Google怎麼挑人才?人資長:英文好、名校畢業不是關鍵,最看重這4種特質
Google怎麼挑人才?人資長:英文好、名校畢業不是關鍵,最看重這4種特質
2021.10.01 |

進入Google、Facebook、Apple等大型跨國公司工作,是許多人的夢想。然而,Google每年都會收到數百萬份履歷,內部員工也都積極申請內轉,競爭者眾。究竟,Google挑選人才,到底看重什麼?Google台灣人資長呂亞樵、人才計畫經理石啟瑞一同揭密。

石啟瑞表示,Google全球的面試標準、流程與方式完全相同,不管在哪個地區面試,最終都會送到總部審核,「或許大家都會覺得進Google的人都是名校、講求英文能力,但這只是結果,而不是篩選條件。」

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圖/ Uladzik Kryhin via shutterstock

Google重視的4大特質:問題思辨、專業技能、領導力展現與文化適應性

Google不會要求應徵者的科系和職位有關,他們重視的是求職者擁有特定職缺所需的專業技能,以及在招聘過程中,確認求職者的4大特質:

1.溝通表達與解決問題的能力(General Cognitive Ability)

這個能力是考驗求職者的問題思辨能力,看他是否能在面試過程中想出方法,題目不一定有正確答案,主要是讓面試官知道你怎麼看待問題、解決問題。

呂亞樵進一步解釋,許多人都會想追求完美答案,花很多時間思考,但其實根本沒聽清楚問題,「假設性或情境式問題,(求職者)其實可以留一點空間釐清問題,為自己抓點空檔放鬆。」

2.針對各職缺的專業能力(Role Related Knowledge)

不同職缺所需的專業技能都不同,評選過程可能會有不同的測試來確認求職者是否具備相應的技能。

3. 領導力(Leadership)

領導力不一定是要在管理階層才能展現,跟別人合作的時候,如果能影響他人或利益關係人的決定,也是一種領導力的展現。換句話說,這個能力是看你是否具備團隊驅動、利益關係人管理的經驗與能力。

4.對Google文化的適應性(Googleyness)

強調應徵者是否能適應Google的企業文化,並為團隊、公司帶來更多的啟發。石啟瑞表示,這考驗求職者有沒有辦法在不確定下工作、會不會堅持用對的方式做事,或是想不想把事情做得更好,「我們希望每個人進來都能給Google帶來新的東西。」

調整中式履歷思維:利用量化數字、用「架構」說經歷

GOOGLE
圖/ Shutterstock

知道Google選才的標準後,履歷要怎麼撰寫,才能提升錄取機率呢?

首先,英文履歷是必要的,因為Google是跨國企業,要具備一定的英文程度,才能與全球同事溝通與協作。然而,由於審核履歷的主管可能來自不同國家,在撰寫英文履歷時,應該要注意呈現方式,如語言表達的精準與流暢度。

再來,調整中式履歷的思維。呂亞樵表示,內容務求精準、邏輯,避免流水帳,因為這樣的履歷無法被快速理解。看履歷的人希望可以一眼看出你的專業能力,怎麼對應到工作內容,「不要只是敘述,要充分利用量化數字,說一個能展現專業的故事。」

石啟瑞補充,就算投的職位都是人資,他在投遞履歷時一定會改變關鍵字、順序,讓自己的履歷和職缺的相關性提升。換句話說,求職者要針對不同職缺需求,找出關鍵技能,並依照關鍵字來調整履歷順序,讓最相關的經驗或能力被看見。

如果真的有機會進入面試,石啟瑞建議,求職者事前可以用「架構」整理經歷,CAR、STAR都是常用的架構法。CAR各代表當時情境(condition)、採取行動(action)、結果(result);STAR則是用當時情況(situation)、做這件事的目的(target)、採取什麼行動(action)、結果如何(result)來結構化描述經歷。

事前準備用有架構的方式說故事,可以有效減輕面試的焦慮感,「面試是一個對話,我們是想找可以合作的人進來,不是用高姿態的態度審查,過程中能穩定、自在地跟面試官對話,反而更能加分。」

本文授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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