两份offer,该怎么选

wansbest 2013-04-04 09:06:32
11年普通本科毕业,从11年8月份开始一直在同家公司工作至今。现在准备换工作,面了几家之后现在手里有两份offer(吐槽下,70多封简历几乎一个回应没有,通知去面试的都不是自己投的,今年真到行业寒冬了吗?)。

某视频监控公司
行业:视频监控,安防
职位:c++开发工程师
薪水:8k 13薪
福利:五险一金(只按2500交纳),饭补/通讯补助(总共400+),少量项目奖金
试用期:2月 80%

某互联网公司
行业:互联网,网络电视
职位:linux C++工程师
薪水:8.5k 13薪
福利:五险一金(全额交纳),再无其他补助
试用期:3月 80%

工作地点均在北京,两家公司规模相差不大,第一家公司的职位偏向于做音视频的方面的开发,可能有机会带一个小组做独立项目的开发(有个项目与我之前做的特别像),因此有可能会得到一些项目管理的经验(只能说有这可能性)。第二家公司是做服务器开发(后台处理/CDN),更偏向于网络传输和高并发等,属公司核心项目(面试的项目经理所说),HR说这个职位招人公司考虑更多的是为了培养人才(因为自己之前并没有太多网络以及高并发服务器的开发经验,这点应该是真的),会有人带着做,所以可能会得到更好的学习机会。

好吧!纠结的地方来了!
第一家公司已经发给我offer,我这边已经确认了(找工作的经验不足,不应该确认这么早的)。但招聘网站上的简历没有关闭,当第二家公司主动给我电话让我去面试时,因为现有公司这边的交接工作比较少,基本上每天都很闲,所以抱着试试的心态过去了。面完之后,当天晚上就通知我被录用了。

我在现在公司是做linux服务器开发的,其中一个项目有接触到音视频编码解码的一些知识。个人对于音视频流媒体,以及服务器开发这两个方向都比较有兴趣,暂时可能更喜欢服务器(网络传输,高并发)一点,认识的朋友也更多的是做服务器开发的。吐槽下,当初找工作的时候在网上投了那么服务器后台开发的职位,怎么就没有通知去面试的。但好像音视频流媒体这块行情不错,我就那么一点音视频的开发经验,都有这么多公司主动通知我去面试。

现在纠结与到底去哪家公司!各位还请提点建议,对这流媒体或者服务器开发比较了解的同学,最好说说这两个方向的发展前景都怎么样!

很少发帖,可能有点啰嗦,还请见谅,谢谢各位!
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傻傻不解释 2013-05-18
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目测 第二家会好些
wansbest 2013-05-16
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下家是个小公司,之前公司老大拉我过去的,做游戏服务器!
behire123 2013-05-15
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引用 8 楼 wansbest 的回复:
[quote=引用 7 楼 liujwcool1 的回复:] 去了一个月跑了
不想做,对做的东西实在没兴趣,晚走不如早走,所以跑人了![/quote]
引用 8 楼 wansbest 的回复:
[quote=引用 7 楼 liujwcool1 的回复:] 去了一个月跑了
不想做,对做的东西实在没兴趣,晚走不如早走,所以跑人了![/quote] 去的哪家?
behire123 2013-05-15
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LZ 牛逼大发了,本科毕业没两年,就8.5K了。肯定选互联网公司啊还用想。
wansbest 2013-05-15
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引用 7 楼 liujwcool1 的回复:
去了一个月跑了
不想做,对做的东西实在没兴趣,晚走不如早走,所以跑人了!
liujwcool1 2013-05-15
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去了一个月跑了
wansbest 2013-05-15
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4月15日入职,今天提离职了,刚好一个月!
u010170161 2013-04-05
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引用 4 楼 wansbest 的回复:
不是纠结于薪资,而是在纠结去哪家好点!
去第二家吧,不安全额交金的公司不会是什么好公司切记,说到底就是为了省钱,不要说什么你拿到手多了
wansbest 2013-04-05
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不是纠结于薪资,而是在纠结去哪家好点!
winner2050 2013-04-05
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工作才两年就给开出8k以上薪资了,楼主还在纠结什么。
y_keven 2013-04-05
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都不错啊!!工作才两年就给开出8k以上薪资了,楼主还在纠结什么
wansbest 2013-04-05
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没人回啊!自己顶下!
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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