＃找工作

你有想過投遞一份履歷，包括修改履歷文字、填寫基本資料、自介信等一路到送出。這樣一套重複的流程，應該值多少錢呢？ 投履歷價值多少錢？ 我們先分成「調整履歷」與「投遞職缺」2個步驟。計算投遞履歷的價值，主要用時間成本來考量。 調整履歷 根據美國一位求職教練的2022年統計，一份履歷平均需要34小時來完成。越資深的職位相對需要的時間越久，因為要更瞭解職缺方的需求並收斂自身經驗。而專業寫履歷的服務在美國，平均是631美元一份。 我自己在丟海外工作的前幾份履歷也花好幾天，一直在精修字句，每看到一個缺就細部調整，但投出去都石沈大海。儘管後來有幾個主要的求職模板，仍不知道在修改履歷上花了多少小時。 投遞職缺 目前查到的統計數據顯示，應徵一份職缺平均需要2.5分鐘。 美國有一位Berkeley的經濟與哲學系畢業生，一開始先擔任PM與數據分析師，後來在疫情間轉職軟體工程師，以下是他在Hacker News分享的統計數據分析： 1.平均來說，申請一份工作大約需要兩分半（162秒）。 作者提到，如果沒有使用像是LinkedIn的Eazy Apply這類的投遞輔助工具，而是打開一個個網站應徵的話，台灣與香港所需的平均時間會更高。因為要填寫的基本資料比較多，這數據跟我投職缺的體感差不多。 但從他的敘述與留言得以推測說，資料來源應主要來自於申請美國的工作，包括工程師、分析師等的職位。以及假設固定一份履歷並單純測試投遞時間，改履歷的時間與成本另計。 2.公司規模越大，投遞時間越久。 當公司的規模翻倍時，申請時間會增加5%。如果公司規模擴大10倍，申請時間會增加20% 3.政府機構所花費的申請時間最長，其次是航太和諮詢公司。 4.申請時間最長的是美國郵政局，共花了10分12秒。 通常來說，規模越大、成立時間越久的公司，由於累積了更多過往經驗，或是特定單位有特殊需求，往往會設置更多規定與額外的申請問題。 例如，美國大型企業在求職過程中，通常會詢問應徵者的種族背景及是否曾有殘疾（Disability）。甚至有些公司在初期階段就要求提供推薦人（Reference check），但這對求職者而言可能太早了。 5.最快的投遞時間只花17秒。 文藝復興科技有限公司（Renaissance Technologies）由量化交易之父吉姆・西蒙（Jim Simons）創立。我到該公司網站隨意打開了一個職缺，需填寫的內容很少，只有基本資料、履歷、自介信與一個6+9等於多少的驗證問題。 對應越新穎的產業如量化交易與區塊鏈，「通常」比較不會長篇大論，求賢若渴。 6.舊型的應徵者追蹤系統（ATS），會讓申請時間延長最多128%。 應徵者追蹤系統像是Workday和Taleo等工具，尤其Workday可以說是我丟過職缺網站中最常見的阻礙。 原因是Workday需要你創建一組帳號密碼，並要求密碼必須包括中英文、大小寫、數字與符號。此外，還得填寫一項項基本資料和學歷、工作經歷，甚至得另外輸入上傳履歷檔案，這跟台灣許多公司一樣。但由於太多公司都仍是在用Workday，像是Nvidia。可以找到相關Plugin來自動化來減少投遞時間，像是simplify.jobs與 Workday-Application-Automator。 AI時代的履歷投遞 同一篇貼文也有提到，履歷的精髓在於能得到回應，進入到篩選階段。此時客製化就很重要，因為客製才能更對應公司方的需求，見人說人話。而在大型LLM出世後，履歷投遞也變得更智慧。 一個叫JobCopilot的服務主打自動丟履歷，包括AI自動打造履歷與自介信、紀錄回應、模擬面試與Offer談判等。基本方案收費每週約收9美元，每天最多投遞20封職缺，7天可以投140個職缺。平均下來，一個職缺花費不到新台幣2元。 不過，該服務除了自動投遞外，其他功能與ChatGPT類似。 我付費使用這家的功能，確實是可以自動投遞，但投遞時仍使用公版履歷。還沒有特別看到客製化履歷與Cover Letter的功能。