同感觉温水煮青蛙，一天写不了几行代码，全部在跟四五个小领导做向上管理工作，一个事情讲四五遍还讲不明白。方案做完也是这几个小领导互相给矛盾的“指导意见”，拿着十年前的经验硬套。真的很想走但行情真的很差，也想过自己做个产品争取养活自己，但技术学上手不少，产品想法想破头都没有。感觉自己当做题家太久了，不会给自己定义问题，只会解别人提的问题。

不知道 OP 现在找到满意工作没有？我最近面了个，情况跟你这次面试类似。对方也直言他们想要的无非两种，一种是招来即用的工程师，他们对这种人要求就是项目经验高度匹配，拿来就用的类型；一种就是所谓行业领域专家，一个垂直领域上深耕多年。面完我感觉双方是非常不匹配的。就算勉强通过，入职了估计干的也不开心，何必去呢？

@fulajickhz 据我了解一般 MS 没有那么慷慨，如果到 2N 更好，如果 N+1 就 N+1. 自己已经在骑驴找马的状态了，多待一天是一天。

@v2xm 我看了两个月也没找到啥工作，一起加油吧，希望你找到好工作

就是因为 EO-14117 的原因，现在已经在天天等裁员了。反正都是拿钱，混一天是一天。

行情不太好，优化简历，多投投吧

@calmbinweijin 你这个思路我想过，其实就是熬到裁员给赔偿，但我觉得在这里挺浪费时间的。

@Paracosm 是的，我最近还面了个全栈，更炸裂，我面完感觉要是达到他要求的水平我还不如自己出来单干了。

突然想起我自己大学时跟我室友关于面包和爱情的讨论。他当时倾向于选爱情，我毫不犹豫选择了面包。时光荏苒，六年时间他和她女朋友谈了九年，现在已经是夫妻，都在日本找工作并选择永居。我六年时间四处漂泊，现在发现其实自己想要的只是一个安稳的家和温馨的感情，好在终于找到了一个我喜欢的人。其实不存在非黑即白，都是选择，但也都是平衡后的结果。

有 hc 的情况下是可以的。微软的面试一直都是强调 raw smart, 不太看重过去经验，算法和系统设计看的比较多。

标价和实际能给的有时候会差很多，猎头会挂一个高价吸引人过来投，然后沟通时才会具体聊到薪酬范围。

@ice980 谢谢，我现在也在通过兼职/顾问方式去一些其他行业，不过得具体去聊，找到对的人

同意，我觉得一个公司的运维体系非常需要一个统一的设计和指引，否则下限极低（比如又不是不能用）但另一方面运维保证一个系统能稳定长期运行，维持稳定运行这一点很容易被低估。另外优秀的运维体系应该是在告警出现前解决问题，但这样的工作很容易被忽视，毕竟告警看起来更严重，更容易被重视。

@xption 不算老哥，比你小一轮不止哈哈哈。现在还在艰难爬坡，考虑到未来的重大开支，还是遥遥无期。实际上开源节流比起做高收益率会迅速缩短到达目标的时间。只是很多时候大部分人（包括我）很容易去追逐收益率，因为收益率看起来更精彩。

我自己有过一些研究，从 2018 年开始就在探索 FIRE 路径，已经探索了 7 年。目前来看，我认为瘦 FIRE 反而是可行的退休方案。原因如下：
1. 攒钱不等于自由。低波动的现金流才是自由。
OP 目前的支出，按照 4%的现金流倒退，差不多每年需要一个 600 万左右的资产包才能完全覆盖支出。覆盖掉支出后，意味着后面每年赚的全是净利润。
2. 投资收益倒算。
如果硬着头皮想在五年后把资产做到 500 万，等于在 100 万元初始资金，叠加一条五年每年年末的 26 万元年金。粗略计算等于要在五年时间把资产包做到 2 倍起步的收益率，算下来平均年化在 14%，历史上股票基金的平均期望收益率也在 7-8%左右，这意味着 OP 至少需要做到额外一倍多的超额收益才能达到目标。但实际上，十年平均收益率在 10%+的基金经理都少之甚少。

经严格计算，按照 OP 的思路，平均收益率在 10%时，需要 8 年后达到 5,414,252.81, 收益率在 7%时，需要 9 年到达 5,170,735.68

瘦 FIRE 的极端是极度缩减开支，但可以采用局部优化方案，通过记账等财务梳理方式，降低不必要的开支。如果把每年的储蓄做到 50 万每年，在 7%年化下才可以在五年达到 500 万，从目前收入支出来看，难度也不小。
但如果降低开支，其实对现金流的资产包总要求也会降低，可能在未来某个时间点，做到以低于 500 万的资产包通过利息，股息等方式覆盖掉开支。

另外不太知道 OP 未来的重大资本开支，以及家庭财务状况。只能说作为参考了。

领域专家这个是指技术领域上精通某个领域，还是指对某个行业很懂？

@yifangtongxing28 苟着是个性价比很高的选择，把股票拿到手，就是这段时间还是需要积极参与技术浪潮，避免断崖。这边温水煮青蛙很厉害。方便的话可以加个 v 认识一下，U3RldmVHSg==

@yifangtongxing28 肯定会有一波清出。现在 MS 的问题是即使是一个 LLM 项目，我们这边分到的工作职责都和 LLM 无关。等于给一帮外国人打杂，但现在 LLM 的工程化正在高速发展，我还是想参与看看。我自己对于整个大前端可能都没啥兴趣了，想通过 LLM, AI Agent 或 Workflow 扩展到云原生相关领域，扩宽视野。

@yifangtongxing28 目前在 MS ，想看看外面一些做 LLM 的小公司机会。主要是改 bug 的上下文很难固定，可能很简短，可能很长。然后工作上跟老板解释这些有点难顶，一个典型画像就是一帮大头兵跟一个简单实操过 CNN 做数字识别的中层解释什么是 RAG