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

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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