以前因為工作需要，需要招募業務，所以有使用過 104 跟 Cake 的招募帳號。那時做了一件有點低效但又不得不做的事情。
就是透過 104 的篩選功能，每天挑出一兩百個候選人，批次發信詢問是否對我們的職缺感興趣。記得那時公司購買的方案，一天只能瀏覽 300 個求職者資訊，所以信件大概就發 150 – 200 封，這樣就佔掉了一半到三分之二的日瀏覽額度，剩下的留給其他部門使用。
平均而言，200 封信可能有百分之二十會回覆，所謂的回覆大部分都是婉拒信，對職缺感興趣的寥寥無幾。
因為是業務性質的工作，首批挑選出來的潛在發信者，一定是想做業務或是有業務經驗的，但這樣的求職者很快就會全部發過一輪。
第二批會挑出有門市或是客服經驗的，起碼有長期跟人打交道的經驗。
第三批會挑找「行銷企劃」工作的求職者，雖說這樣說有點過份，但照我的經驗來看，很多新鮮人想要找行銷企劃類的工作，可能很大的原因是他們不知道自己想做什麼或能做什麼！
有些人收到信或是面試時會問我，怎麼會對他們的經歷或是履歷感興趣？這題是我回答得最心虛的一題。
很早就聽說某些科技公司或是大公司，會用技術手段篩選應聘者履歷。把公司優秀員工的履歷建模、向量化，對新收到的申請者履歷也進行這樣的處理，看與公司優秀員工的履歷向量相似度是否高。
這件事情在 AI 出現以前，只有大科技公司有能力跟技術做得出來。現在有了AI，做這件事情的門檻應該會降低很多。
但我蠻好奇，有多少公司有在做這件事情，其實不用到把履歷向量化，就是請 AI 分析履歷跟職缺的匹配度就好，例如一次把 10個應聘者的履歷餵給AI，請他排序跟職缺的匹配程度。
很多年沒招募，我也蠻好奇現在104 這類給招募者使用的界面是否有優化，之前用過 1111、104、Cake、Yourator 這些平台，不得不承認，求職者的集中度，104還是最多的，因為每個招募平台如果要深化使用，都需要付費，所以最後只用了104的。
現在偶爾收到不同公司發的職缺通知，如果開頭只是：您好，我都會會心一笑的想：哎呦，還在做我五年前做的事情，群發呢！
因為自己也做過這樣的事情，所以知道真相也沒有太多的不滿，但無論如何，只要收到信，沒興趣也要回罐頭婉拒訊息，就當作是基本禮貌吧！