成都招聘

岗位职责：

1，负责协助领导完成公司招聘工作，拓展招聘渠道，进行招聘分析等；

2，负责协助领导组织公司培训计划及培训实施工作，并跟踪培训效果及时优化；

3，负责处理员工福利、社保公积金增减、员工关系等工作；

4，负责处理员工考勤核算、人员入离转调等异动管理；

5，负责公司人事档案管理及各类重要文件资料的管理、更新工作；

6，负责开展公司企业文化建设，协助领导策划公司团队建设工作、员工活动，营造良好的团队氛围；

7，负责协助领导完成公司各部门绩效考核相关工作；

8，负责公司内外部日常衔接和沟通，了解外部相关政策等。

9，领导安排的其他工作。

任职要求：

1、有亲和力，优秀的沟通表达能力和判断能力；

2、有人事相关工作经验至少2年以上；

3、头脑灵活，忠诚，正能量，积极向上的心态；

4、做事认真、细心，责任感强，有耐心；

5、具有IT公司相关经验优先。

工作经验：3年以上

学历要求：大专及以上学历

薪资范围：8k-13K

招聘人数：/人

岗位职责：

职位描述：

1.负责公司整体IT运维工作,包含IDC服务器与公司机房服务器运维工作(物理服务器为Dell)

2.负责业务部署上线(主要为java和python)

3.协助开发部门完成技术环境搭建

4.业务相关管理系统日常运维工作

任职资格：

1. 3年以上工作经验

2. 熟练shell脚本，掌握python基本语法并能独立开发相关运维小工具

3. 熟练使用linux系统及相关命令如ubuntu、Debian

4. 熟悉hbase、redis、zookeeper等基本组件维护工作，有CDH运维工作经验优先

5. 熟练使用git、maven、docker、ansible命令

6. 熟练使用gitlab、jenkins、ansible组件流水化发布

7. 掌握nginx相关配置，熟悉openresty及lua

8. 有良好的网络基础知识，深入理解TCP/IP、HTTP等常见网络协议

9. 有数据库运维经验如postgresql，能独立实施完成主从复制、PITR等相关日常维护

10. 具备良好英文阅读水平与沟通能力

   我公司成立于2015年7月14日，注册资本3000万元，注册地址成都市高新区天府大道北段1700号4幢1单元18层1819号。是一家以软件研发为主，集IT网络销售、IT咨询、系统集成为一体的IT综合高新技术企业。公司旗下有四川旅鸽医信信息技术有限公司、四川瑞科思科技有限责任公司、成都科誉讯飞科技有限公司。
公司专注于病案管理无纸化，并以此驱动医院诊疗业务流程全面无纸化，盘活医疗数据，是国内最早专注医疗病案大数据整体解决方案服务商。公司位于首批***高新区、***IT人才培养基地——成都市高新技术产业开发区，核心团队出自国际软件巨头公司、国内医疗行业上市公司、大型三级医院及四川大学、电子科技大学等知名院校，是一支具有深厚行业背景并融IT技术与医院管理和医疗业务于一体的复合型人才团队。旅鸽科技采用互联网、大数据、数字签名认证等新兴IT前沿的架构与技术，充分吸收其分布式、松耦合、大数据、不可篡改等特点，对传统病案系统进行彻底创新重构。
解决方案：以帮助医院病案管理无纸化为切入点，节约医院病历打印成本；缩短医生病案整理的时间，使医生更聚焦于诊疗工作本身；杜绝病案缺项，提高病案质量；改善病案室工作流程，将病案室从传统纸质档案管理中解放出来，专注于病案分析；节约病人打印等待的时间，通过互联网+病案的应用，实现病人线上预约打印等功能，改变传统的病案复印模式，节约病人时间，实现科技惠民。
通过对运行病历和终末病案的全覆盖质控管理，提高医院质控水平，杜绝病案漏洞，减少医疗纠纷，使质控人员能够专注于重点病历的质控，提高全院的质控水平。
提供自定义的病案检索功能和自然语言文本检索功能，大大缩短医院病案检索时间，提高医院科研工作效率。同时提供线上病案借阅功能，借阅授权到人，精准控制借阅时间，智能阅读水印管理，大大增强病案管理的安全性，增加病案使用率。
通过多维度统计报表和数据分析平台，变传统医院经验决策为精准数据决策，提高决策的正确性。
云病案APP搭建起医院和患者的沟通的桥梁，为患者和主治医生提供精准的沟通渠道，为医院提供互联网+的随访手段，提高医院和患者的互信程度，促进医生和被治疗患者的精准互动，延伸医院对患者的健康关怀。
患者也能通过APP提供的个人健康管理功能，查询自己的门诊，住院和体检等全方位诊疗信息，为患者提供全维度健康视图，方便患者随时了解自己的健康情况。
公司通过两年多的研发，产品已经部署上线，得到多家医院用户的高度评价。2020年公司将由产品研发转向为市场拓展，并确定了15家三级医院部署我公司系统的销售目标，实现销售收入4500万元人民币，利润1500万元人民币，云病案管理APP注册活跃用户1000万，为医疗大数据分析提供大有力的支撑。