 |
Узнай свою зарплату?
Обзор заработных плат является одним из эффективных инструментов регулирования рынка оплаты труда. Обзоры позволяют следить за уровнем и состояние заработных плат на рынке и эффективно определять политику в области оплаты труда. Особенно важна полная и достоверная информация о заработных платах, премиях, надбавках и компенсациях при формировании бюджетов по управлению персоналом.
Портал www.obzorzarplat.ru позволяет получать информацию о рынке оплаты труда в он-лайновом режиме. Периодичность ввода новых данных по уровню заработных плат составляет три месяца. Ввод данных ведется непрерывно по мере поступления. Поэтому актуальность базы данных составляет не более одного месяца.
Портал позволяет получать информацию в бесплатном и платном режимах. Бесплатный режим позволяет всем пользователям получить информацию о заработной плате по интересующей должности в интервале рыночного коридора , то есть от 25 до 75 процентиля.Для определения достоверности представленных данных используется описание должности.
Источником данных для обзора зработных плат являются исключительно информация, предоставляемая предприятими - участниками обзора. Портал планирует привлечь участников с территории РФ и ближнего зарубежья.
Глубина и содержание предоставляемой информации определяется потребностями пользователей. Минимальная информация позволяет увидеть рыночный коридор по должности. Максимальная информация включает полную информацию о состоянии оплаты труда по должности, региону, численности персонала в компании, отрасли, обороту компании.
Портал предоставляет возможность получить информацию о пенсионных программах компаний и даже приблизительно рассчитать свою пенсию. В сервисах портала заложена возможность получить справочную информацию о компенсациях и льготах, а также государственных социальных программах, которые действуют в настоящий момент.
Портал имеет несколько сервисов, позволяющих рассчитать налоговые льготы в области налогообложения физических лиц.
Контактное лицо: Николенко Сергей
Компания: АНТ-Менеджемнт
Добавлен: 13:03, 17.12.2008
Количество просмотров: 583
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия606 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия598 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия676 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
