摘要：回顾过去几年的跳槽经历，总是在某个契机点产生换工作的想法——可能是成长遇到瓶颈，也可能是绩效不如意。随之而来的便是日复一日的纠结，在走与留之间摇摆不定。

你是否也曾在选择跳槽时犹豫不决，面临着如何评估职业发展、选择最优机会的压力？

回顾过去几年的跳槽经历，总是在某个契机点产生换工作的想法——可能是成长遇到瓶颈，也可能是绩效不如意。随之而来的便是日复一日的纠结，在走与留之间摇摆不定。

即使开始投简历，也不过是万里长征第一步，面试通过了某几家公司，总觉着这公司一般，要不在等等大厂？要不就是只投一些小公司，美其名曰练手，殊不知小公司面试的内容其实对后面的帮助意义并不大。

好不容易拿到几个offer备选，却只关注薪资待遇，忽略了职业发展更重要的因素，最后做出过错误的选择.....

由此引出三个问题：

我们来看看，数学家是怎么看待这些问题的。

工作不如意，职位没发展，薪资缺少竞争力，如果你也有类似的想法，你一定需要考虑的一个问题是：到底什么时候换一份工作？

比如你在一家单位呆了几年，技术栈、业务模式、同事之间都很熟悉，但相比于日新月异的市场环境，技术栈可能有些落后，业务也并不是市面上最主流的。走吧，不想放弃现有的资源，不走，又感觉不甘心。

跳槽或许可以加薪、职位提高，可也意味着放弃熟悉的工作和积攒的人脉。领导说年底调薪，画大饼下次晋升就能轮到自己，可这话已经听了好几次了。

这个问题的范围非常广泛，比如你家附近有一个餐馆，你去吃过好几次，有时候体验挺好，有时候又觉着一般，那么你今晚出去吃饭，是去美团找一个新的饭店呢，还是去这家老的饭店呢？比如东野圭吾又出了新的悬疑小说了，《白夜行》你觉着是神作，可最新出的几本有感觉一般，那下次你想看悬疑小说，你该不该看看别的悬疑作家的书呢？

这背后的问题是，我们应该在什么情况下探索新事物，什么情况下专注于已有的东西呢？

我们来看看从数学角度，这个问题应该怎么考虑。有一个数学家叫做基廷斯，他提出了一个复杂的解决方案，称之为“基廷斯指数”。

这个表格什么意思呢？我们把在现有单位工作每一天都分成了赢/输两个维度，当然评判的标准由你决定，你可以认为今天工作有成长，或者很愉悦，我们就算赢。如果你认为今天又是毫无成长、甚至被领导pua导致你的心情很差，我们算输。

但是，明天的工作要比今天的工作贬值1%，具体贬值多少，取决于你预期还能停留多长时间，比如说你可能明天会生病，或者公司倒闭，又或者你要去新的城市了。

上面的那个表格就是明天的工作比今天贬值1%的情况下，各种局面的基廷斯指数。

比如半个月过去了，你有8天感觉良好，但是有7天感觉较差，那么基廷斯指数就是0.6456。但如果你去一家新公司，你无法预知未来，不知道感受怎么样，也就是wins和losses都是0，那么基廷斯指数就是0.8699，你可以考虑跳槽去一家新的公司。

之所以新的公司基廷斯指数更高，是因为它可能给你带来新的机遇和挑战，探索的收益就高。

但还有一种情况是，如果你不打算继续在现有行业工作了，比如你不想在做程序员了，你希望成为一名自由职业，那么时间贬值率就要提高，下面这张表是每次比前一次贬值10%的计算结果。

跳槽去一家新公司的基廷斯指数变成了0.7029，这个很好理解，你都不准备干程序员了，如果换一家公司继续干，收益当然更低了。

用基廷斯指数来解决探索/收获问题是有一个隐形条件的，就是转换不需要任何成本。我们都知道换工作这件事并不容易，毕竟你要准备面试题、改简历、刷算法，我们在考虑的时候肯定要考虑的更复杂一些。

不过这还是给我带来一个启发，那就是根据「预期停留时间」这个因素来，来衡量自己是否真的需要换一份工作，避免自己因为意气用事而作出一些不利于自己的决策。

我之前一个同事找工作，大大小小的公司面试了不少，但主要经历放在了面试阿里上，大公司流程很长，又面了多个部门，前前后后花了2个多月的时间，这期间因为等阿里的流程，拒掉了好几个offer，可惜的是阿里的offer最终也没有下来，而前面的机会也都浪费掉了。

你会花多少时间找工作呢？如果已经有公司给你发了offer，你是选择继续面试，还是直接入职呢？后面的面试是未知数，而这个offer拒绝后，大概率就会错失掉这个offer。

这就引申出了一个问题，有公司给你发offer你就立刻入职，似乎有点冲动。但是一直面试，迟迟不作出选择，也会丧失掉不少机会，应该怎么办呢？

其实相亲、买房和找工作问题很类似，我们应该什么时候作出最终选择呢？别纠结，我们看看数学家是如何解决这类问题的。

我们先预设一下这个问题的条件：

经过数学家的推导，得出了一个时间分割点37%，背后的计算方式我就不做过多解释了，大家感兴趣的可以详细了解，我放一张chat gpt给我的解释截图。

虽然计算过程较为复杂，但结论却给了我们一个实用的参考标准。比如你决定2个月内找到工作，那么你把60天的时间分成两个阶段。第一阶段，在前22天里，你只面试，看看市面上的需求，招聘的行情，面试的难度。看看哪些工作是自己喜欢的，哪些工作是不靠谱的，然后记住这一段时间里面，你最心仪的那个岗位。

