腦筋急轉彎式的問答不再,Google 面試更科學了

過去 Google 著名的腦筋急轉彎式問答在分析後發現:在面試問答表現優異者與他在工作上的表現並無關聯,因此腦筋急轉彎的面試問答將被取消,透過分析發現,過多的面試不一定有效率,四場面試是最好的錄取點,現在 Google 面試過程更科學了!
評論
評論

本文編譯自華盛頓郵報「An inside look at Google’s data-driven job interview process」一文,談 Google 少了腦筋急轉彎式的面試問答,面試過程更科學了!

面對眾多應徵者,Google 希望能在排除利益關係的情況下,保持客觀性。因此為了移除單一面試官的主觀性,首先,會有第一小組對應徵者進行面試,接著會有第二小組審查應徵者繳交的相關資料,並綜合第一階段的面試結果對應徵者進行整體評估。

Google 在面試過程中,有很大部份的決定因素來自於數據驅動(data-driven),過去 Google 著名的腦筋急轉彎式問答在分析後發現:在面試問答表現優異者與他在工作上的表現並無關聯,因此腦筋急轉彎的面試問答將被取消。

在 Google 面試時,下決定的可能不是你的主管

現在 Google 打算採取更科學的方法,以往在決定錄取對象前會舉辦多場面試,近來透過分析工具與方法的提升,Google 瞭解到錄取速度的重要性,發現用四場面試決定錄取對象最為合適。

儘管科學方法緊緊嵌在 Google 的招募流程中,但其中還是保有部分人性:「決定誰俱有『Googliness』的特質」,所謂的「Googliness」,正是那些天生具有好奇心、求知慾旺盛、喜歡團隊合作並與人互動相處的人。也就是誰更符合 Google 文化、更適合在 Google 工作。

Google 讓員工對應徵者進行面試,正是要訓練員工對應徵者提出問題的能力。Google 人力與營運副總 Sunil Chandra 說:「應徵的過程是 Google 所有員工的工作,對 Google 員工來說是如同 DNA 般的存在」。

這正是為什麼在應徵 Google 時可能會有第五個面試官的出現,即使資料顯示四場面試是最完美的錄取點。第五個面試官是「影子面試官」,負責監督其他四場面試官的面試表現,對當下的應徵者錄取與否並不具有決策權。

Google:請放心,我們不會忽略你的履歷

排除轉介而來、職業博覽會等從外部接觸到的應徵者,Google 每年收到的履歷仍達兩、三百萬封之多。面對龐大的應徵者,想必會有許多被忽略、被遺忘,但 Google 說他們不會,Chandra 表示:「我們十分關注『false positives』和『false negatives』,我們花費許多時間仔細閱讀每一封履歷」。

為了確保他們不會錯失任何頂尖人才,Google 僱用了一個團隊全職負責篩選履歷,這個團隊有多少人?Google 沒有給外界答案,他們只告訴我們這個團隊規模相當大。


亞洲.矽谷 x AIdea 徵案成果:新創解決「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辨識」AI 模型

國發會亞洲・矽谷計畫執行中心幫助「台北花市」、「阿瘦皮鞋」兩家企業數位轉型,成功導入 AI 應用以提升企業產能及附加價值。
評論
Photo Credit:亞洲・矽谷計畫執行中心
評論

國發會亞洲.矽谷計畫執行中心與工研院 AIdea 人工智慧共創平臺合作「產業出題、 AI 解題」徵案,協助台北花卉公司(台北花市)及阿瘦皮鞋兩家企業出題,題目分別為「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辦識」,前後歷經半年的徵案與解題,並邀請資料專家診斷和協助,吸引超過 700 名團隊參與。此次解題優異的新創公司包括:台灣資料科學、庭躍、羅伯斯特及索妮婭四家新創團隊。

亞洲.矽谷計畫執行中心李博榮行政長表示,執行中心持續以「完善創新創業生態系」及「推動物聯網創新研發」為兩大主軸,本次徵案集結了資料科學家與輔導團隊進行訪視企業,從前期的釐清企業需求、檢視企業的數據資料,到最後定義題目與公開解題。活動對企業數位轉型做了一個很好的示範,成功借外部創新能量,導入 AI 應用,以提升企業產能及附加價值。

此次參與出題的台北花卉公司副董事長呂瀅瀅表示,台北花卉公司一直在尋求如何解決花卉的價量問題,擺脫過往農產品容易發生價格過高或是崩盤的情況,如過年期間花卉的需求波動高,預測非常困難。台北花卉希望能夠透過 AI 預測模型,維持花卉的價量,並且穩定造福農民。這次「香水百合價量預測」的準確度高達 7 成,也是非常不容易,之後不排除再找其它的花種進行價量預測,期待在未來能夠將此套 AI 預測導入花卉公司價量預測的標準流程。

阿瘦皮鞋的「動態足壓影像辨識」,參與解題的隊伍能充分利用電腦視覺的技術,來預測足型的最高點及最低點。在第一名的模型中,每個點的平均距離誤差只有 4 個像素,是非常好的結果。未來應用落地後,將大幅提升標註精準度,對於後續的數據應用賦予更高價值,同時也符合阿瘦皮鞋帶給客戶足下與生活美好的企業理念。

工研院巨資中心副組長洪淑慎強調,企業若要推行 AI 應用,首先資料的收集是很重要的步驟,因為 AI 需要大量且正確的資料來學習,達到分析預測的結果;其次是需要企業管理的高層支持,才能由上而下地順利推動,成功率較高;最後則是跨領域的共同合作,由各個不同的領域專家與 AI 專家一起合作,才能達到最佳效果。

後續亞洲.矽谷計畫執行中心與 AIdea 團隊,將安排解題優異的新創隊伍與兩家出題企業進行媒合,以落實企業注入外部創新能量,實現 AI 數位轉型的目標。

本文章內容由「亞洲.矽谷計畫執行中心」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。