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【求職-36】9年的工作經歷，想要提高薪資，我到底該怎麼做？
【遇到問題】
算是運氣好嗎？相較身旁認識的親戚朋友，往往換了好幾份工作。我第一份工作就做了九年，直到現在還在職中。職務內容主要是工程師。但目前遇到的問題是，遇到有升遷加薪機會時，主管往往會選擇升其他比我晚進的同事不升我，目前40k，讓我很心寒。
近期有去兩三間面試，一間提出試用期42k過了之後會再往上調，我其實不大懂自己九年到底值多少錢⋯⋯當然也知道自己想去的地方，未必會使用到原有公司的技能（例如不同專業技能）所以在談薪水的時候總是處於有點弱勢，但我是不打算再待在原本的地方了，因為原本的公司應該也不會因為我提離職而加薪，在發問之前也有先看過各大網站文章，例如怎麼談薪水或是轉職要如何描述自己的專長為自己加分，或是可以盡量以年薪或其他福利去綜合評估與了解等等，但總覺得越看越茫然⋯⋯瞬間對未來充滿不確定性，覺得有點難過。想請問我該怎麼辦
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【建議作法】
關於已經有9年工程師工作經驗的您，建議可以透過【104 薪資情報】來當作個參考點，但還是會因為個人的表現而有所差異，如果您認為自己具備【行銷企劃主管】的能力，當然就可以找更高的職位及薪資結構，並提供相關連結給您參考。
至於您有提到因為擔心技能不足，會影響到薪資的調漲幅度，關於這部分會建議您逆向思考，如果您有自信學習能力強，可以快速學會新公司所需的技能，那為何要認為自己會弱勢，反而應該要趁現在主動了解新公司的技能需求，並且預先進行準備，製作自己對於該技術的瞭解報告，才能主動讓主管相信您的能力及表現，順利取得想要的工作機會。
但對於您有提到，【主管選擇升其他比我晚進的同事不升我，原本的公司應該也不會因為我提離職而加薪】，這裡其實隱藏了一個比較大的問題，您有9年的工作經驗及表現，主管卻寧願升其他的同事，代表自己是否還有不足的部分，譬如：【工作能力及效率？】、【工作命令的配合度？】、【與其他成員的友好度？】。若後續您想要朝向更高的職位前進，就必須要在離職前，與主管進行深談，確實掌握問題點在哪，才能避免您在下一份工作中，又遇到一樣的問題，這是最不樂見的。
就算是我自己已經有15年的工作經歷，也還是覺得未來有很多不確定性，但這是很正常的，其重點就是要盡可能的收集身邊可用的情報，然後在面試中完整的去呈現自己的能力及績效，接下來就是看公司內部的決定了。
未來雖然有很多不確定性，但我們仍然要很清楚自己想要的是什麼，並且專心去朝向目標前進，這樣才不會茫然無助。
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06/26 13:22
【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間：2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
活動說明：活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠，結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上，且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。
活動注意事項：
1. 獲贈資格須符合下列說明：
(A) 首購意指：載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」，於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
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(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前，並於7天內完成課程兌換，始符合獲贈點數回饋的資格；最後獲贈者將公告於本活動網站，中間姓名會隱藏。
(D) 單帳號僅有乙次贈送資格，符合上述資格者，因點數作業時間，您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。
2. 本次贈送的100元Line Points點數，點數發送後請於規範時間內完成兌換，點數兌換後於180天內須使用完畢，逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
5. 如您有任何問題，歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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經營感覺─小陳的成長歷程
經營感覺
這個人感覺很真誠！這個網站很有趣！小陳現在自己創業做資安，有以前的同事問小陳，資安領域變化很大，小陳都如何學習，以便跟上最新的趨勢？小陳的回答是：「做了資安公司，就是整天想的是資安、做的是資安，每天醒著就與資安為伍，自然會累積自己的底蘊」
聖誕節的今天，星期日（每個星期六日都是小陳的研發日，負責發展一些未來較長期會用到的知識）這一整天，小陳都在研究如何從一台伺服器，反向連接到Windows電腦，一直試不出來，但是這個是關鍵，沒有拿下電腦，就沒有機會進到網域。（註：小陳是用自己家裡面的虛擬環境在練習）
