一、最近it行业裁员
最近IT行业裁员: 影响与挑战
最近一段时间，全球范围内的IT行业裁员现象引起了广泛关注和热议。很多知名科技公司宣布裁员计划，不断有新闻报道关于员工失业和公司经营困难的消息。这个时候，我们不禁要思考，为什么IT行业会出现如此大规模的裁员，而且持续时间如此之久。
首先，要了解这一现象的原因，我们需要看到IT行业自身的变化和发展。现代科技的迅猛发展加速了科技公司的兴起，IT行业因此迅猛发展并吸引了大量人才。但是，随着技术的进步和市场的竞争加剧，许多技术和岗位正在逐渐被淘汰。新技术的出现使得人们的需求和公司的需求发生了变化，那些不适应变化的公司和员工就可能面临裁员的风险。
其次，宏观经济形势也是导致IT行业裁员的一个原因。经济危机或者市场波动都会对公司的运营产生影响，尤其是对公司利润的影响。为了保持公司的盈利能力，裁员成为了一种被公司采取的应对措施。裁员可以降低公司的人力成本，减少公司的经济压力，但却使得很多员工失去了工作机会。
此外，IT行业的裁员现象也与行业内的竞争关系密切。在高度竞争的市场中，公司为了保持竞争力，不得不裁撤不必要的岗位或者组织结构。尤其是在科技行业，公司的发展和创新有时远远超过了公司内部人员的增长速度，这就导致了公司不得不裁员以适应市场需求。
那么，IT行业裁员对社会和员工带来了哪些影响和挑战呢？首先，裁员使得大量员工失去了经济来源和稳定的工作机会，这对个人和家庭都是一个巨大的打击。同时，由于裁员的寒蝉效应，失业人数的增加也将加剧就业市场的竞争。面对着大量失业和就业压力，为了生存，员工可能被迫降低自己的薪资要求，接受低薪工作，或者转行到其他行业。
此外，裁员还会对整个社会经济带来影响。失业人数的增加将导致大量的购买力下降，进而影响消费市场的增长。同时，裁员也将使得社会保障支出增加，社会的负担加重。因此，IT行业的裁员现象对整个社会和经济都是一个巨大的挑战和压力。
面对IT行业裁员带来的挑战，员工和公司都应该如何应对呢？首先，员工应该不断学习和提升自己的技能，适应市场的变化和需求。通过自我增值，员工可以提高自身的竞争力，减少被裁员的风险。其次，公司应该更加注重人才的培养和人力资源的管理，为员工提供更多的职业发展机会和培训机会。只有公司和员工共同努力，才能够应对IT行业裁员带来的挑战。
总结起来，IT行业的裁员现象是多种因素综合作用的结果。技术的变革、经济形势和行业竞争都是导致裁员的原因。裁员对个人和社会都带来了巨大的挑战和影响。面对这一现象，员工和公司都需要积极应对，不断适应和提升自己，才能应对未来变化的IT行业。希望IT行业的裁员现象能够尽快结束，为员工和社会带来更好的前景和发展。
二、为什么都在裁员？
一，经济不景气，订单减少。 二，产品趋于饱和，需求减少。
三，通胀严重，宏观经济滑坡。
四，科技进步，机械化程度替代部分人工。
五，社会转型，人类需求变化。
三、最近互联网大厂都在裁员的根本原因到底是什么？
在经济状况良好时，正常的公司都会尝试扩展业务。而业务是有发展周期的，通常目标是早期亏损，做产品研发，市场推广，期待以后市场成熟后进入盈利。所以大型公司通常会有很多的新业务线，且这些业务线都是亏损的。
可以粗略做个对比。一个大公司可能只有一个业务是盈利的。这个业务的占用约30-50%的员工，与其他所有业务线共享约10%的员工，如财务、市场、法务、运维等等。其他的新业务占据约50%的员工，会分成很多业务线，比如10-20个。
这些新的业务线虽然是亏损的，但支撑了公司未来的梦想，即市梦率。所以不会有什么公司会老老实实的把绝大部分资源只投入在唯一盈利业务上。否则市场一旦变化，缺乏其他方向突破希望，公司就立刻完蛋。参考Nokia失去手机业务，况且Nokia还有交换机之类的设备而没有立即不行。
