的提示,不管是否升职加薪了,也不管干了多久,保持拼搏状态,或许就是提高职场生存机会的秘诀。

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当然了,我们也不要指望公司永远会重用自己,职场很残酷,当你可以发挥作用和价值的时候,你就是公司的人才,若你哪天完不成业绩,绩效也很差的时候,公司也会和你选择分手。

对于我们普通人来说,不一定要把公司当家,但在职时,就应该全力以赴完成业绩,为公司创造价值,得到公司的欣赏和认可。

同时,我们也要意识到,公司不会养闲人,没有多少人可以在一家公司干一辈子。

不管职务是高还是低,都别忘记充电,持续不断地提高职业素养和职业能力,储备行业知识,提升工作能力或学历。

遇到了被解聘的情况,我们才不至于总是抱怨,为前程感到灰心,而是积极寻找下一家公司,有足够的能力应对。就像女高管那样从容,拥有积极的人生态度,生命不止,折腾不息。

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内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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