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居家同时做5份全职,年入120万美元:裁员潮下的打工人,玩转了远程办公

「你把我当成数字,我也把你当成数字。」
前段时间,特斯拉 CEO 马斯克强制员工回办公室的消息闹得沸沸扬扬,很多习惯了在家办公的人对此非常抵触,GAN 之父 Ian Goodfellow 甚至因为不想重返办公室工作而离开了苹果。这场「回办公室」还是继续「在家办公」的拉锯战在北美大厂持续上演。

为什么员工那么不愿意回办公室呢?通勤成本、房租价格、陪伴家人等都是重要因素,但除此之外,对于一些人来说,回办公室还有一个麻烦:打多份工变得不那么方便了。

这些人聚集在一个名叫「Overemployed」的网站,网站的首页写道:「『Overemployed』指的是一群希望做两份远程工作、赚取额外收入并实现财务自由的专业人士。远离办公室政治和裁员,改善你的心理健康,做好离职补偿金协商。」

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网站创始人 Isaac P. 本身也是一位身兼数职的打工人。他在 2020 年错过了一次晋升机会,当时团队里一半以上的人都升职了却没有告诉他,这让他产生了沮丧和厌恶办公室政治的情绪。他想改变这种心情因随时可能被解雇或被打击而大起大落的局面。

在公司传言要裁员之际,Isaac P. 开始了自己的计划。经过几个月的面试,他得到了一份新工作,同时买了本《如何协商遣散费》来学习怎么从上一份工作离职的同时拿到更多的补偿。但转念一想,为什么要辞掉上一份工作呢?Overemployed 社区的理念就这么在 Isaac P. 心里萌芽了,他开始同时打两份工。

后来,第一家公司确实裁员了,不过 Isaac P. 并没有被裁,所以他一直保持着两份工作,但每周只需要工作 40 个小时。这样的工作方式为他带来了超过 30 万美元的额外收入,所以他决定在不得不回办公室之前就先观望着做下去。

在此期间,Isaac P. 成立了这个名为「Overemployed」的社区。在他看来,Overemployed 是一种对冲裁员风险的有效方式。他在自述中写道,「我想组织一个社区,向美国企业界竖中指,因为他们总是试图欺负小人物。」

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在网站的问答版块,Isaac P. 列出了一些问答来帮助人们跨越身兼多职的门槛,常见问题包括:「做多份工作违法吗?有竞业协议怎么办?」「第二份工作是找大公司还是小公司?」「我可以在另一个国家找第二份工作吗?」「公司可否在未经我同意的情况下合法查询我的受雇情况?」可见,这种工作方式还是存在一些法律风险的。

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尽管如此,还是有很多人成功实现了保持多份工作的记录,有的人甚至能同时打五份工(全职),而且四份是在财富 500 强公司。

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这位传奇 IT 网友介绍说,如果按照当前的薪酬计算,他的 2022 年年薪加起来将达到 120 万美元。目前,他已经还清了所有的债务,买了第二套房子,而且有足够的钱把两套房子全部翻新。

当然,前提是,他的这些工作都不忙,大部分时间花在开会上,而他由于不怕被开除,可以大胆地拒绝很多会议,把会议时间大大压缩,有些工作实际每周只占用 5 小时。这样一周下来,他每天还有 4-5 个小时的时间玩游戏。

这个社区的故事先后被《华尔街日报》、BBC、彭博社、纳斯达克等多家媒体报道。

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Isaac P. 在接受这些媒体采访时透露说,其实在科技行业,Overemployment 并不是什么新鲜事,而是已经存在了多年的一个「公开的秘密」。而且这些人很少被雇主发现,除非这个人非常马虎,在主要工作电脑上运行不应该运行的脚本,就可能被监控软件发现。

不少人在讲述自己 Overemployed 的故事时提到了一个词——「掌控感」。在只有一份全职工作的时候,他们会非常害怕裁员,因无法加薪或晋升而沮丧不已,但这种 Overemployed 的工作方式帮他们找回了一些掌控感。这种感觉就像 Isaac P. 说的,「你把我当成数字,我也把你当成数字」。

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在裁员潮愈演愈烈的今天,越来越多的人已经开始尝试这种工作方式。

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还有不少人在 reddit 社区晒出了自己 Overemployed 期间被裁员的经历,这些人并没有被雇主发现自己从事多份工作,但还是因为公司大客户流失等原因被裁了。此时,他们不得不感叹,还好有另一份工作托底。

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参考链接:
https://overemployed.com/story-five-it-jobs-millionaire-u-sweetmullet/
The 'overemployed' workers juggling remote jobs - BBC Worklife (https://www.bbc.com/worklife/article/20210927-the-overemployed-workers-juggling-remote-jobs)
产业居家办公
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Ian Goodfellow人物

Ian Goodfellow 是机器学习领域备受关注的年轻学者之一,他在本科与硕士就读于斯坦福大学,师从吴恩达,博士阶段则跟随蒙特利尔大学的著名学者Yoshua Bengio研究机器学习。Goodfellow 最引人注目的成就是在2014年6月提出了生成对抗网络(GAN)。这一技术近年来已成为机器学习界最火热的讨论话题,特别是在最近几个月里,与GAN有关的论文不断涌现。GAN已成为众多学者的研究方向。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

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