翻轉台灣企業文化及人才市場!Yourator要做求職網站的無畏改革者
翻轉台灣企業文化及人才市場!Yourator要做求職網站的無畏改革者
Yourator 創辦人 Lydia
我不喜歡說創業,我只是知道我想做這個東西。

戴著細金屬邊框眼鏡的創辦人Lydia,留著整齊及肩的長髮,坐在會議桌的一端手中拿著一支原子筆,清脆有力的說出這句話。

求職平台滿街跑,Yourator有什麼不同?

Yourator是一家以企業文化認同感為出發點的網路徵才平台,每個人的求職路不盡相同,但是多少都會遇到挫折,而大部分原因都來自於資訊不對稱。源於這樣的需求,許多求職平台出現,Yourator便是其中一家。

傳統求職平台有很多令人挫折的體驗,網站上除了基本資料,很官方的資料,幾乎看不到什麼願景。 」Yourator共同創辦人Lydia在向我們介紹Yourator前直截了當地點出當前求職平台的問題。

為了打破一般人對於傳統求職平台的既定印象,Yourator以策展式介面介紹每一家平台上的公司,要求企業提供有溫度的資訊。團隊細心也耐心地與有人才需求的企業溝通,希望企業能以有故事性的方式介紹自己。

因為Yourator希望透過自身,要讓求職者不只是看到公司名稱、資本額、公司位置這些冷冰冰的資訊,而是能夠從理念找出彼此的認同。

Yourator 創辦人 Lydia
我們要成為新創產業徵才求職第一品牌,翻轉台灣產業的催化劑。

為什麼創業項目是求職平台?

2011-2012年是日本網路業轉變到行動裝置的時期,網路業人才需求暴增,因此有許多本來從事非網路業的人紛紛湧入網路產業。

「上班第一天就被告知,公司沒有退休金制度,沒人知道明天會怎樣,只能持續學習,保持競爭力。」Lydia回憶剛進入日本社群網路公司工作工作的狀況。

日本許多企業讓一流的人才做HR,是為了要打造一流的人事制度與組織文化。」台灣一直以來不太重視人才的風氣,讓在日本工作的Lydia有了不一樣的想法,看到了對於人才的重視,是真的可以改造ㄧ家公司,甚至產業也能被改變。

Lydia認為HR對公司文化相當重要,也因此萌生創立Yourator這樣的求職平台。希望將她在日本企業看到的優點在Yourator平台上實踐,更進一步影響台灣企業文化。

為了不斷提升自己的知識及技能,以及能認識更多創業路上的夥伴,Lydia在創業過程中也前往ALPHA Camp努力學習。

Lydia說:「一開始是希望以NPO的形式運作,但是因為現實層面的限制,所以後來才會變成一家新創公司。」

Yourator創辦人Lydia
我沒辦法純粹為錢奮鬥,希望能發揮價值!

相較於傳統以徵才公司為主的求職平台,Yourator更在意求職者想什麼,會是在意一起工作的同事人好不好嗎?或是工作的氣氛怎麼樣呢?

Lydia就舉例,像是從是行銷、內容的人才,因為個性比較感性,因此多半會點選圖片,從「視覺」來做第一層感覺判斷。

為了達到這樣的目標,Yourator會跟徵才的公司討論求職者到底在乎什麼?會持續給刊登的公司後續的建議資料。也因為如此在乎細節,比起亙古不變的傳統求職平台,在資訊快速變動的時代,頻繁、辛勤地更新頁面對於Yourator而言不單是服務的提供,更是自己對品牌態度的堅持。

而因為Yourator的態度及細心,許多刊登企業也跟著被影響,會主動維護、更新自己的企業頁面。這樣的影響,也呼應Lydia想透過Yourator改變台灣企業文化的創業初衷。

目前有300家企業在Yourator,總計職缺超過600-700個。

然而不單單是作為服務提供者,因為感受到台灣企業時常低估人才價值,以及希望同時讓求職者學習更多知識,Yourator也同時在網站上提供相關內容,期待讓Yourator不只是一個找工作的地方,更像是一個能彼此學習交流的社群。

不一定會賺錢,用知識當誘餌?

Yourator 創辦人 Lydia
我以前幫外商公司賺太多錢了,覺得只單純為錢工作很痛苦。

2016年3月成立的Yourator,直到今年2-3月才開始收費,團隊表示目前付費狀況還算平衡。由於Yourator團隊希望能幫助台灣社會,因此針對一些在推動老人照護服務的社會企業,也會主動提供優惠服務。

對於內部夥伴,Yourator同樣秉持著希望能持續保持學習,告訴團隊中的夥伴:「我們現在或未來不保證一定會賺大錢,但大家一定會學到東西。

顛覆傳統思維的求職平台,能不能為為台灣僵化的人才市場及企業文化注入一灘活水?Yourator將發揮全力衝刺做改革者!

快問快答

Q、希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?

希望透過建立一個以企業文化認同感為出發點的徵才與求職平台,喚醒台灣對於人才與企業文化的重視。我們認為思維新穎的數位產業與新創公司最有希望加入我們的行列,為我們平台一起努力,改變台灣的人才與求職環境。

希望跟企業對話的方式,漸漸改善徵才方的思維與求職環境。

Q、創業至今,做得最好的三件事為何?

  1. Yourator已經幫助許多新創公司找到志同道合的夥伴,甚至許多公司現在選擇只在Yourator做徵才,也有部分公司有高達一半的成員是透過Yourator認識新創而加入團隊的。

  2. 我們做很多文字影音內容教育使用者新創求職路上應該要注意的事情、該做什麼準備(技能面、心態面),也因為這樣許多新創公司給我們的回饋是Yourator的求職者在思維上更適合新創,加入後的離職率也較低。

  3. 在徵才面與人才培育面都非常用心,徵才的時候除了看求職者的學習能力以外也非常看重社會責任感。也會有意識性的給予內部團隊成員挑戰自己的新任務。藉由這樣,希望團隊的戰力越來越好,也讓我們做出來的平台越來越好。

Q、長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?下一步的目標是什麼?你們如何完成?

我們希望成為重新定義台灣求職市場的一家公司。除了做一個媒合平台之外,更期望自己是企業文化的守護者。

我們很努力向企業宣導「重視人才招募」、「努力塑造團隊文化」的重要性。我們最重要的目標其實是「推動台灣人資產業的變革」。未來我們會希望能夠做更多內容,分享優秀的徵才案例,也提供讓新創公司的人資與招募負責人做交流的線下活動。

Q、創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?

創業以後才更深刻體會到人才是企業最大的資產,即使是招到一個好的實習生,都可以把公司的發展往前推進一大步,團隊之間的合作模式與氣氛也都會產生正向質變。我也看到身邊許多重視招募的創業家朋友,因為招到對了人,而在短期之內快速成長。

團隊資料

公司名稱:友睿資訊股份有限公司
服務名稱:Yourator新創職涯平台
公司成立時間:2016/3/17
服務上線時間:2015/10/25
公司網站:Yourator / Yourator Facebook
團隊人數:7人

關鍵字: #Meet創業之星
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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