時間:2019-10-14 來源:互聯網 瀏覽量:
為了更好地確定是否得到了公平的報酬,將近400名微軟員工公開分享了他們的工資。
這主要緣於Facebook上的一個私人組織,年輕的微軟全職員工在這裏聚集討論公司事宜。他們將薪水情況記錄在一個共享的穀歌電子表格中。
表格頂部的標題為:“匿名分享,讓我們一起漲工資。”
電子表格詳細介紹了一些微軟員工的薪酬情況。數據點包括工作經驗、在微軟的工作年限、績效加薪的百分比、基本工資、股票和現金獎金。還有一些員工的薪資涉及特殊股票豁免,簽約獎金或突破性的成就。電子表格沒有性別一欄,性別是號召薪酬透明度時常被提到的一點。在表格中輸入工資的有近400名員工,隻不過是微軟144,000名員工中的一小部分。
“每年這個時候,許多員工接到加薪或升職的通知時,微軟都會進行內部工資分享。”微軟的一名員工告訴 OneZero。
一名前微軟員工向OneZero提供了微軟文檔的訪問權限。一名來自微軟全職員工組的年輕在職員工也證實了該文檔的真實性。
微軟官方沒有就該電子表格做出回複評論。
薪酬透明度是科技行業的一個長期存在的問題。公司都承諾這是份高薪的工作,但是很少有人能摸清楚公司到底是如何衡量員工價值的。在大多數科技公司,資曆被認為是按等級排的。級別越高,權力就越大,得到的報酬也就越多。員工達到特定級別要求,可以晉升到更高的級別。微軟員工的等級從59到80,亞馬遜員工的等級從L4到L10,Facebook員工的等級從E3到E9。
這些來自微軟年輕全職員工小組的數據並不能代表所有微軟員工。向電子表格提交數據的典型員工多是來自華盛頓州的62級軟件工程師。他們已經在微軟工作三年,並且已達到這個水平一年了。他們報告說自己一共有五年的經驗,今年沒有得到提升。他們的薪資包括15萬美元的基本工資,2萬美元的現金獎金,還有1.5萬美元的股票。
員工數據還顯示,衡量薪酬的最大指標是員工級別,而不是工作經驗或在微軟的工作年限。盡管一些62級員工的工資比65級首席工程師的工資還要高,但卻很少在數據中顯示出來。
隨著員工晉升到更高級別,他們的薪酬更多以股票的形式實現。據微軟66級員工報告稱,近40%的薪酬是現金和股票獎金。眾包數據顯示,雖然現金獎金在微軟員工職業生涯中占工資的比例相對穩定,但股票薪酬可能高達年收入的近20%。
有一個相當普遍的策略就是,離開微軟到另一家位於西雅圖的公司工作,比如亞馬遜,甚至是一家初創企業,然後再跳槽回到微軟,來獲得更高級別的職位。雖然這些數據並沒有追蹤微軟的累犯情況,但趨勢就是,在微軟經驗較低的人可以跳槽到更高級別的職位。
雖然關於在印度工作的微軟工程師的數據不多,但眾包數據顯示,他們的薪酬遠低於在華盛頓工作的同行。填寫電子表格的印度程序員年收入不到5萬美元,而同等經驗水平的美國員工年收入為15萬美元,獎金高達10倍。
這些差異使得整個公司級別體係的平等性受到質疑,級別是否真的根據位置而波動也尚不明確。
Levels.fyi是一個由Triplebyte招聘平台讚助的工具,用於收集整個科技行業的薪資信息。Levels . FYI的聯合創始人Zaheer Mohiuddin表示:“大多數人甚至沒有意識到其他公司的薪資水平計劃是什麼,或者他自身應該處於什麼水平,還有【級別】對薪資有著巨大的影響。”
在過去的兩年裏,Levels.fyi通過眾包的方式獲得了13,000多份技術部門的工資信息,以便使員工清楚地了解每家公司不同的級別對應怎樣的薪酬水平。Levels.fyi的聯合創始人Zaheer Mohiuddin和Zuhayeer Musa說,他們是從一位在穀歌工作的朋友那裏聽說了穀歌內部的薪資分享電子表格,然後創辦了這個網站。
“這正是我們想為自己打造的,為了幫助解決薪酬透明度問題,我們希望能夠跨公司做到這一點。”Musa表示,“這些內部薪酬共享的思路相當不錯,但並沒有涵蓋整個行業以及不同層次的公司。”
據當時參與創建電子表格的前穀歌工程師Erica Baker稱:2015年,有數千名穀歌員工在電子表格中互相分享薪資信息。
過去一年,在現代微公司軟內部,這種形式的員工組織變得更加普遍。
員工表示,首席執行官Satya Nadella在內部營造了善意和進步文化意識,但性騷擾和歧視等問題持續存在,導致了員工在大型內部論壇上大聲疾呼,要求變革。
今年年初,大型內部電子郵件鏈事件升級,Nadella要求徹底檢查與騷擾和歧視相關的人力資源糾紛處理。
微軟員工還開展了一場內部運動,旨在縮減公司政治行動委員會的資金,該運動的組織者聲稱,委員會的投資不符合公司價值觀。
工資分享是工人組織的一種合法形式,符合在歧視和補償問題上提高公平和透明度的願望。對於個人來說,上傳和分享他們自己的個人工資信息,無非就是為了實現更宏大的薪酬平等願景。
Musa在談到為什麼那麼多人願意在Levels.fyi.上公開薪酬信息時說:“該行為具備很高的利他性,我認為人們隻是真正看到了,這樣的一種存在是必要的。”
注意:Matthew Conlen 對本文的數據分析和可視化做出了貢獻。
留言 點讚 發個朋友圈
我們一起分享AI學習與發展的幹貨
如需轉載,請後台留言,遵守轉載規範