深夜书屋 - 言情小说 - 别和投资人谈恋爱在线阅读 - 分卷阅读68

分卷阅读68

    她希望给所有的人写推荐信,改简历,让他们都早点走出艰难时刻。

陈升:“……”

他喜欢晃腿。而一旦开始晃了,就连肩膀、手臂、手掌也都开始摇动,像在颤抖。

“上月工资马上发了,补偿就按规定的来。虽然你没干满一年,但是咱们也按一年算,补偿一个月的工资,行吗?”

“哦……”码工张升比较木讷,说,“谢谢阮总……”

“对不起……”

“哦……”

一个一个谈了过去,到市场专员樊胜男时,终于,阮思澄被骂了一顿!!!

樊胜男叫“樊胜男”,却是女生。听说裁员的事情好后,因阮思澄不再是ceo、顶头上司,樊胜男的眼神当即变得冰冷:“阮总,这可马上要过年了!”

“对,”阮思澄强坚持说,“在老家多待几天吧,陪陪父母。”

樊胜男一声嗤笑:“敢情还得感谢你呗?!!谢谢,我代我爸妈也谢谢你!!!”

阮思澄也觉得自己话没说好:“我并不是那个意思。”

“真行!”樊胜男说,“连个年都不能让人好好儿过!!!”

“抱歉……”

“阮总真能讲情怀啊,”樊胜男道,“当初招聘,说的比唱的都好听,什么兄弟姐妹,什么同舟共济,现在裁得可溜着呢!!!”

“……”

阮思澄觉得真刺耳,但她自己也是活该。

“所以就是利用人呗~~~这种公司合该倒闭!!!祝早日黄了!”樊胜男离席前狠狠撂下一句。

14个人,足足谈了三个半小时。

出乎意料,阮思澄刚回办公室,樊胜男就带着几个刚没反应过来的人冲进来了。

“不是,阮总,这不公平!!!我不服气!!!”工程师陈师良说,“我们做的东西没有任何问题,结果很好,结果反而要被裁员!他们做的部分准确率才50%,却能留下???”

“因为那一部分需要他们修改。”阮思澄也站起身子,“最了解程序的就是他们自己。陈师良,大家,我承诺,一旦公司融到a轮或者pre-a轮,我会立即联系大家,请你们再回来工作,还涨工资,好吗?我的人品你们知道……公司实在没办法了,只能坚持两个月了,但凡还能再撑一撑我也不会出此下策。”

“回来工作?”樊胜男说,“哈哈哈哈!”

“……”

她带着人又骂一顿,阮思澄是极为尴尬,但也不能喊保安来,只能尽量解释、安抚,中间还鞠躬两次。不过大部分人如陈师良只是有话不吐不快,说完就算,倒也没有特别难听。

20分钟以后,他们终于走了。

接着到5点时,又有两个男生气不过、进房间,并说,阮思澄必须再补偿两个月的工资,否则他们就告到法院,就申请仲裁,阮思澄说思恒医疗合理合法。他俩没有办法,改变策略,又威胁说要出去撺掇还在的人一起离开这个公司,让她完蛋。

阮思澄并没有同意支付额外的补偿金。

结果,等人离职,陈一非来苦笑着说,刚才那两个程序员报复性地删毁程序,幸亏都有备份,没有真的出事。

阮思澄点点头,说知道了。

接着她抬起来,看着外面正好空了三分之一的格子间,觉得好像连心都被生生挖掉一块血rou。

剩下的人小心翼翼,气氛冷肃,与平日里截然不同。

她低下头,伸手捂住自己的眼。

泪从指缝当中涌出,顺着洁白的小臂滑到手肘,在桌子上洇成一滩。

她不争气,还是哭了。

可是,已经不若贝恒离开那时哭的那般厉害。

阮思澄想自己大约是成长了。

作者有话要说:  晚了晚了。

明天更个小章,或者还是后天更个大章。

晚上会修修文。最大修改还是胸-部用心电图,之前改过,不过晋江抽了,又给抽回被替换过的内容了……

第33章裁员(四)

过了会儿,阮思澄的手机一震。

她拿起来,点开微信,便看见了邵君理的一条消息:【都结束了?】

阮思澄的眼泪啪嗒落上屏幕,她连忙用指尖抹掉,回复说:【嗯。】

邵君理说:【今天晚上见见面?】

接着又问:【几点到家。】

阮思澄回对方:【不见了……没时间,必须尽早解决问题。】

邵君理难得地打了一个问号,而不是用祈使句的命令语气说问句:【不开心?】

阮思澄道:【没有,您千万别多想。真的只想抓紧时间把结果给修准确了。只要想想被裁掉的14个员工,就觉得一秒钟都不能耽误了。】早一秒钟解决问题,就能早一秒种请人回来,虽然对方未必乐意。

邵君理说:【好,知道了,祝顺。】

而后再也没有消息。

阮思澄把手机按灭,怔了三五秒钟,忽然发狠似地,用手掌心用力抹掉眼周的泪,顾不上疼,把脸上给拾掇干净了。她端正坐姿,理理头发、衣服,合上眼皮,深深呼吸了几口气,再猛地睁开,努力变得坚定自信,拨打陈一非的座机,道:“一非,来办公室,商量商量。”整个过程十分迅速,一点都没拖泥带水。

陈一非说:“好,马上。”

陈一非仍淡定从容,不像贝恒一般易垮,他坐在了办公桌旁的沙发上,微微躬腰,十指交叉放在膝上。

阮思澄问:“工作交接都办妥了?”

“对,除了肖威他们试图删毁程序,其他人都老老实实写了文档。我都安排好了。不重要的项目暂停,重要的让剩下的人继续做了。”

“好。”阮思澄思考片刻,又道,“我刚才也想了想,觉得心电这一部分可能还是数据的事儿。咱们是按患者特征来分组的,让ai根据身高体重、年龄性别、既往病史等等变量‘具体患者具体分析’,这个也是思恒产品比较具有创新性的东西。可是,它也直接导致每个细分群体中的患者病历数量不够。我想过了,觉得一方面可以继续联系三甲医院,索要数据,同时特别注意样本上的分布,比如,60到8