为什么有的公司不乐意为老员工涨工资,反而愿意高薪招聘一个业务不熟悉的新员工。为啥?

这是认知偏差造成的:

因为熟悉度+日常磨合+kpi考核的存在,企业或者直接管理者对老员工就具有了非常明确的印象判断

这个印象判断包括:做事能力怎么样,做事态度怎么样,群体协同能力怎么样,情商+人格怎么样,有什么优点,有什么缺点

上限怎么样,天花板怎么样,这些几乎都是看得到的

从职场来讲。我给出三种视角的解答:
初级:一个简单的错误
老板也好,HR也好有可能犯了以下几个错误:

1、认为这个员工不值7000,。

2、认为这个员工走走了可以不另招人替代它的工作。

3、认为招一个人6000也够了。

老板也好HR也罢不是神仙,并不是不会犯错误的,实际上,商场职场里面犯错误比比皆是,以前有句话叫做“剩者为王”,少犯错误就可以让你笑到最后,可见犯错误这件事有多普遍。
中级:先例不可开,此风不可长
一个员工做好了项目就要求涨薪40%,那以后所有的员工是不是项目完了都要掂量一下要求涨多少薪水?然后HR都得开会研究一下?这种先例不可开,第一,加薪是要每年有固定规律的,比如一年一次或两次。二,就算是要涨,也应该老板主动提出来,显得爱才若渴,礼贤下士。现在搞得老板HR下不来台。这种人不赶走难道还要鼓励?三,谁知道7000是不是比部门经理工资高了?
高级:直线老板想送走他
在这个故事里面,没说到项目骨干的直线上级对他要求加薪是什么态度,是力保还是沉默还是反对,可能是沉默居多,那样就可能是直线经理和这个有矛盾。骨干要求加薪可能是本来是获取通过的,但直线经理直接或间接地对HR和大老板表达不支持,导致这个要求不能获得,最后骨干走了。
再高级:换血是件常见事情
一般说来,对于部门经理来说。公司人员流动是件好事情,这是一个“政治不正确”,但是“办公室政治上正确“的事情。因为,对于一个部门经理来说,驾驭老资格员工是很麻烦头疼的事。但是作为自己亲手招进来的人,成为自己的嫡系就很自然了,这样一来,作为经理往往倾向于把所有岗位都安插上自己的人,这极少能通过直接踢走,调任原来的员工来实现,如果员工自己走那真是求之不得,所以,加大部门员工流动几乎是经理的自然倾向。但另外一方面,做为更上级的老板,你也不好过多插手下级经理的用人和管理。所以只能约束一点下面的经理:你部门人员流动率偏高要控制。。。还有你招进来的员工留不到一年就走的比例太高,这样下去我们会觉得你Leadership有问题……

程序员如何保持自己的核心价值观呢?

那就是学习提升自己技术、技术栈,技术不断提升足够努力那么你一定会成功!

学习Java进阶高级架构师的技术知识有哪些?

程序员要掌握的技术

以下技术掌握的越多,注意:掌握不是你了解一个知识点 会用而已,是你能理解底层源码,手写Spring、JVM等等。会用的话大部分人都会用,底层源码你真正能理解多少呢?

针对以下思维导图录制了一套完整的进阶视频资料,加裙:416843702 获取一部分进阶学习资料。

工程化专题

同样是搞IT,年薪 15W 和 50W+ 差在哪里?

开源框架解析专题

阅读、分析源码是程序员最基本的码代码能力也是码农的根本所在,学习经典源码中所用到的经典设计思想及常用设计模式,能够帮你了解大牛是如何写代码的,从而吸收大牛的代码功力。在阿里面试中,MyBatis,Spring等框架的底层原理是经常会被问到的

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微服务专题

微服务是现在互联网架构技术中最火热的话题之一,也是本屌目前正在学习研究的方向。在阿里面试过程中,面试官很少会问到关于微服务相关的问题。但作为一名开发者,一名有技术梦想的程序员微服务架构是现在必须要去了解的主流技术

(1)springboot,springcould,Docker虚拟化技术

(2)dubbo应用及源码解读,RPC原理

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高性能架构专题

阿里巴巴有很多大团队,这种大团队里有很多小团队,到小团队之后,做的业务都不相同,如果想立足成为一线互联网公司中的万能选手,最主流的分布式架构中有很多知识都是必须要去了解与学习的。并且在阿里面试过程中,面试官会问到实际应用场景的问题:比如微服务化、用户量、并发量、业务复杂度以及可扩展程度等,这里不多赘述。

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4.1 高并发分布式技术专题 - 分布式开发技术

4.1.1 RPC

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4.1.2 分布式系统指挥官Zookeeper

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4.1.3 Dubbo框架

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4.2 高并发分布式技术专题 - 高并发开发技术

4.2.1 Java多线程并发编程

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4.2.2 NIO与实战

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4.2.3 高并发-缓存

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4.2.4 高并发-消息队列

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4.2.5 高并发- 分流

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4.3 高并发分布式技术专题 - 实战技巧篇

4.3.1 分布式锁实现方案

基于redis实现

基于zookeeper实现

分布式锁应用场景

4.3.2 分布式事务解决方案

基于X/A协议相关的解决方案

消息队列解决方案

TCC解决方案

本地消息表解决方案

4.3.3 分布式系统校验解决方案

分布式session

JWT方式

单点登录框架

4.3.4 互联网高可用架构分析

负载均衡技术分析

通过keepalived实现常用中间件的高可用

4.3.5 分布式订单流水号生成策略分析

基于数据库

基于雪花算法

基于redis实现

各种方案对比

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4.4 高并发分布式技术专题 - 分布式系统数据存储篇

4.4.1 数据库分类介绍

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4.4.2 MySQL高可用方案

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4.4.3 MongoDB

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4.4.4 大数据分库分表解决方案mycat

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大型互联网电商项目实战

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