怎么在求职时让自己“更值钱”——关于人才价格模型的思考
主要内容
- 大环境和小背景
- 为什么要调整团队
- 水池理论
- 卷尺理论
- 总结
正文
在这一年的时间里，IT研发行业剧烈震荡，伴随着国内外一线互联网大企业的数轮裁员，往日的热门高薪行业，普通人实现阶级跃升的通道之一，程序员岗位的辉煌正在逐渐暗淡。
大概也正是因此，在我转行从事技术管理的10多年时间里，第一次整一年时间团队没有任何人员流动。往年，能保证在20%以内就非常不易。最多惨的一次高达70%的人流动（不堪回首，权当为社会培养人才了）。人员流动过多或过少，对组织来说都是负面的情况。人员流动过多，会导致企业发展的人才断层，间接导致项目和技术缺乏平稳的成长延续。而流动过少甚至不流动，会导致企业文化和团队氛围的坍缩。因为人本性总是向往慵懒的，当某个任务活动趋于熟练时，首先想到的不是如何精进，而是尽量用最少的代价实现（当下）最大的收获。团队应有的秩序会渐渐被打破，表现为整体的熵增。所以，为了保持团队的活力，必须不断的有新鲜血液流入，部分不合适的人员流出。从部分个人角度看，这有些残酷，但从团队角度看，是全体获益。基于上述的想法，我采取了一些行动，逐渐调整团队，同时开放了在招聘软件上的职位。接下来，发生了一些有趣而值得思考的事情……
水池理论
也许是他们看到了职位更新信息。在发布职位的一周里，收到两个分别在1和2年前离职同事的消息，希望回归团队。
公司并不抵触人才回流，我自己也秉持这种包容和开放的态度评价人才。对于离开公司后又希望回归任职，没有主观偏见。团队中目前就有离开过公司经历的人，也可以证明这一点，甚至还给他们加了工资（相对离开时）。我个人的观念甚至更希望团队成员能多出去看看，或有几份工作经验，或参加一些面试，或与同学讨论和评价，通过对比判断，客观地认识公司的优劣。
面对陌生的求职者，我设置了一套话术，开头怎么介绍背景，怎么提问，不同的答复接下去怎么评估等等。但对于熟悉的陌生人，经验略显匮乏。为了不被过去的印象左右判断，还是以现在的招聘要求进行评估。熟悉的陌生人面试过程（评估过程）也有好处，就是有一定的信任基础。所以我直接要来了最后工作的项目源代码，通过Review他们的工作成果来评估整体情况。我团队有一套评价体系，共有五个维度。通过项目源码，可以评价其中的2个：开发能力和技术能力。
这两个小伙伴暂且称其为X和Y，分别离职2年和1年。X表示其2年时间里只和Vue打交道，其他没有什么特别值得讲述的。Y表示在过去一年的时间里”工作饱和，且公司要求规范“。交流和评估过程略过，结果是X和Y我觉得都不合适。我们团队是全栈开发，X显然知识面又回到了先前。而从Y的交付内容看，实现的业务不少，但是技术单一。且他们的规范性和我们目前要求的规范性还有相当大的差距。不难想象，他们入职后，不但需要把开发知识补齐，还要重新适应团队的其他要求。
此时我联想到小学时经常做的算数应用题：说有一个水池，每小时注水多少立方米，每小时放水多少立方米……我认为：对于技术人，学习和成长如同往自己职业能力的水池中注水。而停止学习，就像在放水。
IT技术是有衰败期的。前端技术栈尤为明显。现在掌握了流行的框架，但是框架一直在迭代演进，如果不能一直保持自己所掌握知识的更新，那么其价值会随着时间的推移而逐渐减小。这就像从水池中放水。
如果一份工作非常忙，且单调重复，或者没有工作，又或者非相关专业的工作，以至于无法向水池中注水。时间久了，那么原先积累的职业优势逐渐消失。但如果这样能够带来极大的利益（俗称变现），在自身的专业能力溢价完全失去效用之前实现退休或职业转型，那都是成功的。否则，油尽灯枯时，要么被迫转型，要么从头再来。不管哪种方案，代价极大。
相反，如果能不断地注水，只要注水的速度超过放水（随时间推移）速度，那么你的积累会越来越多，溢价也会越来越高。在技术的道路上，逐渐向上攀登。那么，我们能对“好工作”增加一个定义：能否实现快速高效“注水”。我认为，这是除了薪资外最重要的优势，没有之一。
如何判断一家公司是否提供有效乃至高效学习成长环境，主要有三大要素：
- 学习目标。这很好理解，有明确清晰的目标。例如，Vue3全家桶，NestJS后端框架等。这也是最容易实现的，个人自己也可以设置明确的目标。
- 学习环境。“独学而无友，则孤陋而寡闻“《礼记 学记》。一个人学习和一群人学习并时常交流，更容易全面掌握学习目标。这也解释了为什么线上教学和线下教学的效果相差大的原因。公司中要有这么一群有共同目标，一起学习的人。
- 实践环境。让抽象的知识转化为主观而具体的认识，产生深刻的记忆。再外加金钱的刺激，让人更有充沛的动力坚持下去。
所以，一家好公司是可以让注水速度大于放水速度的，而具备以上的三大要素，是保障能够有效快速注水的先决条件。
卷尺理论