該程式宣稱的模擬面試、職涯建議和Offer談判功能，更像是用設定好的ChatGPT Prompt進行對話，整體來說不太推薦。 還有一個工具ApplyPass，功能差不多，但沒特別提到模擬面試與薪資談判。免費版每週可以最多幫你丟7封履歷；基礎版費用是每月99美元，每週最多丟100個職缺，平均每個不到新台幣8元。試用版可以免費丟100間。 這工具限制比較是在科技業的，這些自動投遞工具多數以LinkedIn為主要投遞平台。也正因這些自動投遞氾濫，同時也是為何建議最近用LinkedIn投遞都建議下修回應率標準，僅有25%。 我自己覺得CP值最高是LazyApply，基本功能差不多，但涵蓋LinkedIn、Indeed、Glassdoor等平台。99美元每天最多投150封履歷。如果可信度夠高，那CP值遠勝過其他服務。 我記得自己第一次看到類似服務是在2024年中，約200美元投遞100封職缺，平均每份職缺新台幣65元左右。如果你投遞履歷的成本比這更高，那確實該考慮更換與調整策略了。 AI 時代，投遞履歷也該更智慧化。 ＊本文獲「George Chan」授權轉載。 責任編輯：陳瑋鴻核稿編輯：倪旻勤 ...

有時候，告訴其他人（或自己）不要設定過高的目標，聽起來或許有些糟糕，會給人尖酸刻薄或失敗主義的感覺。當然，有時候確實是如此，但其他時候，這卻是非常睿智又溫柔的建議。 這種對抗心中粗暴完美主義的方式，最早由英國心理分析師唐諾·溫尼考特（Donald Winnicott）在1950年代提出。 威尼科特的專業領域是親子關係。在臨床經驗中，他時常遇到竭盡一切努力為孩子付出，卻感到絕望的父母親。他們憤怒又挫敗的表示，家庭生活和理想天差地別：孩子或許過度退縮或頑劣，父母或許疲憊又暴躁。所有的希望都轉變為絕望和失落。 威尼科特最關鍵的洞察是：這些父母之所以痛苦，不是因為他們做得不夠，而是因為他們太努力了。 為了幫助這些陷入焦慮的父母，他提出了一個美好又非常務實的概念：「夠好的家長」（the good enough parent）。 他強調，孩子們並不需要完美的家長。他們只需要還不錯、通常立意良善且溫暖又理性（不需要隨時如此）的父親或母親就可以了。 這不是因為威尼科特的妥協，而是因為他意識到，如果要讓一個孩子成為一個成熟、穩健、心理健全的大人（這其實才是最艱難的目標），他們「本來就需要」適應不完美的現實，而父母也應該接受自己的普通與局限，而不是苛求自己成為不可能達到的理想。 「夠好了」的概念是為了讓我們優雅面對無法達成理想的事實，而不是消耗心神來自我懲罰。這向我們指出，許多真正重要的事都並非高高在上、完美無瑕。威尼科特想告訴所有家長，「夠好」是一種比較合理，也比較值得推崇的目標。 什麼是「夠好的工作」？ 讓我們謹記威尼科特給父母親的建議，建立起對於「夠好」工作的想法吧！在夠好的工作裡，依舊會有一些無法避免的缺點： 它可能有些無聊，甚至時不時讓人抓狂。 你必須忍受一些繁瑣、令人沮喪的細節。 會有讓人焦慮的時刻，你可能還會被一些你不特別尊敬的人評判。 這份工作未必能發揮你的全部才華。 你可能不會賺一大筆錢，甚至時不時要在效率與品質間妥協。 你可能得和某些令人討厭的人保持禮貌。 你的好點子未必會被採納，而你的某些競爭對手可能會超越你。 有時候，你甚至會懷疑自己當初為何要選擇這份工作。 但即便如此，一份夠好的工作裡，一定會有許多正向特質： 你可能會結交幾個真正的朋友。 有些時刻，你會發自內心的感到興奮與滿足。 你會發現，自己的努力時常能被認可與回報。 你會欣賞這份工作的整體價值，並理解自己和團隊的努力意義。 大多數的日子你會帶著一絲疲憊下班，但仍然有成就感。 社會大眾或許不會歌頌你，你或許沒有機會登峰造極，你或許無法隻手改變世界，你或許得放棄許多對職涯的幻想。 然而，你會知道自己在這份工作中，仍然懷抱尊嚴與榮譽，而你用更成熟穩定的心態，真實的對自己的工作懷抱足夠的愛。這，本身已經是一種偉大的成就。 ＊本文摘自方舟文化《一份值得熱愛的工作……在哪裡？》 {DS_BOX_39410} 責任編輯：倪旻勤核稿編輯：陳瑋鴻 ...

