如何寫好轉職履歷表
如何寫好轉職履歷表
2004.03.01 | 人物

眼看著同事遞出辭呈,往人生另一個旅程邁去;眼看著各公司、廠商紛紛釋出職缺,求才訊息無時無刻跳入眼廉。在離職潮湧起的2、3月分,你,是否也想換個好工作?
有機會換個好工作固然讓人心動,只不過,要換工作就得先找工作,找工作前又得先把履歷、自傳寫好。而在履歷表上,又該如何交代過往的工作經驗,以讓自已看起來像是有兩、三把刷子待價而沽的職場老手?這種種細節在腦中轉一圈就已經夠累了,更何況得真的動手做出一份像樣的履歷表來。

訣竅1 寫履歷就像寫廣告信

其實,只要懂的幾個小訣竅,寫份轉職履歷表沒有這麼難。對於撰寫履歷表專精到可以開班授課的104人力銀行品牌總監邱文仁就建議,只要「把履歷表當作個人廣告信來寫」就得了。
既然是廣告信,那麼,確定廣告所要主打的目標族群,以及目標族群的需求,自然成了首要之務。目標族群,當然就是你要去應徵的公司了。至於要怎麼調查這些公司對人才的需求呢?
在網際網路如此發達的今天,這也絕對不是難事。邱文仁認為求職網站就是市場調查的最佳工具,「只要到求職網站輸入你想應徵的職務,然後看看這些公司對這個職務所開出來的要求,你會發現這些要求有高度重疊性。」

訣竅2 打動對方講求快狠準

了解目標族群的需求之後,接下來,當然就是確保履歷表與自傳的每個重點都能又準又狠的打動面試官的心了。邱文仁將履歷表的重點分成四方面——學歷、技能、個性、態度,每一方面都要和公司需求緊密連結。而且,基本上,履歷表就是條列化的自傳,因此,這四個重點在履歷表與自傳上都應該看得到。
而在這兩者當中,邱文仁認為先放學歷、知識,後放工作經驗與人格特質是較好的安排。在所有的元素當中,如果碰到和面試官需求相連結的地方就大書特書,如果沒有強烈關聯,則輕輕帶過,或者努力想出連結點。
抓住這幾個重點,每個人都可以寫出廣告效果一級棒的履歷表,成功將自己推銷給任何想要去的好工作!

履歷表四個不要
1. 不要用表格 用表格反而會作繭自縛。以工作經驗來說,並不是每樣工作經驗都值得大書特書。表格空間太大,就會凸顯某些工作經驗的空白;空間太小,一些很有價值的經驗反而會被犧牲掉。
2. 不要寫太短的工作經驗 例如一、兩個月的工作經驗,可以直接省略不提。但若工作經驗達到半年以上,就可以放在履歷表中了。
3. 不要提離職原因 離職原因通常是負面的。但履歷表中又沒有足夠空間可以解釋,因此,可以略過不提。等到面試時,如果對方問起,再仔細解釋。但解釋時,需確定之前的離職原因不會在這家公司發生。只要好好講,通常不會扣分。
4. 不要寫之前的薪資 寫了就讓未來的薪水沒有調漲空間了。

履歷表六個一定要
1. 格式兼顧正式與莊重
所以,中文履歷表、自傳應該用新細明體12號字或標楷體13號字,英文則用Times New Roman 12號字體書寫。
2. 重要證照或經驗可重複寫兩三次
例如證照,可以在學歷下面放一次,在特殊專長的地方再放一次,「半強迫」性的讓對方一定得看到。尤其是學歷比較不顯眼的人,可以避免主管光是看到學歷就把你跳過去。
3. 興趣欄要填寫可以為工作加分的項目
一位留美碩士條件很好,卻在興趣欄裡寫「熱愛旅行,每年至少出去玩兩個月」。結果,回國半年沒有接到任何面試機會。
4. 盡量多放可以為自己加分的物件
諸如相關作品,可放副本進去。而老闆誇獎你的信件、客戶感謝函等,更是不要客氣,盡量放。
5. 必寫聯絡方式
如果老闆聯絡不到你,又怎麼錄用你呢?
6. 多管齊下送出履歷表
除了以電子郵件先寄一份履歷表外,更應該以快遞或限時掛號的方式,將紙本形式的履歷表寄出去。一般人收到快遞會立刻打開看看是什麼東西,如此一來,就可以確保主管會看到你精心完成的履歷、自傳及相關作品了。

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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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