#面試前必備的十個問題與準備須知
#為什麼想加入本公司?
#選擇這份工作的原因為何?
兩個問題的重點除了想知道動機與加入的強度外,但更重要的往往是最後,當對方問你「目前還有其他面試嗎?」,不管有或沒有,若無再次表達想加入對方公司的意願,會被認為不是真心的。
所以,若你“真心”想加入對方公司,請務必讓對方知道;反之,就不用特別表示。
想加入的你可以這樣說:「雖然陸續有其他面試,但我的第一志願還是貴公司,所以一旦接到錄取通知,後續就不會再安排。也想請問,何時會有進一步消息呢?」
此時,也趁勢問對方要多久的等待期吧!
#喜歡這份工作的哪一點?
#對公司的了解有多少?
跟第一題類似,多數只會問其中一題。但背後想知道的資訊有些許不同,不是動機就是準備能力。因此在面試初期就問,主要是看你做了多少功課,以及是否理解這些資訊,同時也看你是否抱著錯誤的期待與解讀。直接一點的面試官會立即糾正你,委婉一點的可能會丟問題讓你解釋,比較慘的是連提都不提直接在心中打叉叉。
所以,建議回答時多用自己過去的經驗情境來闡述喜歡的點,且以工作內容為主,不要太多公司文化、組織、理念的推崇。因為這太主觀,每個面試官的感受都不一樣,容易踩到線。例如:「公司推崇開放、創新的文化」,可是每個人對開放、創新的想像是不同的;解釋得不好,有可能會被認為太理想化。另外,多從公司品牌、產品品質、業界名聲等下手,這些都是好講的點。
#自己的優缺點?
不少職場新鮮人對於這題回答得不夠完整,甚至誤解題目的意思。像是經驗不足、沒有相關經驗,這是劣勢不是缺點。
問優缺點真正的意義在於你是否了解自己,知道自己擅長什麼?不擅長什麼?如何用優點補足缺點,讓自己在工作上能快速上手。有趣的是,其實每個優點同時也是缺點,缺點同時也可以是優點。例如:「優柔寡斷」,看似缺點,但換個角度就是謹慎仔細,不在沒有足夠的資訊之前下判斷。
當你在準備優缺點這個題目時,請把優點同時寫下缺點,缺點同時寫出優點。因為,不論優點還缺點,重要的是不要有思考的盲點。
最後你會發現,這些優缺點都只是一個人的性格。而越了解自己的性格,越懂的在不同的情況之下,自己該怎麼行事;也會更知道自己適合什麼樣的工作與工作團隊及環境喔!
#對工作的期望與目標為何?
這句話真正的意思是「你對自己的期望與目標為何?」,而多數的人都會用一種標準模式回答,如下:
0~3年/第一年/初期,先站穩腳步,將工作上的相關技能補足%#$%#@%
3~5年/第二年/中期,除了能獨立作業外,還能協助他人/新人$@#%$#@*
5~10年/三年後/長期,往管理職發展,幫助公司協助組織成長$@%#@&*
若你可以有更好的,就不要再複製這種標準格式了!因為在這個快速變化的時代,企業需要的是不一樣的人,不是一樣的。
一個現代工作者必備的觀念,就是「企業沒有義務終身任用我們,只有我們終身有可以被企業利用的能力」。若沒有這個自覺,職場之路必定坎坷。所以,終身雇用的主導權是掌控在自己手中。永遠有可以被別人/市場需要的技能才是每一份工作發展的重點。
在這樣的前提之下,你對自己的期望與目標為何?好好思考吧!
#為什麼離職?
離職原因代表了一個人的底線,但許多面試者在這題的回應都不ok。不是太隨便,就是負面又沒有解釋。
太隨便,如:職涯規劃、生涯規劃、家庭因素。這說了等於沒說......
