輝達面試「史上最難」,僅10%的人被錄取!黃仁勳也親自當主考官,哪種人他最青睞?
輝達面試「史上最難」,僅10%的人被錄取!黃仁勳也親自當主考官,哪種人他最青睞?

根據勞動市場分析公司 Claro Analytics 調查, 自 2023 年 5 月起,輝達(NVIDIA)擴張速度遠遠高於半導體產業。截至 2024 年 8 月,輝達刊登了超過 1100 個職缺,大多數職位隸屬於工程部門,包括晶片設計師、軟體工程師與人工智慧產品開發人員,營運、銷售和專案管理也有 100 多個職缺,「我們有很多機會,」輝達全球招募副總裁林賽.杜蘭(Lindsey Duran)告訴《Business Insider》,「未來輝達的發展目標,集中在工程和人工智慧上。」

找到頂尖又熱情的人,企業不用推就會自己動

什麼樣的人會受青睞?《輝達黃仁勳》一書提到,黃仁勳曾在接受採訪時提到,「希望員工像小孩般,保持好奇心才能一直創新,這在科技業是生存之道。」他喜歡擁有深刻的領域知識、對方法論充滿熱情、有開拓精神的人,「你想去實現一切,我喜歡這樣的人,也欣賞這份努力的精神。」

目前由黃仁勳親自面試的人,只有一級主管與二級功能部門主管。2010 年黃仁勳在《紐約時報》(The New York Times)專訪時,曾提到自己面試時,最常問求職者:喜歡什麼事情?最慘痛的失敗經歷?以及應徵者可以教他的一件事情。透過這些問題,了解候選人的熱情所在,因為他認為,唯有強烈的熱情,才會使人自我驅動、不斷成長。

《輝達黃仁勳》提到,來輝達面試的人中,只有 10% 會收到錄取通知,但是通過者,95% 會選擇來輝達上班。原因在於,輝達在面試過程中,也盡可能揭露公司資訊,比方在最後一輪面試時,輝達也會安排員工與應徵者聊聊,提升工作內容的透明度,也讓候選人更有心理準備。

因應公司規模擴張所需的大量招募,副作用便是聘用到不合適的人才。但是,輝達設計了一套非常嚴格的篩選機制。《Business Insider》認為,輝達是最難進入的大型科技公司,與 Google、Meta、微軟(Microsoft)並列。在職場評價網站 Glassdoor 中,求職者給輝達面試的難度評分為 3.2/5.0,通常 3 分以上表示具有難度,表示輝達的面試,具有一定難度。

面試流程分成 3 個階段,平均得花上 1~2 個月的時間。第一階段,人力資源部會進行履歷審核,並電話詢問求職者的背景、經驗與技能等基本問題,有些求職者也會收到第二次的電話面試,以確保經歷屬實。

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輝達執行長黃仁勳。
圖/ 蔡仁譯攝

重視解決問題的能力,被稱為最難進入的科技公司

杜蘭表示,求職者可以在履歷中強調自己會的技能,像是訓練電腦處理、分析圖像的電腦視覺(computer vision)熟練程度;以及程式設計、機器學習、深度學習演算法、資料處理和圖形處理單元(GPU,graphics processing unit)的知識。雖然這聽起來很基本,但對於技術導向的公司來說,就是最重要的篩選門檻。

除了技術知識之外,也可以說明自己的特殊經歷。比方寫出職涯的重要里程碑、主導過的專案內容,「這些經歷會使他們脫穎而出,」杜蘭表示,過去的經歷,能呈現候選人解決問題的能力、對事情的掌握程度與影響力,這對非傳統工科出身的面試者來說,尤其重要。

履歷審核過後是技術面談,應徵者會接受一連串、大約 3~4 輪的電話面試,每個部門的面試流程都不相同。求職者也會被要求寫「作業」,解決一個技術問題。通過者,才會進入最後階段,邀請參加現場或遠距面試。

輝達在乎應徵者「解決問題的能力」,候選人必須與面試官分享,自己如何解決問題、以及如何得出這個方案,主管會從中觀察候選人的思維、解決問題的方式。

不少面試者分享,輝達的技術面談「十分困難」。在最後一關,輝達也會安排行為面談,藉由分析應徵者過去的行為模式,像是分享在求學或工作中曾解決過的棘手挑戰、如何應對批評或負面回饋,以及與同事意見分歧時,如何處理等等,來預測未來表現,以了解候選人是否符合需求。

有一名印度軟體工程師跟《Business Insider》分享自己進入輝達的過程,面試者除了要練習自信的談論自身經驗,這些經驗與申請職缺的相關性,還要能把它包裝成一個「故事」。例如,不能只說我做了什麼事情,還要告訴面試官為什麼做這件事是對的,過去的工作內容及成就如何符合團隊的目標。

40% 的錄取者透過內部舉薦,優秀員工就能吸引人才

層層關卡,目的就是要找到最頂尖的人才。輝達全球人才與招募經理梅塔.麥金尼(Meta McKinney)在接受人力資源網站《ToTalent》專訪時分享,他們的主要工作內容,就是招募一群最厲害的人、讓他們渴望在輝達工作,因為這就是輝達的成功祕訣。

最後,經營人脈網絡,以及擁有實務經驗也很關鍵。如果是大學畢業生,最好有實習經驗,尤其是輝達的建教合作計畫;如果有認識輝達的員工,也可以透過員工推薦(employee referrals)來申請職缺,40% 的錄取者是透過內部舉薦而來。

永遠不要停止提出問題和尋找答案,好奇心是進步的燃料。
Never stop asking questions and seeking answers. Curiosity fuels progress.

我欣賞那些真誠的人,他們就是他們,不會去迎合任何人 。
I appreciate people who are authentic. They are just who they are.

我的目標就是為世界上最優秀的人才,創造出最優秀的環境,讓他們覺得工作有意義。所以我們不跟別人進行排名或市占率的比較,而是選擇小眾市場做困難的事,我們都想發揮巨大的影響力,所以優秀的人加入我們。——黃仁勳,Columbia Business School

延伸閱讀:輝達GPU有多夯?甲骨文創辦人與馬斯克曾「懇求黃仁勳」:拜託多拿我們的錢!
輝達Blackwell供不應求!黃仁勳:可以轉單給台積電以外廠商,但品質可能降低

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #Nvidia
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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