إطار تقييم العروض

الاختيار بين العروض يتطلب أكثر من مقارنة الرواتب الأساسية. هذا الإطار يساعدك على تقييم الحزمة الكاملة واتخاذ قرارات لن تندم عليها.

حاسبة إجمالي التعويضات

def calculate_annual_tc(offer):
    """حساب إجمالي التعويضات السنوية الحقيقية"""

    # الراتب الأساسي (الأكثر موثوقية)
    base = offer["base_salary"]

    # الأسهم (تختلف حسب مرحلة الشركة)
    if offer["company_stage"] == "public":
        # استخدم سعر السهم الحالي، افترض 0% نمو
        annual_equity = offer["equity_grant"] / offer["vesting_years"]
    elif offer["company_stage"] == "late_stage_private":
        # خصم 30-50% لعدم السيولة
        annual_equity = (offer["equity_grant"] / offer["vesting_years"]) * 0.6
    else:  # مرحلة مبكرة
        # عاملها كتذكرة يانصيب، احسبها بـ 10% من القيمة
        annual_equity = (offer["equity_grant"] / offer["vesting_years"]) * 0.1

    # المكافأة (تعتمد على أداء الشركة)
    expected_bonus = offer["target_bonus"] * offer["bonus_payout_history"]

    # مكافأة التوقيع (لمرة واحدة، وزعها على الفترة المتوقعة)
    annual_signing = offer["signing_bonus"] / 2  # افترض فترة سنتين

    return {
        "base": base,
        "equity": annual_equity,
        "bonus": expected_bonus,
        "signing_amortized": annual_signing,
        "total": base + annual_equity + expected_bonus + annual_signing
    }

# مثال مقارنة
offer_a = {
    "company": "BigTech Inc",
    "base_salary": 200000,
    "equity_grant": 400000,  # RSUs
    "vesting_years": 4,
    "company_stage": "public",
    "target_bonus": 30000,  # 15%
    "bonus_payout_history": 1.0,  # دائماً يدفع 100%
    "signing_bonus": 50000
}

offer_b = {
    "company": "GrowthStartup",
    "base_salary": 180000,
    "equity_grant": 600000,  # خيارات بالتقييم الحالي
    "vesting_years": 4,
    "company_stage": "late_stage_private",
    "target_bonus": 20000,  # 11%
    "bonus_payout_history": 0.8,  # أحياناً يفوت الهدف
    "signing_bonus": 30000
}

مصفوفة القرار متعددة العوامل

العامل	الوزن	أسئلة للطرح
التعويضات	25%	إجمالي TC، مسار النمو، صعود الأسهم
النمو الوظيفي	25%	مسار الترقية، تطوير المهارات، الإرشاد
الفريق والمدير	20%	سمعة الفريق، أسلوب قيادة المدير
التوازن بين العمل والحياة	15%	الساعات المتوقعة، عبء المناوبة، ثقافة الإجازات
المهمة والمنتج	10%	هل تهتم بما ستبنيه؟
الاستقرار	5%	رأس مال الشركة، موقف السوق

تقييم النمو الوظيفي

growth_factors:
  scope_of_role:
    questions:
      - "ما حجم الفريق الذي سأعمل معه؟"
      - "ما مقياس الأنظمة التي سأشغلها؟"
      - "هل سأمتلك من النهاية للنهاية أم جزء فقط؟"
    scoring:
      high: "امتلك منصة تخدم 10 مليون+ مستخدم"
      medium: "جزء من فريق أكبر، منطقة ملكية واضحة"
      low: "واحد من كثيرين، مسؤوليات غير واضحة"

  learning_opportunities:
    questions:
      - "ما التقنيات التي يستثمر فيها الفريق؟"
      - "هل هناك ميزانية للمؤتمرات والشهادات؟"
      - "هل سأعمل مع أشخاص يمكنني التعلم منهم؟"
    scoring:
      high: "تكنولوجيا متطورة، إرشاد قوي، ثقافة تعلم"
      medium: "تكنولوجيا حديثة، بعض المهندسين الكبار"
      low: "أنظمة قديمة، لا استثمار في النمو"

  promotion_path:
    questions:
      - "كيف يبدو المسار إلى [المستوى التالي]؟"
      - "كم يبقى الأشخاص عادةً في كل مستوى؟"
      - "ما نسبة المهندسين الذين يُرقّون كل دورة؟"
    scoring:
      high: "معايير واضحة، فترة نموذجية 18-24 شهر في المستوى"
      medium: "الترقية ممكنة لكن الجدول الزمني غير واضح"
      low: "منظمة مسطحة، تقدم محدود"

  exit_opportunities:
    questions:
      - "ماذا يفعل أعضاء الفريق السابقين بعد المغادرة؟"
      - "هل اسم هذه الشركة محترم في الصناعة؟"
    scoring:
      high: "خريجون في شركات عليا، علامة تجارية محترمة"
      medium: "بعض الخروجات الجيدة، سمعة لائقة"
      low: "شركة غير معروفة، قيمة وظيفية غير واضحة"