「Yuki老師，我目前是在待業中，有上過數據方面的課程，希望可以朝數據分析師的工作發展，但投了很多履歷都石沉大海，我應該再去受訓些什麼？還是拿什麼證照，才可以幫助我錄取呢？」 有陣子在演講或是在求才網站的職涯診療室，都有類似的詢問出現，看了一下大家的年紀，有些已經畢業1、2年，有些則是畢業4、5年，中間只有短暫的工作經驗，通常因為不適合就辭職去參加訓練課程了。 一般來說，我的回答大概都是這樣：「你應該趕快在自己喜歡的產業，找一間對數據分析很重視的公司，先進去邊上班邊學習，即便職務不是數據分析師，都可以從旁學一點實務經驗，這樣的進步會讓你最快進入狀況，也會更貼近市場。然後需要什麼軟體工具的應用技能，等進公司後，再利用下班時間學，上班時有機會接整理數據或報表的任務，一定要舉手爭取多做，這個機會不是要求表現，而是做了報表，就有機會『被主管指導』，這樣進步才會快！」 但那麼多年來，相關的疑問還是很多，大家還是認為讀什麼科系就可以錄取什麼職位、上什麼證照課就有機會做什麼工作，這種迷思會讓人迷失，並且出現知識焦慮。因為學習是終生的，昨日的學問可能成為明日的包袱，過時的知識不一定有用。 重點還是實務應用最重要，累積起來的經驗會幫助你的判斷。有機會在工作時，多接一些可以被老闆親自指導的工作，一定要多接，那是最快的私塾。 以這個年輕朋友的提問來說，我會建議他先踏入零售品牌、電商或是餐飲業、通路業這些十分看重數據分析的產業。 為什麼？因為這些產業的門市、通路都很多，光是要計算、預估出業績數字與各通路的營收與獲利表現，就要花大半力氣，尤其是傳統產業（零售品牌、通路業），他們都幾十年歷史了，所以早有一整套架構與邏輯在看數據。 有機會進去工作，就算只是做一個業務助理或是專案助理的工作，都會在各報表、系統、工具中練功練到天昏地暗，一次就架構性的學會一門生意該看的數據與分析的視角、還有數據分析後各部門的行動方案，那才是真正的精華所在。 POINT 1：想學數據分析，零售業是超理想的練兵場！ 擁有人、貨（庫存）、場（場域）3個難題的零售業，真的很好練兵，尤其貨越複雜越好，例如：鞋子有尺碼、男女裝有季節性與新舊款，上新貨很快，下折扣也很快，場（場域）越多類型越好，例如：又有實體店、又有百貨門市、又有暢貨中心（Outlet）、又有電商，每一個通路的配貨不同，抽成不同，要求也不同，這個做起數據分析才會練得徹底。 POINT 2：將產業競爭性納入考量：傳產或許不fancy，但能學到東西才是關鍵 電商、新創的工作，年輕人很喜歡，所以競爭也比較多，如果一直等不到機會，可以往傳統產業走，因為你要學的是整套行之有年的架構性實務，歷史悠久的企業，一定也有很多紮實的數據運營基礎，不一定是要朝很亮麗的科技業、新創或電商走，不要為了心中的夢想職位而等待，你要的是每天都朝目標前進一點點。 我覺得假設我想做一個數據分析師，有這種紮實的業務助理的工作，即便薪水2萬（編按：目前基本薪資為2萬8590元），我都會去做。因為我獲得的產業知識、整套思維邏輯，是付再多學費都沒有機會學的。更何況業務助理整理的報告是給誰看？是業務主管、總經理、或是經銷主管等，所以第一時間可以聽到他們開會時的解讀，也知道團隊後續採取的行動方案，這對初入產業的年輕人是再好不過的機會。 