有個朋友，20幾歲就創業，小陳明顯的慢了二十年。這位朋友很感謝家裡面在她小時候就給她很多機會接觸電腦。國小就開始讀linux的作業系統。小陳其實也是，小時候第一次打工的800塊薪水，小陳買了生平第一套電腦文書軟體，用PEII配合倚天中文，練習中文文書編輯。因為小陳常常在用電腦，弟弟就比較少有機會用電腦。媽媽也是，媽媽很怕磁壞電腦，所以一直到媽媽遇到職場中斷，下定決心買一台電腦，到巨匠電腦補習，才終於開始用電腦。
小陳不太玩電腦遊戲，在五專學習會計時，對於會計資訊系統產生興趣，當時有一門課是中文打字，學的是大易輸入法，也練就了今天小陳可以不用看鍵盤就打中文字的基礎。
爸爸也是退休後開始動念要買電腦，也是去巨匠電腦學習。現如今，小陳和爸媽住在一起，有三台電腦，一人一台，配合有線電視寛頻上網，網路一中斷就會看到爸爸一直在找原因。也好在現在小陳比較有時間可以陪爸媽，解決電腦問題，也稍減小陳年輕時沒有讓弟弟、爸爸、媽媽多用電腦的遺憾。
小陳創業的第一年，看好的是商圈市場，寫作了二本書申請ISBN並送中央圖書館，二本書寫的是如何用Google進行商圈網站經營。小陳對於部落格、官網經營有很多自己獨到的看法，以前也曾經營百萬流量的奇摩部落格（分享考上前公司的準備之道）。
小陳認為，經營一個對讀者友善的官網很重要，呼應這篇文章的主題─經營感覺。小陳希望把自己經營資安產業與資安服務的點點滴滴都放在部落格，讓電腦如同昔日王謝堂前燕，飛入尋常百姓家。讓更多的人能因為電腦而受益。
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Mistral Large 2：超越 GPT-4o、Llama 3.1 405B？功能介紹、優勢、應用場景、與其他模型的
在AI技術迅猛發展的今天，Mistral AI推出的Mistral Large 2模型成為焦點。這款擁有1230億參數的新模型，不僅在精準度和性能上不輸Llama 3.1 405B，還能在單GPU上高效運行，大大降低硬體需求。這篇文章將為你揭示Mistral Large 2的強大功能和應用前景，助你在AI領域拔得頭籌。
▍Mistral Large 2是什麼？
Mistral Large 2是一款由Mistral AI新推出的大型語言模型，擁有1230億參數，專為單節點運算進行了最佳化設計。相較於Llama 3.1 405B的4050億參數，Mistral Large 2雖然在參數數量上較少，但在性能和精確度上毫不遜色，甚至在某些領域表現更加優越。
▍為什麼選擇Mistral Large 2？
Mistral Large 2具備多種獨特的功能和優勢，使其在眾多語言模型中脫穎而出：
● 單節點運算優化：Mistral Large 2可以在單GPU上全面運行，減少對硬體配置的高要求，適合更多開發者使用。
● 多語言支援：這款模型支援包括中文、日文、韓文和德文在內的數十種語言，應用範圍廣泛。
● 卓越的程式碼生成能力：Mistral Large 2支援超過80種程式語言，特別在程式碼生成和數學推理方面表現優秀，適合用於軟體開發和技術研究。
▍Mistral Large 123B的新功能
Mistral Large 2不僅僅是一個參數優化的版本，它還擁有多項創新功能：
● 減少「幻覺」傾向：模型經過調整，能夠在回答不確定的問題時告知使用者，提供更精確和可靠的答案。
● 高效角色切換：在測試中，模型能夠迅速切換角色，例如從「編碼者」轉變為「檢查者」，提高工作效率。
● 複雜任務處理能力：Mistral Large 2在處理多種複雜任務時表現出色，能夠準確應對各種挑戰。
▍應用場景
Mistral Large 2的應用範圍非常廣泛，無論是在研究還是商業用途上都具有巨大潛力：
● 軟體開發：得益於其強大的程式碼生成能力，Mistral Large 2可以幫助開發者更快地完成編碼任務，提升生產力。
● 數學推理：其優越的數學推理能力使其成為解決複雜邏輯和計算難題的利器。
● 多語言處理：支援多種語言的特性，使其在全球化應用中具有獨特優勢，能夠處理跨語言的內容生成和分析。
▍測試和比較
在多項測試中，Mistral Large 2都展現出色的表現，特別是在程式碼生成和數學推理方面。以下是與其他模型的比較：
【MMLU基準測試準確率】
● Mistral Large 2：84%
● Llama 3.1 405B：88.6%
● GPT-4o：88.7%
Mistral Large 2的準確率雖然略低於Llama 3.1 405B和GPT-4o，但其在數據的處理和計算能力上依然展現了強大的潛力。
【程式語言表現平均準確率】
● GPT-4o：75.3%
● Mistral Large 2：74.4%
● Llama 3.1 405B：73.4%
儘管Mistral Large 2在平均準確率上略遜於GPT-4o，但在程式語言特定的性能上，依舊保持了競爭力。
【Java程式語言準確率】
● Mistral Large 2：84.2%
● GPT-4o：82.9%
● Llama 3.1 405B：82.9%
在Java程式語言的測試中，Mistral Large 2的準確率高達84.2%，超越了GPT-4o和Llama 3.1 405B，顯示出其在特定領域的卓越表現。
目前，Mistral Large 2主要用於研究用途，但其優異的性能和低硬體需求使其在未來的商業應用中具有巨大潛力。隨著技術的不斷進步，這款模型有望在更多領域發揮其獨特的優勢，成為AI技術應用的中堅力量。
Mistral Large 2展示了令人印象深刻的性能和多樣化的應用前景，無論是在研究還是商業用途上，都具有重要意義。透過其獨特的設計和高效運行，Mistral Large 2在開源AI領域中占據了重要地位。如果你正在尋找一款既能提供精確答案又能高效運行的語言模型，Mistral Large 2絕對值得一試。
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