علامات حمراء يجب مراقبتها

offer_red_flags = {
    "compensation_red_flags": [
        "أسهم بدون مسار سيولة موضح",
        "أساسي أقل من السوق مع وعد بزيادات مستقبلية",
        "جرف استحقاق أطول من سنة واحدة",
        "لا ذكر لمنح التجديد"
    ],

    "culture_red_flags": [
        "المحاور لم يستطع شرح التوازن بين العمل والحياة",
        "دوران عالي في الفريق (اسأل: منذ متى الفريق معاً؟)",
        "المدير جديد ولم يبنِ الفريق بعد",
        "يستعجلونك للقرار بسرعة"
    ],

    "role_red_flags": [
        "نطاق الدور يتغير باستمرار أثناء المقابلات",
        "لا مقاييس نجاح واضحة للسنة الأولى",
        "ستكون مهندس MLOps الوحيد (في شركة تحتاج أكثر)",
        "التقنيات المذكورة لا تطابق وصف الوظيفة"
    ],

    "company_red_flags": [
        "تسريحات حديثة في الهندسة",
        "مراجعات Glassdoor سلبية عن فريق ML/البيانات",
        "المنافسون لديهم زخم حصة سوق أكبر",
        "مدراء تنفيذيون رئيسيون غادروا مؤخراً"
    ]
}

أسئلة للطرح قبل القرار

final_decision_questions:
  about_the_role:
    - "هل يمكنني التحدث مع شخص يشغل هذا الدور حالياً؟"
    - "كيف سيبدو النجاح في أول 90 يوم لي؟"
    - "ما أكبر تحدي يواجهه الفريق الآن؟"

  about_the_team:
    - "منذ متى الفريق الحالي معاً؟"
    - "كيف تبدو دورة المناوبة؟"
    - "كيف يتعامل الفريق مع الخلافات؟"

  about_the_manager:
    - "هل يمكنني مقابلة مديري المباشر قبل القبول؟"
    - "ما أسلوبك في الإدارة؟ كيف تعطي التغذية الراجعة؟"
    - "كيف تدعم التطوير الوظيفي؟"

  about_growth:
    - "كيف تبدو عملية الترقية؟"
    - "كيف تقررون تغييرات هيكل الفريق؟"
    - "ما موارد التعلم التي توفرها الشركة؟"

  about_compensation:
    - "متى دورة مراجعة التعويضات التالية؟"
    - "كيف تُحدد تجديدات الأسهم؟"
    - "ما نسبة صرف المكافأة النموذجية؟"

اتخاذ القرار النهائي

decision_framework:
  step_1_eliminate_dealbreakers:
    check:
      - "هل التعويضات فوق حدي الأدنى؟"
      - "هل سياسة الموقع/العمل عن بعد مقبولة؟"
      - "هل رأيت أي علامات حمراء غير مقبولة؟"
    action: "أزل أي عروض تفشل في هذه الفحوصات"

  step_2_score_remaining:
    method: "قيّم كل عامل 1-5، اضرب بالوزن"
    factors: ["التعويضات", "النمو الوظيفي", "الفريق", "التوازن", "المهمة", "الاستقرار"]

  step_3_gut_check:
    question: "إذا كانت كل العروض بتعويضات متطابقة، أيها سأختار؟"
    insight: "غالباً يكشف ما تقدره فعلاً"

  step_4_sleep_on_it:
    advice: "خذ 24-48 ساعة بعد قرارك 'النهائي'"
    check: "هل لا زلت تشعر بالرضا عنه في الصباح؟"

  step_5_commit_fully:
    action: "بمجرد القرار، توقف عن التخمين الثاني"
    reason: "العشب دائماً أخضر؛ التزم بجعل خيارك ناجحاً"

تهانينا على إكمال هذه الدورة!

لديك الآن إطار شامل لمقابلات مهندس MLOps - من تصميم الأنظمة التقنية إلى الأسئلة السلوكية والتفاوض على العروض.

خطواتك التالية:

1. تدرب بمقابلات وهمية (استخدم الأسئلة في هذه الدورة)
2. ابنِ مشروع محفظة يُظهر مهارات MLOps
3. قدم على أدوار تطابق مستواك المستهدف
4. تفاوض على كل عرض - أنت تستحق ذلك!

تذكر: مهارات المقابلة قابلة للتعلم. كل رفض هو تغذية راجعة. استمر في تكرار نهجك، وستحصل على الدور الذي تريده.

لمزيد من الدورات المركزة على المهنة، تحقق من دورة أساسيات أمان الذكاء الاصطناعي لإضافة مهارة مطلوبة أخرى لأدواتك. :::