等过了37%这个时间点，你就进入第二阶段。你一旦接到比第一阶段更好的offer，或者差不多的offer时，你就接受这份offer，然后入职。

这就是37%原则，实际上是一个随机选择优化问题，这个答案是1958年提出来的，这样可以在不穷尽所有选择的情况下，大大增加找到最佳选项的概率。

当然，答案并不重要，重要的是背后的心理学问题，37%原则可以带给我们以下好处：

不过找工作当然没有这么简单，我们刚刚假定你每次面试都能拿到offer，你得是一个面霸！可真实场景中我们可能因为种种原因被挂掉，那我么假设你被拒绝的可能性是50%，那我们就得把37%变成25%，你得缩短观察期了。

当然了，假设你是业内大牛，你拒绝掉一个offer后，HR依然不断向你抛出橄榄枝，你有回头的机会！那你的的观察期就该延长。

这挺符合常识，高级人才不着急，可以多等等。就像条件好的，可以不着急结婚，多玩几年也没问题。

遵循37%原则最后的选择或许不是最优的，但你知道这样是科学的。真实的世界本身就很复杂，当我们无法掌控命运的情况下，这是我们所能采取的最佳策略。

下次找工作时，就不用再因为入职之后接到别的offer拍断大腿了，你已经做出了最佳决策！

现在，你拿到了大厂、独角兽、国企等等好几个offer，你很满意，可这几家公司都不错，你很纠结，到底该选择哪一个呢？

这家公司是国企性质，但是薪资一般；另一家公司规模不大，但却是个管理岗可以带人；大公司的offer也拿到了，但只能当一个螺丝钉；这家公司有班车，那家公司离地铁站很近；听说这家公司业务发展不错，未来可能会高速发展；还有一家公司薪资涨幅特别多，但是脉脉上都说那边很忙，是在用生命换钱.....

还有身边的同事给出了意见，考虑的因素这么多，不少人都感觉无所适从。

我之前有一份工作，因为当时只有这家公司给了我预期的offer，然后我在已经知公司996的情况下，依然选择入职了，最后呆了一周发现996对自己完全没有好处，果断离职。

事实证明考虑一个因素肯定不行，你得考虑全面，可考虑太多了，你也不一定能作出最佳决策。

之前有一次和我在字节的Leader聊天，他说有一次负责规划一个业务，写了一份大几千字的文档去和CTO汇报。CTO并没有直接看资料，上来先问了他几个问题，他都没回答明白，然后就让他回去把这几件事情想明白再说。

事实上后面也证明，CTO的方向判断大部分都是正确的，面对汇报提出的几个看似抽象的问题，也都是核心问题，而且设想的方向是对的。明明他没有亲自调研，而我的Leader却做了大量的调研工作，可为什么作出的判断，反而没有大佬段时间作出的判断正确呢？难道说考虑的越多，反而没有好处吗？

数学上有一个概念叫做过度拟合，有一个因素就是模型太过复杂， 比如模型参数过多，导致模型在训练集上面准确率很高，但用测试集时准确率就下降很多，数据分布稍有变化，就会产生很大的影响。

就比如选择offer的时候，不少人考虑的因素非常多，将所有影响因素都纳入决策模型，例如薪资、职位名称、公司规模、发展前景、脉脉评价、通勤时间、福利细节等，甚至包括一些次要的如办公室环境、午餐补贴等。

而且因为每个人看重的点都不一样，有人的看重薪资，有的人看重职位，有的人就想找一个离家近的，甚至对这些因素进行加权。就像我刚刚提到我的一段经历，因为把薪资看的太重，所以offer达到了我的薪资预期时，我心里的打分大大提升，我就直接选择入职了。

那现实中我们怎么做，才是最好的呢？答案是：借助简单公式。

比如在职业发展中，我觉着几个比较重要的是行业前景、公司文化和具体岗位，薪资当然也是我们衡量的一个重要指标，但其他的因素我们只做参考，而不能作为决策的决定因素。

对于选择offer这件事，我们也可以借助这个思路，识别几个你认为最重要的核心因素进行打分，选择总分最高的那一个。

我花了一个表格给大家，如果你也在选择offer中纠结，可以尝试用这个办法来试试。

《思考，快与慢》这本书的作者丹尼尔·卡尼曼讲到他的一段经历，卡尼曼曾受到以色列军方委托，研发一套测试系统，评估士兵的素质。卡尼玛打造的这个评估系统并不复杂，就是6项指标，面试官根据士兵的表现，每项指标从1分到5分来打分，加在一起就是士兵的总分。这个系统并没有繁复的指标，也没有不同的权重，但是效果非常好。

这就是简单的力量。

由此得到：

是否去留，看基廷斯。

时间长短，三七为界。

犹豫不决，得靠计算。

通过数学思维来指导职业选择，也许不能保证每个决定都完美无缺，但至少能让我们在迷茫时找到一个理性的参考标准。如果这篇文章对你有所启发，欢迎点赞、评论，分享给你的朋友。

来源：职场小助手