多元化的对比 and 木桶效应,遵从内心

#从哪些方向判断这个offer值不值得去?#
目前拿到的offer共有5个,我是从以下几个点来分析的,那么我是怎么选的呢:
1.多元化的对比:指的是要从多个方面来综合对比,每个offer可能各有长短,比如有的离家近,有的钱多,有的轻松,有的稳定,有的平台好以后更好跳槽,有的职业上更符合个人兴趣等等,这个时候你可以给各个点分别赋予一定的权值,然后加权去算一下每个offer值多少分,就可以得到一个参考。
2.木桶效应:众所周知,木桶装水多少取决于最短的板,同样的道理,一个offer值不值得去,我认为不是取决于最长的地方,而是你最不能接受的地方,这对于每个人不一样,你要清楚自己想要的是什么和最不能接受的是什么,比如有3个offer,一个离家近但是没钱的,一个钱多的但是远不轻松,一个轻松的但是离家远没钱,要知道自己最不能接受的是哪个,比如就是无法接受工作强度太大,那么无论他给多少高薪都要拒绝。

3.另外,抛硬币也是一个可以的选择,我在抛起硬币时候内心闪回,就会知道自己想要的答案是什么了。follow your heart并且不要后悔。
最后,祝大家都能拿到满意的offer#牛客AI配图神器#
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关于“实习生工资多少才算正常”,其实并没有一个放之四海而皆准的标准,但如果结合一线城市的生活成本、工作强度以及实习本身创造的价值来看,我个人认为6000 元左右应当是一个基本及格线,也就是每天 200 多元。如果能达到 300、400 元一天,甚至更高,那无疑是更理想的状态。首先,从现实成本看,房租、通勤、餐饮几乎都是刚性支出。低于这个水平的实习,往往意味着实习生需要用家庭或存款“倒贴”工作,这在长期来看并不合理。实习本质上是学习,但并不等于“廉价劳动力”,更不应该是经济压力的来源。其次,愿意给实习生更高薪资的公司,通常不会是差公司。这至少说明两点:一是公司资金相对充足,不是靠压缩人力成本勉强维持;二是公司认可实习生的价值,希望你真正参与业务、创造产出,而不是只做边角料工作。很多高薪实习往往伴随着更规范的培养体系、更高的信息密度和更真实的项目经验。当然,高工资并不等于一切,但它往往是一个重要信号。能给到 300、400 元一天甚至更多的公司,往往对效率、能力和长期发展更有追求,也更可能处在一个有前景的赛道中。总结来说,实习工资不仅是钱的问题,更是公司态度、实力和发展前景的体现。在条件允许的情况下,争取一份“付得起你时间”的实习,本身就是一种理性选择。
北国牛马:你是不是忘了你一周只能上五天班,月薪6000那你日薪就得300了,日薪200一个月也就4000,也就刚好覆盖生活成本了
实习生工资多少才算正常?
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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