等经济状况不好时，唯一盈利的业务线收入下降，现金流就无法继续支持新业务线继续烧钱做事了。于是此时公司就会选择业务收缩。一部分新业务线缩编，一部分直接关闭。于是空出的这些员工就会被裁员。
很多公司裁员前都会有一些预兆，真正无预兆的裁员不太多。几个常见的预兆：
- 业务停止扩张：在没有达到盈利前，业务停止扩张，减少用户补贴，通常就是后续资金跟不上了
- 招聘名额缩减，停止：从原来的敞开招聘，到有HRBP通知的要控制一下
- 中高层boss频繁消失去开长达数天的会议：通常就是去讨论发展转型去了
- 开始上马一些脑洞大开的项目：与业务线之前的关联并不大的一些转型项目，属于回光反照
- 研发类的项目更多的出现降本增效：比如服务合并，减小低负载服务器的运行数量等
- 中高层boss频繁消失不知去向：boss能更早的通过运营数据感知到公司不行了，此时已经进入躺平状态，自顾自摸鱼去了，也不再催任何项目
如上这些都是预兆，可以用于较为远期的预测，对大厂来说，如上预兆可以提前3-6个月预测裁员。还有一些更明显的预兆，可以预测裁员即将发生，一般不超过3个月：
- 所有项目进度监控失效：需求方没了，项目经理/产品经理不催了
- 推广/运营/地推等部门开始裁员：这些部门裁的最早
- 公司安排内部转岗沟通：有些还在招聘的部门来当前公司求转岗
通常在大厂里，有些业务线即便还在招聘，并来求转岗，也不代表这就是个保住工作的好办法。我就曾经见过一个业务线来求转岗，带走了很多同事，然后仅仅两个月以后，这个业务线裁员70%。
现在的经济状况很不好，2021年下半年时，我的很多程序员朋友被裁员离职，也有选择内部转岗的。在刚开始面临这个选择时，很多人还很乐观，毕竟N+1大礼包真的很有吸引力。都想着拿了补偿玩几个月再找工作。但即便那些立即开始找工作的，也只有不到一半在接下来的半年找到工作。在大部分公司都在裁员时，招聘职位会少的可怜，此时找工作的难度就很变态了。面试过程会有很多奇葩行为，仅仅为了刷掉大部分人。所以，对于还有转岗机会的，可以认真考虑一下转岗。
几年前看过一篇文章，说某邻国一个人被突然裁员，一时思维转不过来，也不敢跟妻子说。于是依旧每天正装出门，找个公园去坐一天。最近几天，网上看到也有突然被裁员的程序员如此，只是换成了找个快餐店去坐一天。
突然的裁员，心里没有做好任何准备就失去了生活收入，是非常痛苦的。我尽管并未遇到，但相信我也可能是出门躲一天的人。大多数人并不会有多么强大的心理。但如果有裁员前几个月的预兆，做好心理预期建设，做好一些被裁员后的预案，则冲击不会那么严重。尤其是把预期降的足够低，也许就不会突然那么难受了。相信那些裁员后站上天台的，大多是突然遭受裁员的。
新冠疫情以来，经济状况遭受重大冲击，很多行业甚至是灭顶之灾。希望各位能更早的做好心理建设，在裁员发生时不要遭受太严重的打击。少借贷多存款是提高风险承受能力的重要方法。Good Luck。
四、互联网裁员赔偿？
在裁掉员工时，公司采取的赔付方式一般是按照入职年数+几个月工资的数量组成，一般用“N+数字”组成赔付方式，比如入职1年，N就是1，共赔付2个月的薪资在互联网公司，对于裁员已经见怪不怪了，说到赔付，公司能做到N+1的赔付就已经很不错了，像TapTap这么“豪气”的赔付，还是很罕见，并且是公开补偿标准。
五、深圳星河地产最近裁员了吗？
深圳星河物业已经裁员了。人员流动很大,公司的办公页面上的公告栏里,所有的集团平均每周入职离职都在10个人次左右,大部分来自星河的商置公司和物业公司,其他公司会在年底一波,比如18年底的大裁员,金融集团砍掉了三分之一的编制。
六、最近各公司大裁员怎么回事？
因为新冠疫情已经持续三年多了，造成各个公司的经营状况非常糟糕，严重的现在已经入不敷出。在这种十分无奈的情况下为保住公司只能大量裁员了。
七、互联网行业裁员原因分析报告怎么写
互联网行业裁员原因分析报告怎么写
引言