在接待求职者的初步询问时，遇到一个42岁的大佬。在话术式对话后我才关注起来。因为他的回答让我感觉技术水平明显高于大多数人。仔细阅读简历，了解到做过的东西很多。例如C++项目(QT)，Java/PHP/nodeJS等。还在外资企业待过，有英语阅读和写作能力。他的薪资要求（相对工作年限）不算高，最低30～35K。接下去我通过聊天，分别评估他在新人带领和能力输出两个方面评估。很遗憾地发现，这两块几乎没有经验（或建立基于自己总结的行动模式）。
我直截了当地告诉他评估结果：技术能力超过岗位预期，但是其他两个方面不行。所以给不了他期望薪资，结果是“不合适”。而他认为，他会的东西比较多，前些年做PHP岗位也能拿到25K，现在做NodeJS（认为要比PHP难），而且有很多项目的开发经验，所以这个定价也没问题。也许是因为同龄的关系，后来我和他又聊了很多……
这是很多技术人容易犯的一种观念错误。认为自己掌握的编程语言越多，经验越久，会的框架越多，薪资就应该越高。如果选项只有两个：两者是否成正比？回答“是”。但是，这不是线性变化关系，它会有明显的“天花板”。让我联想到了卷尺，卷尺的价格能以长度来售卖吗？（不要钢，我承认确实会有为此买单的企业，因为会的东西越多会的人就少，所以具备了稀有性，这样的价值来自于稀有，不具备普适性，且概率低。）
试想：一把3米的卷尺卖3元，10米的卷尺就一定能卖10元吗？从经济规律出发思考这个问题，这多出来的7米，效能一定低于前3米的。
技术人员有意提升自己的价格，不能局限在一个领域中，而是跨领域。在一个领域里垂直成长，就像在做加法，而跨领域成长，不同领域之间的知识形成的网络，是乘数关系。举个例子：某程序员掌握Vue后又花100小时学习React。同样是这100小时，如果他用来学习产品设计思维，那么带来的价值要比投入在React上高出许多，因为Vue可以和产品知识相互发生作用。反观Vue和React相互发生作用的空间就很小，所以价值也很小。
同样是一把3米的卷尺，不但可以丈量长度，卷尺上如果能加入水平仪，再加入一颗LED灯……也许售价就能轻松超过10元。
所以我认为：
技术人员的能力大小 = 掌握多种领域的专业知识 * 每个领域的知识深度 = 人才的内在价值
而我们的收入则是人才的外在价值表现，不能直接与内在价值直接等同起来看：
f(外在价值) = (机会 / 信任摩擦 * 机会成本) * min(内在价值, 舞台) * 评价反馈
其中：
- 机会：表现职业机会，商业机会等等，能让自己发挥的机会。
- 机会成本：获取某机会而放弃的其他机会。
- 信任摩擦：与你合作的人对你的信任摩擦，摩擦系数越小越默契，机会越大。
- 舞台：个人能力的发挥空间，与个人的内在价值两者取下限。如果能力很强，加入的企业舞台太小，亦无用。
- 评价反馈：他人对你的成果的认可程度。
回到本文的标题：“如何让自己更值钱”？，结合上述的模型，回答是：
在扩大自己内在价值的基础上，尽可能找到多的机会，并从中选取最有把握的。与合作方（老板或某几个关键人物）建立信任基础。在合适的舞台上（太大太小都不好选），做符合舞台和组织价值观的工作输出。
总结
另外一件有趣的事：有位求职者用AIGC答复我的提问话术，当他发送到第三条消息时我已经可以肯定他在用AI糊弄。投机者也许能赢几次，以0成本地实现别人辛苦才能获得的成果。但是从长远来说，等于在消耗自己的未来，职业生涯可不是一把定输赢的局。
求职是双向选择的复杂社会活动，薪资是个杠杆，除了薪资外还要考虑其他的重要因素，特别是将自己整个职业生涯都考虑进去，用双方都能接受的价值观，争取对自己最大的利益。
这两天和朋友谈到Android的行业趋势，随着转行以及毕业的大学生疯狂涌入Android行业。想要获得更好的待遇和机会，不断掌握新的技能，提高业务能力也就变成了目前Android行业人员迫在眉睫需要解决的问题。不论是面试哪个级别的Android工程师，面试官都会问一“会Framework吗？有没有看过底层源码？”，所以还停留在应用开发层面，不去提升技术，还要面临长江后浪推前浪的压力。就只能接受窘境，最后甚至是面临淘汰。更别说升值加薪了
所以如何从应用到系统，达到技术提升的目的，是很多初中级Android人必经的一个阶段。作为一个过来人，对学习过程中的困难深有体会。所以我热衷于收集整理资源，记录踩坑到爬坑的过程。希望能把自己所学，实际工作中使用的技术、自学方法、心得及踩过的一些坑，记录下来。一是更好的梳理自己，二也是能做到更好的社区分享。
如果你没有方向，这里分享一份涵盖了从基本的Android开发到高级知识内容的《Android十大模块进阶笔记》，包括车载开发、UI设计，Android Framework底层原理等方面。这份学习笔记不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握Android开发的各个知识点
相对于我们平时看的碎片化内容，这份笔记的知识点更系统化，更容易理解和记忆，是严格按照知识体系编排的。
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