手上擁有更多工具、更清楚架構與具備邏輯分析能力的人，當然可以在面臨這樣的工作時，有更好的產出、更有效率的工作方法，但是再多練幾種工具、再多拿幾個證照，都無法取代實務經驗的收獲。 所以我的建議會是，趕快去找一個重視數據、又有大量數據可以整理分析的工作吧！履歷不要再丟數據分析師了，營業助理、業務助理、經銷部門專員等等，有機會就趕快去，做久了自然可以朝數據分析的職務越來越近。 有時候你拿不到想要的機會，不是退而求其次，而是必須退到最低，只要有一個機會練習讓自己距離夢想的練兵場更近一點，那才重要。 獲得自己理想工作的訣竅 先進入相關公司邊學習邊工作。 下班後學習需要的技能或專業。 爭取多做得到被主管指導的機會。 ＊本文摘選自時報出版《柔韌管理學》 {DS_BOX_39428} 責任編輯：陳瑋鴻核稿編輯：倪旻勤 ...

有些時候，看到一些求職者有很好的經驗與能力，卻找工作找了好一陣子，我就會建議可以大膽一點，去嘗試主管的職務...

近期有一名女網友在知名論壇發文，表示自己面試了一間心儀的公司，主管對她的表現刮目相看，但一週後卻收到未錄取的通知。她百思不得其解，於是詢問網友：「面試沒錄取，適合詢問主管原因嗎？」 我相信這是許多求職者心中的疑問，我自己剛畢業時也遇過類似的情況。所以今天，我想用一個親身故事，告訴大家面試表現不錯卻沒錄取的可能原因，以及究竟該不該主動問面試主管。 為何面試表現好，卻沒被錄取？ 幾年前，我曾去一家英商公司面試。初試順利，主管對我的外型和談吐表示滿意，他甚至在問完我對於薪資的期待後說，公司認為我學經歷不錯，不會給太差的薪水。 面試到最後一關時，我面對一位英國籍總經理。他雷厲風行、言語犀利，我試圖保持冷靜，但還是能感覺到彼此頻率不合。雖然他仍然很有風度的面試我，但幾天後，我收到了未錄取通知。 心有不甘的我，打電話去問原因，得到主管的回覆：「就是不適合。」這次經驗讓我明白——有些理由，就算你問了也不會得到真話。工作幾年後才發現，多數人沒有從人資的角度去思考這個問題。 6個人資不會明說的真相 1.薪資期待過高，超出公司預算 這是最現實的問題。即使你很優秀，但公司給不起，主管也只能忍痛割愛。特別是當你的薪資要求高於公司「對這個職位的預算」時，主管也只能淘汰掉好人選。 2.職涯規劃與公司發展方向不符 面試時，常會被問「3到5年後的職涯規劃」。如果你的答案與公司需求南轅北轍，例如你想做企管顧問，對方卻在找業務人才，那麼不錄取你只是必然的結果，因為跟你的志向或人格特質和該職位就是不合。 3.經驗不足，面試時露餡 有些人履歷寫得漂亮，講得更漂亮，但專業人資和主管可不是吃素的。透過追問，能立刻抓出你是否真的有能力，如果被發現資歷灌水，當場就被列入黑名單。 4.公司文化、主管管理風格不適合你 曾有台商主管直接告訴我：「前手和你一樣是外商出來的，但他適應不良，沒多久就走了，所以我們還是優先考慮更穩定的候選人。」有時候，不是你不夠好，而是你和主管管理方式、公司環境或文化不合。 5.主管有個人偏好與刻板印象 有些主管偏愛特定學校、背景，或只喜歡「乖乖牌」的員工。