这个时间点毁约的公司你见过吗

帮朋友发声:我朋友去年十月底秋招找到一份数据相关的工作,薪资他也挺满意,因此后续的秋招和春招都没有继续找了。如果不是疫情原因,他打算四月份就去公司实习,因为公司也多次催他早点去实习(今年三月和四月hr也都打电话催他实习,谁知道这几天他收到公司电话说延迟入职,具体时间不定,看公司情况,这不是变相毁约吗?!?!?!?而且这渣公司还想你自己毁,而不是他主动提的!!!!!!!!!这个点春招已经结束了!!!!心疼我朋友,祝这家公司早日倒闭

#签约违约#
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最重要的忘了说哪里公司,百融云创🙂
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发布于 2020-05-15 21:20
实习紧张什么?
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发布于 2020-06-08 18:35
马蜂窝还是直接解约,立马赔钱还像个人,这种变相劝退的真是无语
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发布于 2020-06-08 17:07
我一个算法的朋友也是被这个公司劝退🙂
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发布于 2020-06-08 12:04
现在???这么坑吗
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发布于 2020-05-22 15:48
是的,我朋友也是被劝退,说什么延迟入职……
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发布于 2020-05-22 15:01
刚看到别的帖子说也接到了电话,这时候劝退也太坑了吧。。。
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发布于 2020-05-15 21:21
这个时候挺难受的,什么公司,报名字吧
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发布于 2020-05-15 21:14

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08-28 11:37
已编辑
华东师范大学 Java
Sigma777:本来想说师弟怎么把我这个老东西卷没了,仔细一看是师兄 简历不错,但是得准备好选型话术,比如我举个例子你为什么要用caffeine,一般我们的小项目不会有这么hot的key需要本地缓存,你要说明你是如何发现有这么hot的key连redis都兜不住的,引入后优化了多少时间,然后还有本地缓存大小设置为多少,这个大小能保证热点key不会因为太小而淘汰也不会因为太大影响服务吗,为什么不用guava,引入本地缓存同步问题怎么解决。 然后分库分表,为什么你觉得要分表,数据量多少,分多少张表几个库,分片键选择依据,你的所有查询能不能准确定位到某一张避免全库扫描,有没有数据倾斜问题就是分的每张表数据量差距特别大,你是一开始分库分表还是后期发现瓶颈才分,如果后期才分你如何把旧表的数据搬过去同时还能确保业务正常运行。 然后是消息队列,你说缓存高并发请求,却选择了吞吐量较小的rabbit,有什么原因吗,为什么不选Kafka。 然后你说分布式锁解决集群环境并发安全,也就是说你是集群部署的,请问是怎么部署的,docker还是k8s,部署几台,配置是多少,jvm参数设置是多少,有监控吗,线上遇到故障吗,怎么解决的,有做负载均衡吗,数据是怎么压测的等等。 zset缓存本月实时排行数据具体怎么做的,会有大key问题吗。 其他本小渣暂时想不到了,留给其他大神点评
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