互联网行业是一个高速发展、竞争激烈的行业，裁员成为了许多公司不得不面对的现实。本文将针对互联网行业裁员的原因进行深入分析，并提供撰写裁员原因分析报告的建议。
裁员原因分析
1: 市场变化
互联网行业的市场变化非常迅速，技术和趋势的更新换代导致一些旧有业务的落后和淘汰。在这种情况下，公司可能需要裁员来减少成本，以适应新的市场需求。
2: 经济压力
经济不景气时期，公司可能面临销售下滑、利润减少的困境。为了保持盈利能力，公司可能会采取裁员措施来削减成本。
3: 业务调整
公司在业务发展过程中可能需要进行调整，将资源重新分配到更有前景的项目上。这可能导致一些岗位不再需要，从而产生裁员的需求。
撰写裁员原因分析报告的建议
1: 清晰明了
在撰写裁员原因分析报告时，要确保表达清晰明了，避免使用过于专业化的术语，以便各个层级的读者都能理解报告内容。
2: 数据支持
使用数据来支持裁员原因的分析，例如市场调研数据、财务数据等。这样可以增加报告的可信度。
3: 综合分析
对不同裁员原因进行综合分析，以全面了解裁员的背景和原因。同时，要注意分析不同原因之间的关联性。
4: 建议措施
在报告中提供针对裁员原因的建议措施，以帮助公司更好地应对裁员带来的挑战。
结论
互联网行业裁员原因分析报告需要全面深入地分析各种裁员原因，并提供相应的建议。通过撰写高质量的裁员原因分析报告，公司可以更好地应对裁员问题，为未来的发展制定合理的战略。
八、今年互联网公司裁员
今年互联网公司裁员情况分析
随着科技的迅猛发展，互联网行业在过去几年取得了令人瞩目的成就。然而，今年互联网公司裁员的现象正在引起广泛的关注和讨论。
裁员是什么原因导致的？
近年来，全球经济面临着一系列的挑战，包括贸易战和全球供应链的不稳定。在这种不确定性的环境下，许多互联网公司经历了资金紧缺和业绩下滑的困境。为了保持竞争力和可持续发展，一些公司不得不采取裁员措施来降低成本。
裁员对员工和公司的影响如何？
裁员是一种艰难的决定，不仅对被裁员工造成巨大的心理压力，同时也对公司造成一定的负面影响。被裁员工可能会面临失业困境，并丧失对未来的信心。对公司而言，裁员可能导致团队士气低落，员工流失，以及对市场声誉的影响。
然而，对于一些互联网公司来说，裁员也是为了获得更好的发展。在竞争激烈的市场环境中，公司需要重组和优化组织结构，以适应新的挑战和机遇。
如何应对裁员的挑战？
对于互联网公司而言，裁员是一项困难而缓慢的过程，需要全面考虑员工、公司以及整体业务的影响。
首先，公司需要制定清晰的裁员计划和策略。这包括评估每个部门和岗位的关键能力，以确保裁员不会影响到核心业务和长期发展。同时，公司还需要关注员工的福利和后续安置，提供培训和再就业机会，以减轻被裁员工的困境。
其次，领导层需要与员工进行充分的沟通和解释。透明度和诚信是关键，建立一个公正和开放的信息渠道，帮助员工理解决策的原因，并减轻可能的负面情绪。
互联网公司的未来展望
尽管今年互联网公司裁员的情况引起了一定的担忧，但这并不代表互联网行业将陷入衰退。相反，裁员也是互联网公司不断优化和进化的一部分。
互联网行业的变革速度快，对于公司而言，适应并应对市场需求的变化是至关重要的。随着新技术的涌现，互联网公司需要调整业务模式，发展新的产品和服务，以满足用户的不断变化的需求。
此外，近年来，互联网公司在人工智能、大数据和物联网等领域取得了重大突破，为行业发展带来了无限的机遇。这些新技术的应用将为互联网行业带来新的增长点和竞争优势。
结论
今年互联网公司裁员的现象是一个复杂而值得探讨的话题。裁员是互联网行业中面临的一项挑战，然而，对于公司和员工而言，这也是为了实现长期发展和适应市场变化所必需的。
在裁员的过程中，公司需要秉持人性化的原则，关注员工的福利和后续安置，帮助他们度过难关。同时，通过不断创新和调整，互联网公司将迎来新的机遇和发展。
九、互联网大厂都在裁员，23届计算机专业学生该怎么办?
