Google挑人才最看重這「4種特質」!人資長:英文好、名校畢業不是關鍵
Google挑人才最看重這「4種特質」!人資長:英文好、名校畢業不是關鍵

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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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

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。

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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。」

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本文授權轉載自經理人月刊

關鍵字: #Google
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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