這些原因他們不會明說，但足以讓你被默默淘汰。 6.競爭太激烈，對手比你更有優勢 最無奈但也最普遍的原因，同樣條件的人太多，剛好有人更符合「CP值」，或是看起來更有可能久任。例如，對方薪資要求較低、住得較近、看起來更穩定，這些細節可能就是勝負關鍵。 怎樣提升錄取率？ 1.面試前先打聽公司文化與主管風格 在面試前，多方了解公司的價值觀、管理方式，甚至主管的個性，盡量在面試時創造「似我效應」，因為人都偏好和自己相似的人。 2.別太早談薪資，留到最後關鍵時刻 如果一開始就開高價，你可能連進下一關的機會都沒有。建議用試探方式了解薪資範圍，等到最終面試時再談薪資，成功機率會更高。 3.被拒絕後，保持積極心態 我過去曾因為某職位被拒，但幾個月後，同公司另一個職缺又邀請我面試。重點是，被拒時保持謙虛、展現積極態度，才有機會讓自己再次入選。 希望這篇文章能幫助面試表現不錯卻沒錄取的求職者，也提醒大家，面試失敗不代表你不夠好，可能只是這次沒遇到伯樂而已！ 責任編輯：倪旻勤核稿編輯：陳瑋鴻 ...

畢業後進入穩定企業上班，曾是一條幾乎不需思索的人生路線，但如今這條路已變得越發艱難。年輕就業市場面臨40年來最糟糕的境地，《紐約時報》過去幾個月訪談經濟學家、企業高層和年輕求職者後，發現一個令人擔憂的結論：初階工作職缺越來越少，一定程度上是AI快速進步所導致。 過去幾十年，年輕大學畢業生的失業率幾乎總是低於整體平均，有時甚至明顯偏低，因為他們是相對廉價的勞動力。尤其在過去10年間，職場盛行「35歲無用說」，企業偏愛年輕新血，認為他們不但便宜，還懂得善用科技、有創新力。無論在職場內外，年輕、廉價的勞動力全面輾壓中年員工。但一夕之間，年輕人從高度跌落，遭遇40年來最差的就業環境。 據紐約聯邦儲備銀行稱，過去幾個月，美國應屆大學畢業生的就業狀況「顯著惡化」，失業率目前高達5.8%。即使是剛從精英課程畢業的MBA學生也很難找到工作。 金融、科技業首當其衝 不僅AI公司競相打造能以極低成本取代初級員工的「虛擬員工」，企業對自動化的態度也出現轉變，各大公司也正在快速推進初階工作的自動化流程，一些公司甚至鼓勵管理人員已「AI優先」，僱用真人之前，先測試AI能否勝任某項職務。 研究勞動市場的牛津經濟研究院發現，應屆畢業生的失業集中於金融和電腦科學等領域，這些領域的AI發展速度更快，入門級職位被AI取代的速度遠高於其他產業。 報導引述一名科技業主管指出，他們已停止招募具3至7年經驗的中階軟體工程師，另一家新創公司稱，現在只僱用1名資料科學家，就能完成公司之前需要75人團隊才能完成的任務。 AI公司之所以選擇軟體工程和其他技術領域作為切入點，是因為這些領域最容易成功，也是因為這些領域本身的勞動成本最高。但這些公司相信，同樣的技術很快就會應用於從諮詢到金融再到行銷等數十個職業領域的自動化。 取代初級白領工作 哈佛大學經濟學家指出：「若從基本原理思考生成式AI的應用及可取代的職能，以及它能取代哪些工作，會發現它就是年輕大學畢業生在白領公司裡做的事情。他們閱讀並整合資訊和數據，製作報告和簡報」。 但這並不代表會大規模失業。大多數經濟學家認為，大學畢業生失業率上升背後有多重因素，包括大型科技公司招募放緩，以及川普總統經濟政策的普遍不確定性。 