字节员工炸锅，薪资普降17%！ 来源&编辑：新智元 「有生之年终于等来了字节跳动的普调，全体员工普调降低了17%。」 8月31日是字节跳动取消大小周后的首个发薪日。 然而，收到薪资的字节员工却炸了，他们发现工资比往常都有不同程度的下调。 原因是，很多字节员工在入职谈薪时会将加班费也算入全年薪资包里，而取消了大小周之后，字节目前也没有公布对这部分员工的补偿方案。 求字节员工心里阴影面积。 取消大小周，加班要打申请 字节跳动实行了8年的「大小周」制度正式取消。 7月9日，字节宣布，将于8月1日起取消隔周周日工作的安排。 8月开始有需求的团队和个人，可以通过系统提交加班申请。 2013 年，大小周起源于一个字节内部一个名叫「周日大讲堂」的项目。 起初，周末加班没有双倍薪资，实行积分换 iPhone 的奖励制度： 加班一天一积分，积满 22 个积分兑换一部 iPhone，象征意义大于实际意义。 在这项规定之前，字节曾在内部开展关于取消大小周的调研。 据新任CEO梁汝波6月17日在公司例行OpenDay上公布的调研结果，字节内部1/3的人不支持取消大小周，1/3的人支持。 而反对的最主要原因便是「收入」。 一位员工称，如果取消了大小周，自己每年将损失近10万元收入。 还有人当时就表示，「总包缩水很多，直接被倒挂；事没少，加班费却没了；对于相当一部分人真的需要钱。」 然而快手，字节等宣布取消大小周后，对互联网行业加班现象是否会有所改变？ 其实不然。 说是自愿，其实是疯狂内卷！ 取消大小周，如果工作量还不减的话，那就是变相的「加量不加价」，相当于变相降薪了。 有网友指出，字节在人力资源方面暂时接近饱和，结束了扩张阶段，开始转进对人力资源的优化阶段。 无论取消大小周还是外包转正都是提高员工工作效率和归属感的优化动作。 当然，换个角度也是字节优化掉不必要的薪酬支出和外包服务费的手段。 总的来说，字节和快手不约而同的取消大小周，说明在业务缺乏新的扩张点这个事实面前，人力的停止扩张和优化无疑也是趋势和必然。 当996成为习惯，我患上了加班后遗症 为什么会引起如此强烈的反应？ 这就是习惯的力量。 一位程序员分析，当 996 已经成为习惯，当员工已经把加班的工资默认为正常工资的一部分时，就会产生「损失厌恶心理」。 加班工资按道理应该属于非正常薪资里的一部分，当加班已经成为和正常上班一样的工作习惯之后，很多员工理所当然就感觉加班费是自己正常薪资的一部分。 字节跳动，取消大小周之后，由于这两天是算加班，2倍薪资，等于是每个月少了4个工作日，4/22=18.18%。 取消大小周，任务里程碑不变，工作量不变，故而，相当于字节员工，降薪了18.2% 有网友对此持相反态度： 取消硬性的大小周制度，公司当然也就不会支付全员大小周的费用了。这不是很合理的事吗？为什么要补偿呢？ 针对项目时间紧张的同学，申请加班依旧有加班费可以拿。 针对周末休息时间也想挣钱的同学，很多兼职外包都可以去做哈。 支持取消大小周制度的人，是因为大小周制度是硬性要求全员必须参加。想卷的同学，现在依旧可以通过申请加班去卷。 网友表示了自己的无奈，「工作还是那么多，自己加班，还没加班费，申请加班难。」 还有网友挖苦道，「字节是第一时间跳出来反对996，现在第一时间降薪了？」 对此，你怎么看？ 参考资料： http://www.nbd.com.cn/articles/2021-07-10/1834167.html http://www.zhihu.com/question/483760968 https://www.zhihu.com/question/471196364/answer/1988614286 https://www.zhihu.com/question/483760968/answer/2095352088 推荐阅读【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！ MLP进军下游视觉任务！目标检测与分割领域最新MLP架构研究进展！ 北京大学智能计算与感知实验室招收博士、硕士、本科实习生 博士申请 | 香港中文大学LaVi实验室招收2022年秋季入学博士生、硕士生 周志华教授：如何做研究与写论文？（附完整的PPT全文） 都2021 年了，AI大牛纷纷离职！各家大厂的 AI Lab 现状如何？ 常用 Normalization 方法的总结与思考：BN、LN、IN、GN 注意力可以使MLP完全替代CNN吗？未来有哪些研究方向？ 重磅！DLer-计算机视觉&Transformer群已成立！ 大家好，这是计算机视觉&Transformer论文分享群里，群里会第一时间发布最新的Transformer前沿论文解读及交流分享会，主要设计方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、视频超分、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如Transformer+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！