ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Vademecum dokumentacji kadrowej 2016 cz. II - Urlopy, czas pracy, wynagrodzenia praca zbiorowa

Autor:
praca zbiorowa
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
156
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi
II część bestselleru dla kadr!
VADEMECUM DOKUMENTACJI KADROWEJ Urlopy, czas pracy, wynagrodzenia 
Czytelnik dowie się m.in.:
-Jaki dokument pomoże pracodawcy uniknąć zamieszania i  nieporozumień, które mogą się pojawić się przy składaniu wniosków urlopowych przez wielu pracowników w tym samym terminie?                                                                       
-Jaki praktyczny dokument kadrowy warto zastosować, by skutecznie przekonać pracowników do wykorzystania zaległych urlopów wypoczynkowych w terminie?               -Jakie zapisy dot. czasu pracy opłaca się wprowadzić do regulaminu pracy? – 16 praktycznych wzorów                                                       
-Jaki wniosek pracownika dot. czasu pracy lepiej zawsze uwzględnić, by nie ryzykować grzywny za wykroczenie?                                           
-Z kontroli PIP: jak uniknąć błędów w dokumentowaniu urlopów, czasu pracy i wynagrodzeń?                                                       
-Jakim dokumentem najlepiej wprowadzić ryczałt za nadgodziny i poprawnie ustalić jego wysokość?                        
-Jak wprowadzić do regulaminu wynagradzania własne regulacje dot. podróży służbowych? 
-Jakie dokumenty trzeba sporządzić i komu je przesłać, gdy komornik zajmie wynagrodzenie pracownika? 

Wybrane bestsellery

praca zbiorowa - pozostałe książki

Wydawnictwo Wiedza i Praktyka - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.