年後轉職潮, CakeResume 將辦「資深工程師快速面試」 33 筆年薪百萬職缺

CakeResume 徵才平台近期號召 10 家網路科技業公司,將於3/3舉辦資深工程師快速面試活動,釋出 33 筆年薪百萬職缺
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農曆春節過後,許多人開始刷職缺尋覓新工作,透過履歷工具累積大量人才資料庫的徵才平台  CakeResume 藉此機會與十家網路科技業舉辦快速面試徵才活動,多筆百萬年薪職缺開放,還祭出價值一萬元 Switch 鼓勵朋友推薦周遭人才參與本次聯合徵才活動,以下內容來自 CakeResume 新聞稿:

CakeResume 徵才平台近期號召 10 家網路科技業公司,將於 3/3 舉辦資深工程師快速面試活動,釋出 33 筆年薪百萬職缺,並在官方粉絲專頁上推出「你領百萬年薪,我拿 Switch 活動」,鼓勵大家邀請朋友參與活動,就有機會獲得價值一萬元 Switch! CakeResume 創辦人劉君羿表示,「CakeResume 是一家成立不到兩年的新創徵才平台,但透過履歷工具,現已成為成功累積超過十萬名求職者的人才資料庫,有鑒於近幾年台灣網路圈工程師人才需求漸增,但相對應的求才管道不足,造成許多企業經常苦喊找不到合適人才,因而促成此次活動,CakeResume 誠心期盼透過類似這樣的活動能幫企業找出好人才,也幫人才找到好工作。」

根據統計,目前企業在其平台上刊登的 3000 個職缺中,就有超過三分之一都在徵求工程師,而恰好在 CakeResume 資料庫裡就有超過三成的比例皆為工程師,這也讓活動在開放報名不到兩週內,就吸引超過十萬人造訪。劉君羿對此次活動充滿信心,他說,「我們的職缺推薦信開信率高達 50%,由此可見,CakeResume 對於媒合企業與人才的精準度。」本次活動一共號召十家科技公司,釋出 33 筆百萬年薪職缺,其中包括 PicCollage 拼貼趣徵求機器學習工程師、數字科技徵求 App 工程師,Adenovo 徵求資深後端兼區塊鏈工程師、以及 Akatsuki 曉數碼徵求 Unity 遊戲工程師等,更多詳細職缺請上活動官網查詢。

不僅如此,為了鼓勵更多人願意推薦生活週遭的工程師朋友勇於尋找更好的工作機會,CakeResume 同時也舉辦「你領百萬年薪,我拿 Switch!」活動,只要大家願意 tag 自己的工程師朋友應徵並公開分享貼文,若經錄取,邀請者與錄取者將可各獲得一台 Switch。目前活動貼文上架一週,已觸及超過八萬名求職者,超過 300 人被邀請。「2018 資深工程師快速面試」活動報名至 2 月 25 日截止,CakeResume 鼓勵還未投遞履歷的工程師們勇於嘗試,趕緊在新的一年幫自己找一份年薪百萬的工作!而接下來 CakeResume 也將計畫規劃以金融科技(FinTech)為主題的快速面試活動,持續幫人才找到好工作,幫企業找到好人才。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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