LinkedIn首席經濟學家也不認為嚴峻的就業市場是AI造成的影響，主要仍是經濟環境不確定性太高，一些企業過於關注未來的利潤率，以至於不太願意僱用大量的入門級員工，因為這些員工通常需要花時間在工作中學習。 警報開始響起 儘管入門級職位不會立即消失，但它們的存續時間恐將縮短，將導致公司針對入門級員工的職業培訓、指導和投資不足，這些員工就沒有機會為以後擔任更高階的職位做好準備。 更令人擔憂的是，經濟學家估計，經濟衰退會加速技術變革，因為公司會趁經濟低迷，裁減效率較低的員工，並從任何可用的技術榨取生產力。即使雇主沒有直接用AI取代人類員工，高昂的AI基礎建設支出，也可能排擠原本用於招募新人的人力資源預算。 許多大學生已經在防範未來，史丹佛大學畢業生表示，他們已經知道AI的威脅，同學們很少有人選擇傳統科技和金融業，更多人選擇創業等高風險行業，他直言「如果人類即將在強大的AI系統面前失去勞動力優勢，那麼人類最好趕緊做點大事」。 然而，創業本身也需要大量資源，包括資金、人脈與能力。對於缺乏籌碼的年輕人而言，就業前景只會顯得更加茫然。 資料來源：紐約時報、TheAtlantic...

早些年我的確用這些方式找工作，只是這些表象，裝久了心會累。...

為了自己空下時間，不讓別人決定時間該怎麼分配 還有其他比較關心自己的家人和朋友們，會有意無意的想幫我找工作...

▍作者簡介：吳振興，科技業、外商、製造業17年的資深主管，也是104Giver的職涯引導師。 在幫人做履歷健檢時，我注意到一種現象：有些人頻繁換工作，每段任期都不長，且職缺類型與內容相似。他們常說自己「工作越換越差」、信心也越來越低，甚至想轉職，卻不知道要轉去哪，整個人陷入茫然。 其實，問題不在於換工作，而是背後的邏輯 如果我們換工作的理由只是「這份工作讓我情緒不好」，而不是「我想獲得哪些技能與成果」，那離職就會淪為一種情緒反射： 主管對我很兇，我要離職。 同事冷淡難相處，我要離職。 工作氣氛不好，我要離職。 3個月沒加薪，我要離職。 請假太難，我要離職。 這樣的離職只是在逃避不舒服的情緒，而不是為了前進。短期工作經歷很難累積實質技能或成果，也難跳脫原本產業，進而造成面試時說不出口的離職原因，自然也難找到更好的工作。 若每次離職原因都雷同，就該思考：這會不會是自己該突破的瓶頸？我剛出社會時脾氣暴躁，常因工作分配不公或排班問題與主管衝突，甚至因此離職。但後來我反省：平常我只顧埋頭做事，忽略了與主管的溝通與尊重，當然會被當成「麻煩人物」。 後來我開始學習向上管理，不只建立更好的主管關係，也努力提升自己在團隊中的價值。從那之後，排班與分工的問題就不再發生，也真正體會到與主管良好互動的重要性。 規劃職涯前，先想清楚你要的是什麼 被問到理想工作，大家都能脫口而出：「錢多、事少、離家近」。但若進一步追問，答案就沒那麼清楚了： 「錢多」是年薪多少？2年後、5年後的目標是？ 「事少」是每週工作幾天？每天幾小時？ 「離家近」是幾分鐘內？還是希望能遠距、數位遊牧？ 這三者之間，排序怎麼選？哪個最重要？ 若沒有明確需求，只會被媒體介紹的新產業吸引、盲目跟風，但是否真符合自己的價值觀與生活方式，未必想過。