裁员那天，组长脸色如常，仿佛什么也没发生，我也还在努力摸鱼，不是，是努力打代码，以为我苦命的生活正在欣欣向荣。
结果HR告知我被辞退，第二天前办好离职。那办事效率简直了，绝对是我进厂以来遇到最快的一次，要是发福利也能如此就行了。
靠着《九章算法班》中一套算法刷题模版，不到一个月就再次拿到offer，上岸后痛定思痛，复盘了一下之前被裁的根本原因。
当时项目组很多人都卷铺盖滚蛋了，基本就没剩几个人。所以说当大厂开始裁员时，你根本就不知道这大锤会不会砸向你，但这就是大厂的魅力。
裁员已经是大厂减轻负担的常规化手段了，对于这种大厂来说没有什么是不能换的，新出来的优质韭菜一噶，谁管你人老珠黄的死活。
但从另一个角度讲，因为新鲜韭菜始终是被需要的，所以就业岗位始终是多的，只是相对会减少些。
所以如果你愿意承担被“优化”的风险，能高强度的工作，那进大厂绝不是一个难以触及的梦。By the way，累了就别卷了，反正混不成骨干就是被辞的命。如果你对自己有信心，认为自己能成为大厂骨干，能摆脱资本的摆弄，那你不妨继续看下去。
针对题主的问题，我会从两方面来分析：1. 大厂裁员背后的管理模式；2. 面对裁员的应届毕业生应对措施。
一、大厂裁员背后的管理模式
近年来，互联网行业一直是优秀人才就业的主要选择之一。这些年无论是校招还是社招，大量人才成为诸如阿里、腾讯、网易、字节跳动等等大厂的员工，但随着互联网寒潮的到来，大量裁员也成为了不争的现实。
在公众的印象里，从招聘规模快速扩张到裁员节省开支，似乎短短的一夜间就发生天翻地覆的变化，就业形式也从天堂掉入地狱。
这种短周期内发生的大规模招聘和裁员，使得公众和从业者感到了恐慌、焦虑和不忿。
这是十分正常的，回顾近几年的互联网行业，市场变动巨大、国家政策的出台、从业人员大量冗余等等事件都导致各个互联网大厂有很大的裁员压力
但是，近年来的裁员风潮背后除开国家政策变动影响的因素，企业内部管理方式的变动和企业对管理逻辑认知的改变也对员工管理产生了极大的影响。
受到底层技术思维的影响，很多的互联网公司人力管理模式呈现出“代码化”的趋势。这种管理方式有两个显著特征，即“高迭代”和“标签化”。
简单解释就是不把人当人，也就是现在网络上流行说法中的"耗材"。
高迭代：
高迭代的表现形式就是企业一段时间先招聘足量呢人才，再通过人为调节，使得企业员工淘汰率居高不下。这使得大量员工被动或主动离职，只留下适应企业管理模式和符合企业业务需求水平的员工，这种淘汰模式无疑是残酷的，但也极其高效。
它使整个企业人才的招聘体现出一种"宽进宽出"的人员流动形式。它放宽招聘上流中对候选人的初步评价要求，减少候选人的消耗，让人才能够大量进入企业。在这些进入企业岗位进行工作时，实际就已经进入了淘汰名单。企业一边观察，一边淘汰，把业务水平高的人才圈起来，其他人就进入了可淘汰名单，只要招聘进来更优质的人才，就会替换掉原岗位的员工，如同在老旧机器上替换零件，使其运行更高效。
这样不断进行中的"优化"，加快了企业人才的更替，确保员工的业务水平，提升了业务效率。
标签化：
标签化顾名思义就是对企业员工的能力，技术进行总结概括，再进行详细分类。企业再根据这些能力特征和技术特征进行归纳，形成一个个分门别类的标签集合。
在理想的工作模式下，只要实现标签与工作包的灵活匹配就能实现人员的复用，不仅能够减少人力成本的支出还能提高员工的使用率，创造出更多的价值。
然而，这种刻板地对人的描述否定了人在环境中所能发挥的主观能动性，在VUCA时代仅仅以标签来衡量员工的能力水平，无疑是一种浪费，它无法体现员工真正的价值，选出的人才与工作的结合也只是一时的最优解。 这种标签化、工作包的管理模式也忽视了员工的主体特点和工作过程中如何配合的这样不能被量化的问题。
但无论是高迭代还是标签化，都是将员工与企业的关系简单化，员工对企业来说并非只是签订契约了的"人形机器"，两者之间的关系也不只是"生产资料的提供者和生产者"这样的简单雇佣关系。
