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序言
跳槽过程中，你是否遇到过手里拿到多个offer，却各有利弊，不知如何抉择的时候？如下方脉脉截图。
这里，小火龙分享一些选择offer的实用技巧，帮助你找到适合自己的机会，避免入职后后悔！
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评估方向
选择适合自己的机会，首先要将offer的各维度信息展开分析，再综合评估。对于一般求职者来说，可以从六个角度权衡offer的利弊。
1、薪资
无论你所处什么行业，薪资永远是考量offer关键因素之一，薪资又涵盖了：基础薪资 提成 股票 福利。
- 基础薪资：没啥说的，越多越好。
- 提成：如果有提成，且提成占薪资比例很高，则要考虑下五险一金的基数是否算提成部分。对于数据分析岗的同学来说，一般不会涉及到这部分。
- 股票：注意下是股票还是期权。如果是股票，则要关注下是直接给你多少股，还是给你多少钱，然后按照钱折算成股票，如果是后者，则要明确下折算时间点的股价及汇率情况，这决定着你入职的时间，例如：阿里采用前者，腾讯采用后者。再来说说期权，如果是期权，则要考虑当前的行权价，以及未来价格的预期，同时，要留意一下行权的周期及时间点，例如：字节。
- 福利：一般公司的福利相差不会很大。但如果是像字节这种给房补 三餐的企业，那一个月下来也能有个小几千，需要加到考量范围内。
2、工作强度
工作强度与薪资往往是呈正比的，因此要权衡来考虑，在身体能支持的范围内选择，不建议用健康换钱。单说工作强度，也有三点要考虑。
- 工作饱和度：这一点决定工作时间内的密度，同时如果工作内容过多，大概率会加班很晚，建议大家在面试的是否多问几个面试官，同时在脉脉等第三方平台多查阅一些信息。
- 工作日上下班时间：在面试时，建议问下大家通常的上下班时间。划重点，是「通常」不是「规定」，例如：规定下班时间是18点，但是大家都到22点，那么22点是通常情况。在互联网公司，问规定上班时间有意义，但问规定下班时间是没有意义的。一般你问HR的时候，他都会和你讲，但也会遇到一些很“职业化”的HR，你得到的答案会是：“我们18点下班，加班程度看你的工作效率情况...”。（内心：毫无意义的回答。）
- 周末加班情况：同样，需要咨询一下周末是否加班。如果加班，频次是多少、是否有调休或者双倍工资。这会直接影响着你的offer选择。
3、工作距离
需要考虑单位离家的距离。一方面，时间上的成本，省掉路上的时间能做很多事情；另一方面，金钱上的成本，无论是开车还是打车，每个月下来也不少，当然，有些公司晚上下班N点后是可以打车报销的。
4、工作内容
不出意外的话，当下的这份工作，只是你职场进程中的一部分。因此，需要考虑这份工作能为你带来的东西，是否与长期发展方向吻合。这里，主要要考虑两点，一个是横向工作的内容，另外一个是纵向负责的产品类型。
- 工作内容：主要指岗位的核心工作事情，建议在面试的时候，问一下工作内容的分布占比情况。例如：对于数据分析，40%时间负责数仓建设、30%时间负责问题排查、30%时间负责业务分析等。对于数据分析同学而言，在刚入职场时，可以多做一些偏基建层的工作，熟悉基础流程；而对于从业有一段时间的同学来说，项目分析相关内容，会显得更加有价值一些。
- 产品类型：有些同学会说，只要工作内容吻合，做什么产品无所谓。其实不然，C端产品与B端、G端产品存在很大差异；视频类型产品与游戏类型产品存在很大差异。选择适合自己的赛道是非常重要的，半路更换，成本和难度都会比较大。
5、团队情况
团队情况直接影响未来工作中的舒适度，可以从两个方面评估offer，领导 团队。
- 领导：一方面是领导的能力，这决定着未来你能从其身上学习的广度及深度；另一方面是领导的风格，“话不投机半句多”在与领导的沟通中也是适用的，因此要谨慎选择。
- 团队：团队的氛围情况好坏，对于工作的开展及舒适度，都是至关重要的，这一点需要谨慎考量。
这里可能有些同学会问了，这两点在我入职之前要如何评估呢？给大家一个建议，除了在面试环节中获取信息外，还可以在入职前，私下请领导吃个饭，线下详细了解一些情况，在这种相对轻松的环境下，也许会有不一样的收获。
6、企业文化
这一点对于刚毕业的同学来说，可能会比较看重，但经过一段时间社会的洗礼，看到的、接触到的事情增多后，可能就不会太关注了。例如：开水文化、福报文化等等。这方面信息在脉脉上就很多，需要的同学可以在上面进行了解。
02
你当前的阶段是什么？
说了这么多选择offer需要考虑的因素，那是否它有一个标准答案呢？
非也！对于不同阶段、不同性格的同学而言，侧重点会有所不同。
这里建议大家，将各个offer上面提及的几个因素罗列出来，并根据自己关注点设置权重，通过一个总的分数，决定offer的排名。
一般来说，对于刚毕业的同学而言，可能会更加关注：工作内容、团队情况、企业文化；而对于工作了一段时间，有家有室的同学而言，可能会更加关注：薪资、工作强度、工作距离。
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面试辅导
在面试环节中，如果遇到一些疑问或者困惑，也可以来咨询小火龙，具体细节可参考以下链接「数据分析简历修改及面试指导」。