反觀職涯穩定的人，大多在轉職前就釐清了目標，也知道下一步要累積什麼。 若只是跟著別人的選擇走，自己就像職場觀光客，處處走馬看花，卻沒有建立真正的主場優勢。 別人看起來工作越換越好，真的是這樣嗎？ 在社群媒體上，我們只看得到對方光鮮的一面——升遷、跳槽、年薪破百。但那些背後的掙扎與壓力，往往沒被說出來。很多成功，看起來是運氣，其實是別人默默努力的結果。所以與其羨慕，不如思考自己是否也能一樣努力。 工作越換越慘，背後的問題通常是：沒有目標、沒有技能、離職太衝動。這讓離職變成一種情緒的逃避，而非職涯的選擇。 真正好的離職，應該是在理解自己要什麼、做好技能準備後，做出的不讓自己後悔的選擇。 當你越來越能釐清方向，並善用每一段工作經驗當成職涯養分，不強求完美選擇，而是一步步靠近理想職涯，那麼工作自然會越換越好，職涯也會越走越穩。 ＊本文獲「吳振興」授權轉載，原文：【明明都是換工作，為什麼他工作越換越好，我卻越換越慘？】 責任編輯：陳瑋鴻核稿編輯：倪旻勤 ...

履歷上展現的你是相對平面的，只包含你的背景和經歷，但對於一些更加複雜的因素卻無法展現。比如： 「你為什麼要應徵這個職位？」「作為一名教師，為什麼會對雜誌社編輯的職位感興趣？」「如果需要你提出一個不同產業的企劃案，你能做到嗎？」「這個專案壓力這麼大，你究竟是怎麼堅持下來的？」 回答這些問題的一個好方法，就是講好故事，透過故事來展現你的初心、你的思考、你的信仰、你的潛力。 只有一個有故事並且鮮活的個體，才能引起面試官的興趣。而興趣，正是治癒遺忘的良藥。 一場好的面試，要講好哪幾種故事？ 一般而言，一場面試需要講好8種故事，可以用口訣來概括，那就是「描繪初心、挖掘潛力、證明能力、展現勝任、強化特點、打磨優勢、刻畫細節、解決壓力。」 實際執行起來，可能不需要在一場面試中把這8種故事都提到，但提前準備能讓你靈活應對面試官的提問。 1.初心 第一種故事是初心故事，回答的是你為什麼要從事這個產業，為什麼應徵這個職位。這能幫助面試官瞭解你是否穩定，遇到困難會不會輕易退縮。 2.潛力 第二種故事是潛力故事，回答的是你是否具備靈活適應的潛力。世界上沒有兩個職位是完全相同的，而潛力可以幫助你快速上手新職位，獲得突破。 3.能力 第三種故事是能力故事，展現的是你在真實工作狀態下的能力。履歷上的文字和數據不足以證明你會在新職位表現出色，但好的故事或許可以。 4.勝任 第四種故事是勝任故事，展現的是你面對責任時的反應。一個能力強的人不一定能勝任職位，但一個責任心強的人會不斷創造勝任的可能。 5.特點 第五種故事是特點故事，展現的是你與目標職位相關的特點，可以為面試官留下深刻的印象。 6.優勢 第六種故事是優勢故事，展現你獨一無二的優勢，從而擊敗其他競爭者。 7.細節 第七種故事是細節故事，透過細節加深面試官對你的印象，帶動他的情緒。 8.壓力 第八種故事是壓力故事，展現你面對壓力時的反應，從而讓面試官瞭解一個更加真實的你。 ＊本文摘自寶鼎《掌握主動權的Highlight面試法：沒有矚目的背景，也能脫穎而出》 {DS_BOX_37483} 責任編輯：倪旻勤核稿編輯：湯明潔 ...