这种将人物化的管理模式把员工与企业推向了两端，两者之间产生很多难以调和的矛盾。但不断涌现的劳动力和金钱的驱动使得互联网大厂永远不会出现用人荒，他们在面对普通求职者时始终处于优势地位，这也使得他们能心安理得地去压榨员工的剩余劳动价值，互联网大厂也因此成为很多员工心中的“黑心工厂”。
二、面对裁员的应届毕业生应对措施
2023年的招聘注定是残酷的，我们不知道这股互联网招聘的寒潮将持续多久，或者说这寒潮将成为一种常态，但我们唯一能确定的就是自身。打铁还需自身硬的道理不用我多说了，唯有提升自己的能力才能在这场大浪淘沙中留到最后。
针对如何提升自己水平来达到大厂招聘门槛这一问题，我推荐两种方法：1. 刷题2. 刷课
刷题：
进入互联网大厂之前是少不了面试的，其中如何提升自己对面试算法的把握是关键，而提升这一把握的关键在刷题。
为什么我会强调刷题，实在是因为它对进入大厂工作太过重要。
HR在招聘一个CS时，怎样才能了解他的编程水平和业务水平，除开看他履历中的工作经历和项目经历，最直接的就是给他一个实际的算法问题，看他的应对手段和解决问题的能力。
很多大厂为了保证招录的程序员能力在线，一般情况下都会出些正常的题，来考察CS基础是否扎实，但这并不代表所有题目都会循规蹈矩。
我记得Google公司之前就曾出过一个很有意思的题目。它在面试的必经公路边树立一块巨大的白底广告牌，上面写有一道题，题目的答案就是第二道题的网址，答不出来题目者或者无视广告牌者都将无法通过面试。
当然国内的大厂很少整些幺蛾子题目，大部分题目都是比较正常的，甚至有些题目会重复出现。所以说如果去应聘的CS能够提前做过该厂以往的面试题，心里无疑会有个底，不至于茫然而无所适从。
其次，每天刷题能够帮助你提升自身的编程水平，让你在工作中能表现地更好，降低你被优化的概率。
市面上针对面试算法的APP和书很多，认可度高以及使用最多的就国内炼码Lintcode和Leetcode。
但相比较而言，我认为Lintcode更好一些，首先它的题目会比Leetcode重复率低，可以更有效地刷题，其次它专门针对考点进行分类，方便我们专门练习，还总结了很多国内大厂常考题集，可以极大提高我们的刷题效率和质量。
所以如果你想提高面试通过率我建议每天用Lintcode（http://www.lintcode.com）刷题。
这里有免费的VIP可以领取，感兴趣的朋友可以先自己试试。
刷课：
不要以为进入大厂之后就能过上好日子，用编程语言解决实际问题远远比课本上写的要难得多，把所学运用到工作上可不是容易事，所以我们还有很长的路要走。毕竟公司希望留下的CS都是能够解决实际问题的个中翘楚，而不是简单的代码搬运工。
相比较那些天才CS，普通人想要提高自己不被“优化”几率的方法只有不断学习，不断提高自身水平。
除了自学以外，我还推荐报一些算法班。比起自学，能有一个老师带着会好的多。
我们报什么班取决于我们自身的知识薄弱点和工作需求，每个人都是不同的，推荐一下《九章算法班》
直击 FLAG、BATJ 算法面试，由计算机竞赛保送北大的ACM金牌选手主讲。第一节免费试听课就可以直接download 脸书面试官的算法学习模板，一个月拿下dfs/bfs等不成问题。
互联网市场走向饱和并不代表互联网要步入夕阳产业，它仍然是近年来发展最好的行业，市场饱和代表的不是衰退，而是竞争。
互联网大厂在竞争最激烈的就是对高精尖人才的抢夺，这也是他们提高工资待遇的原因。
所以如果你是互联网求职者，你应当早早地放弃幻想，因为你要面临极大的竞争压力，要及时做好心理预估。
十、互联网公司纷纷裁员，大家都在说互联网行业进入了寒冬期，你怎么看待这个说法？
进入风口行业的人，一定要学会做时间的炮友，保持理智，趁着在风口上多搂钱，不要总是布局那么多长线。这样就算风口过去了，钱已经搂到了，光荣退休爽到飞起，比越老越吃香强多了。
切记不要对明天估计太高，乱加杠杆。
