開発者にとって完璧な仕事。 評価方法

開発者への需要が絶えず増大していることは周知の事実です。 それに伴い、給与は増加しており、企業は文字通りクールな専門家を「探している」。 したがって、多かれ少なかれ価値のある開発者は、たとえそれを変更しようとしない場合でも、常に作業を変更するための多くのオファーを受け取ります。 すべての空席は異なり、どのオファーが良いか、悪いかを理解するのは困難です。 長い間使ってきた「魔法の式」を共有します。 好奇心whom盛な方には、キャットにお願いします。



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何度も仕事を変えたわけではありませんが、何度か変えたいという切望がありました。 それにもかかわらず、私は週に数回新鮮なオファーを受け取ります。 それらの多くは魅力的で、知らず知らずのうちに仕事の変化の可能性について考えさせます。 誰かが大きな給料を提供し、誰かが優れた社会的条件を持っているか、たくさんのパンを備えた新しい近代的なオフィスを持っています。 選択はおそらく人生で最も難しいことです。 彼はあなたに苦しみ、理性、長所と短所の重さ、心配をさせます。 多くの場合、「オレンジ色のリンゴ」を比較する必要があります(新しいテクノロジーを備えた優れたオフィス)。



苦しむことのないように、自分で「魔法の公式」を思い付きました。 すぐに式が私のために機能し、純粋に個人であることを予約してください。 あなたはそれに埋め込まれたアイデアが好きなら、あなたは自分自身を非常に迅速に調合することができます。



したがって、式の基本は、すべての要因を1つのスケールにしたいという願望です。 スケールとしてお金を選びました(時間または他の抽象的な単位を選択できます)。 仕事は私の時間とスキルをお金と交換することです(さらに、新しいスキルを獲得する能力もあります)。 評価のベースは賃金です(週40時間労働の標準的な月給について話しています)。



次に、要因に移りましょう。 数式に影響するそれらのいくつかを見てみましょう。 まず、オフィスまでの距離をとります。 毎日オフィスに出入りする平均時間を計算し、それを8(1営業日8時間)で割り、給与を掛けます。 つまり、2時間程度の時間を道路で過ごすことで、仕事に関連する活動にさらに作業日の4分の1を費やします。 すべてが非常に簡単です。 次に、有給休暇の日数を検討します。 ここでは、少しトリッキーなことができます。 市場での特定の平均休暇日数、たとえば21日を取ります。これは標準と見なされます。 行方不明の日はそれぞれマイナスの金額になり、追加の日はプラスの金額になります。 また、「休暇の重要性」比率を掛けることもできます。



次に来るのは社会的要因です。 保険、ジム、英語コース、プール、駐車場、トレーニング、その他のニシュタキは簡単にお金に変換されることがわかりました。 あなたが受け入れられる場所で同じサービスのコストを取り、月あたりのコストを計算します。 多くの場合、驚くべきことは、多数のクールな社会的要因が月額150ドルに簡単に収まることです。 式に追加します。



最後のカテゴリーは最も難しいものです-これはオフィス、プロジェクトの関心、会社の人々です。 あなたはちょうどオフィスでそれを行うことができます-クールなオフィスの固定レートを作成するか、悪いオフィスのマイナスと同じを作ります。 時間とともに成長する期待をよりよく反映するには、給与の割合にすることをお勧めします。 会社のプロジェクトと見込み客の興味はオフィスとして評価できますが、少し先を行くことができます(先見の明のある仲間のために)。 今後数年間、あなた自身のためにキャリアプランを立て、空を指でこの会社での到達可能性を評価してください。 繰り返しになりますが、今日と1年か2年で給料の差を取ることができます。 この違いから、特定のパーセンテージを取得し、式で使用する必要があります。 すべてがシンプルです!



そのような仕事の結果として、特定の欠員が現在の仕事と比較してあなたにとって興味深いものであるかどうかを素早く理解するのに役立つ、本当に役立つ公式が得られます。 公式は不正確ですが、最初のアイデアが得られます。これは、採用担当者またはカテゴリ「NO」との会話を続けるのに十分です。 他の誰かがこのアプローチを使用していますか? どの指標を考慮しますか?



UPD :コメントで、私は側で活動に従事する人々によって考慮されるべきである別の重要な要因を思い出しました-これは仕事から気を散らす可能性のある時間です。 それは気を散らす時間そのものだけでなく、原則としての可能性についてでもあります。 多くの企業は、Skype、ソーシャルネットワーク、およびその他のリソースへのアクセスをブロックしています。 これは明らかに可能性を制限するため、特定の係数では負になる可能性があります。



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