最近很多面試,盡可能一天只排一個。大多面試都是兩關以上,而且第二關通常要準備簡報或資料,是有功課的。也因為第二關有功課,如果第一關面完覺得適合度不高,就不要浪費對方面試官還有自己的時間。
網路上有面試趣這類的網站,不過都要註冊付費才能看到詳細內容,僅供參考就好,而且很多經驗談都是有時效性的,公司招募政策、經營方向甚至是用人主管變了,可能面試的內容跟流程就不一樣了。
不當業務後,我在意的是能不能有效的利用下班時間去運動、閱讀、學我有興趣的內容。所以公司是否有加班文化會是我評估的重點。這點我倒是非常坦誠,面試直接說,偶爾可能公司有大型的專案或是活動我可以配合,但常態絕對沒辦法。
我的體感是,敢直接強調彈性上下班的公司,都比較沒有加班文化。例如註明上班時間 08:00 – 09:30,下班時間 17:00 – 18:30,自行彈性調整,這樣的公司通常最開明。再來當然就是固定上下班時間,最可疑的就是不告訴你具體上下班時間的公司。
沒寫的我遇過兩間,問起來都說表定幾點下班,但「責任制」。這種上網查一下評價就會豁然開朗,面試就是去了解彼此,也不用質疑對方什麼,笑笑的離開就好。
最近另外的體悟就是,出社會後除非自己當老闆,或是你本身就是創作者,不然一定要累積可視化的作品。這件事情在 AI 出現後是越來越容易的,連客服都可以有自己的作品,例如如何用簡易的自動化處理公司報表,聽起來很難,但學習時間差不多就 10 個小時,就可以做出非常多自動化作品專案。做出來後截圖,寫下功能、流程、講清楚是如何提升工作的效率的,這樣就夠了。
甚至連改善自己的作業流程都可以把他記錄下來,重點是記下改善後對工作效率的提升,還有為什麼會想要這樣改善,把思考過程寫清楚就好。至於要放在哪裡?最簡單的把 Notion 當做自己的網站首頁就很好,Notion 看似複雜,但學習起來真的沒那麼難,可能就花兩三個小時去 Youtube 看別人怎麼使用,自己再多用就會了。
如果擔心 Notion 呈現出來的網站不夠美觀,上網搜尋 Super Notion,他可以幫助美化 Notion。現在工具的進入門檻越來越低,網路上海量的教學資源,困擾的不是工具難,而是教學多到不知道要看哪一個!
我有一個不成熟的想法,我覺得隨著 AI 越來越厲害,未來沒有作品,沒有輸出能力的人求職會越來越困難。當 Agentic AI 可以扮演最完美的工具人,還 24 小時不知疲倦,企業當然不會僱用一個只知道照章辦事的人。有作品,有輸出起碼還表示我們有想法,不甘於只當個工具人,願意思考跟改進。
難得從來不是工具,而是願意學習工具的心。以下是現代職場人士必備的幾個素養,要學會能調用 API,尤其是Google 服務的 API 跟 AI 平台的 API,最好懂一點點 MCP,可以的話學一些 Make 或 n8n 自動化工具,上面這些東西從完全一頭霧水到可以操作,網路上教學影片總時長不會超過 20 小時。
每天花半小時看影片學,再花半小時吸收練習一下,兩個月就可以掌握非常多工具,而這些工具除了幫你更好的面對職場外,也可以更多的讓世界看到你。
我很慶幸我都是帶著好玩的心態去主動摸索這些工具,當然過程中一定有很多不懂的,記得 2019 年寫工作上要用的一個爬蟲,一頭霧水,還花了大量時間去 StackOverflow 東翻西找,現在不懂的就有 AI。答案來的太容易了,容易到有時如果不是解決急需的問題,我都會要求 AI 不要直接給我答案,要幫助我思考一起找到答案,我擔心自己伸手黨當久了會變笨。
因為最近面試多,我也會思考一個有趣的問題,叫做假設我是人資。
假設我是人資,我會問求職者是否有付費用 AI,我覺得這是一個分水嶺,通常會付費的用戶都是想使用更高階的工具,或是不甘於免費次等模型給出的答案,才去訂閱的。這也是一個人競爭力的表現。
未來工作一定是人與 AI 的合作,假設我是人資,在不透漏隱私的情況下,能否請求職者秀出他與 AI 共創或是合作的內容呢?還是這個求職者只會跟 AI 純聊天?
假設我是人資,我會把工作描述(JD),求職者的履歷,求職者所有作品,都轉換成 PDF 檔案,全丟給 Notebook LM,然後問以下五個問題,請 LM 給出報告:
假設你是資深人資顧問,根據輸入的內容,請用客觀且對公司利益最大化的角度產出這份報告:
- 這個求職者的人才畫像。
- 跟 XX 職缺的適配度。
- 人格特質分析,特長,可能為公司帶來的收益。
- 僱用他的優缺點分析。
- 現場面試時給予怎樣的問題或測試能更了解他。
以上這五個問題是我拿自己的履歷、作品、職位介紹的真實操作。
如果同時有多份履歷競聘一個職位,可以直接把所有應聘者的履歷丟給 LM 請他分析並產出優勢比較。假設真有公司或人資這樣做,那就如同我上面講的一樣,有作品的很大機率會勝出,因為作品多,輸入的內容多,可以讓 AI 更好的分析你的狀況,而且 AI 的輸出設定大多都是盡可能放大優點。
早在 2022 之前,像 Google 這種巨頭就已經在用 AI 分析履歷了,當時據說他們會把自己內部員工的履歷丟給 AI 當做參考數據去訓練,接著就把應徵者的履歷跟內部訓練數據產出的履歷進行比對,給出分數。
這件事情放到以前只有巨頭可以玩,現在 Notebook LM 都已經有 API 可以接了,假設我是人資,我一定想辦法實作一個這樣的系統,輸入多份履歷與 JD,輸出候選人比較表。至於比較表需要有哪些參考指標與評估標準,這就是人資的專業判斷,也是人資有價值的地方。然後這又默默地可以成為一個作品!


