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二面没谈薪资是不是挂了？大佬们，你们谈薪资了嘛更新:已OC

有些是已经拿到的，有些是已经放弃的，感觉都不是很好所以很动摇，想让大家帮忙选选，谢谢！本人求wlb>稳定＞薪资，一般家庭水平支持100～150w左右首付，老家郑州有房。bg2本9硕1.中广核工程公司其实已经放弃了，分到阳江2.交行数据中心 上海过了面试，网传消息总包25左右，3-5年涨到30+，天花板不超过40。每周两次左右加班变更，变更可能很晚执行，平均下来强度我认为是9753.商飞软件 成都965不加班，总包不到184.四川农信23左右？强度未知，最近两年猛猛招人这个还没开，但先贷款offer一下，按往年情况我的bg是够的。5.阿里国际业务比较边缘，强度10 9 5，内部晋升缓慢6.许继老家的公司，总包头三年20，3年后很可能降薪，统招统分，base，岗位都完全开盲盒，分到好岗位做研发强度9 7 5。走过路过投一下😋感恩，有了解的必知无不言

拿到Offer时别光盯着HR嘴里那个天花乱坠的“年薪总包”。那里面水分大了去了。真正决定你每月能安稳落袋多少钱的，只有一个核心指标：无责任底薪。今天这篇硬核文章教会你看真正的薪酬，再也不被HR的话术忽悠。第一：无责任底薪无责任底薪，顾名思义，就是你在这个岗位上躺着都能拿到的钱。无论公司业绩好坏，无论你个人绩效是否达标（只要没被开除），这笔钱都必须足额发放。怎么判断？问HR一句话，直击核心：请问，这个岗位的无责任底薪（基本工资）是多少？绩效工资是额外叠加的还是从底薪里拆分的？如果是额外叠加：比如底薪8k，绩效2k，那你最差也能拿8k。这是良心公司。如果是底薪拆分：比如告诉你薪资8-10k，其实是底薪6k + 绩效2k。那你可能只能拿到6k。这是常见陷阱。要做的是死死盯住并拉高你的无责任底薪。 这是你谈薪水的首要且唯一的核心目标。第二：硬核拆解五险一金——这不是福利，是你的法定权益别再把五险一金当成公司福利了！这是法律强制规定的，而且是你看得见摸得着的钱。养老保险：个人交8%，公司交16%。你的重点在于缴费基数。如果公司按最低基数而不是你实际工资给你交，你退休后拿的钱就少，这是对你未来养老金的盗窃。医疗保险：个人交2%，公司交10%。同样看基数，这直接关系到你的医保卡里每月有多少钱。失业保险：个人交0.5%，公司交0.5%。被动离职时可以领取。工伤保险 & 生育保险：公司全额承担。生育保险对女性尤其重要，覆盖产假期间的工资。住房公积金（重中之重）：个人交5%-12%，公司同比例缴纳。这笔钱完全进入你的个人账户，是你能支配的真金白银。硬核重点：1. 问清基数和比例：请问公司的五险一金，缴费基数是按我的全额工资吗？公积金缴纳比例是多少？2. 算笔账：假设你月薪1万，公积金按12%缴纳。那么你每月公积金账户进账 = 你交1200 + 公司交1200 = 2400元。如果公司只按5%交，你就损失了 (12%-5%) * 10000 * 2 = 1400元/月！一年就是上万块。优先选择全额、顶格缴纳公积金和社保的公司。这比你每月多拿一两千现金可能更划算。第三: 绩效工资是不是饼？绩效工资是薪酬里最大的变量，也是水分最多的地方。1. 绩效占比：如果绩效工资占比超过你总包的20%，你就要警惕了。这意味着你收入的不确定性极大。2. 考核标准：问清楚绩效的考核标准是什么？是完全量化的（如销售额），还是主观评价的（由领导打分）？这种主观评价的绩效，等于把发钱的权力完全交给了别人。3. 达成难度：HR通常会按100%完成度来给你算年薪。你要问：过去一年，团队里有多少比例的人能拿到100%的绩效？如果答案是大部分，那你心里就该有数了。把绩效工资当成奖金，有则惊喜，无则也能靠底薪生存。第四：十三薪与年终奖这是最经典的混淆概念。十三薪/十四薪：这通常属于固定薪酬的一部分，是公司有义务发放的。它本质是你年薪的拆解，相当于把年包除以13或14个月发放。它是有保障的。年终奖：这是弹性奖金，与公司、部门、个人绩效强相关。法律不强制公司必须发放。它是没有保障的。如何辨别？问HR：请问Offer里写的十三薪/年终奖，是有明确书面约定、无论公司绩效如何都会发放的，还是需要根据考核结果浮动发放的？如果HR含糊其辞，只说我们往年基本都是X个月，那你最好在心理上把这部分钱直接打个五折，甚至归零。下次谈薪，按这个顺序盘问清楚：1. 无责任底薪是多少？这是你的生命线。2. 五险一金的基数和比例？这是你被隐藏的资产。3. 绩效工资的占比、考核标准和达成难度？这是海市蜃楼，看清它的真实样子。4. 十三薪/年终奖是写入合同的，还是口头承诺？这是锦上添花，别当雪中送炭。记住，在充满不确定性的时代，到手的、确定的钱，才是你唯一可以依赖的资本。别为了一张空头支票，出卖了你宝贵的时间和精力。希望这篇硬核解读能帮你避坑。如果觉得有用，欢迎分享给正在求职的朋友。

1.实习介绍2.拷打项目3.RAG中如何处理非结构化知识与结构化知识的混合检索？4.在金融业务中，像“杠杆”、“对冲”等许多术语都存在歧义性。你如何在 RAG 中实现术语的准确消歧？5.你认为RAG 是大模型能力的一种补偿手段还是主流范式？未来还会存在吗？6.如何控制Agent生成的内容在业务上规避风险，比如合规和隐私之类的？7.Agent 执行链中失败重试会导致长尾耗时，你如何优化策略以控制 SLA？8.LoRA 微调时哪些层是可以不冻的？为什么有时候逐层解冻效果更好？9.如何部署一个高并发低延迟的大模型 API 服务？10.你觉得通用大模型和垂类小模型之间最终会形成怎样的分工？哪个更适合企业落地？