負面又沒解釋,如:與主管理念不合、工作壓力太大、身體健康出問題。沒有解釋清楚都會大扣分,新公司也會擔心同樣的狀況發生。
這些離職原因不是不行,而是沒有好好的被解釋清楚,就無法給對方「安全感」,沒有安全感的人企業自然不敢用。
所以,重點是解釋清楚,給對方安全感。而讓對方知道你的底線,其實也是保護自己,避免陷入同樣的窘境。
狀況很多以下簡單舉例與思考:
與主管理念不合:有可能是新上任的主管,待人風格不同(需舉例),而你是經過溝通無效還是沒有溝通就離職?若是經過溝通,有努力過,就沒毛病。但要是沒有溝通就離職,對方會認為你自我意識較強,不溝通就自己做決定。
工作壓力太大:是長時間都這樣?還是一時的急單造成?要解釋工作壓力大造成什麼樣的影響?例如:因此長時間加班,影響家人陪伴的時間、照護的壓力....等。長時間加班是怎麼樣的頻率?天天加班1~2小時?還是一週加班20小時?這都是不一樣的。
健康狀況出問題:目前已好轉?工作上的什麼因素造成?未來是否會復發?
個人隱私的部分,不需要完全揭露,重點是給對方安全感。但要是不適合,也不用刻意免強自己配合公司!畢竟健康是自己的,人生是自己的。
#相關產業的發展為何?
若無相關產業經驗,除了搜集網路上的資料,最好尋找該產業的從業人員,直接請益。
而無相關產業經驗,絕對不會沒有任何原因,就對該產業產生興趣。所以,產生興趣的原因也很重要。可以使用這個例句來說明:「我注意到......是因為......然後我觀察到......後,就開始產生濃烈的興趣。」
接下來說明自己做了哪些研究與觀察,再做一個結論:「於是我做了/找了/問了................從這些資訊中發現............所以我認為..............。」,至於篇幅多長看的是個人的準備功夫了。
#期望待遇?
大家的魔王題!
先從三個角度思考:彈性、核薪制度與福利
彈性:原則上企業對每個職位都有預算,越大型的企業彈性越低,只有高階/關鍵性職務彈性會高,但福利制度較健全,所以不能單看薪資。而中小企業,若是老公司也沒什麼彈性,因為有用人的慣性了;有彈性的都是新創,或是快速發展中的事業。
核薪制度:越大的企業越重視制度,所以許多大型企業有一定的核薪(給薪標準)流程;其中會依據學歷程度、專業證照、年資、職稱抬頭、管理幅度,所對應的「職級職等」核發薪資。因此,有些人會糾結「職稱」,就是擔心未來求職會因此被降薪。中小企業則沒那麼多眉角,通常職稱好聽薪資也不一定高,我就看過抬頭掛總監,但月薪才四萬的,但未來跳到更大型的企業時,則在談判上有好處。
福利:是容易被忽視的部分。尤其從中小企業跳到大公司的人,往往沒注意到這些福利帶來的幸福感,較難在當下感受到。像是年假、三節獎金、生日禮金、員工旅遊、健身房、各項補貼.....等。面試時可以問對方人資,但不要一開始就問,可以在對方詢問你的期望薪資時,你可以表示想把福利也納進來考慮。
對以上三個角度有了概念後,再來判斷應徵的職位屬於高彈性還低彈性?是否有嚴密的核薪制度?公司有哪些福利?這些都會影響最終薪資。
如何設定期望待遇。
-面試前的期望待遇:
應徵資料期望待遇建議寫「面議」。因為都還沒面試,也不了解實際的工作內容、工作環境,所寫出來的數字是未經評估的,而寫上了數字也就失去了彈性。
-面試後的期望待遇:
一、心裡要有一個底線,這個底線是不論哪一份工作都必須要有的,底線是為了生活基本開銷,房租、水電、交通、飲食。這是不論何種數字都一定不能低於的金額。
二、參考對方開的薪資區間,或市場數據提供的薪資級距,用反問法「根據我的研究,像 XXX 這類型的工作薪水範圍通常落在 X 和 Y 之間,請問這個價位有符合這個職位的薪資範圍嗎?」,讓對方來提供一個他們認為合理的區間給你參考。
三、提供最後一份工作薪資給對方參考,包含月薪與年薪。通常是相關產業的做法,若是跨產業或公司規模差異太大,較不適用。給法可以是「我上一份工作的月薪是XX,年薪是XX,對於這份工作,由於有十足的把握可以勝任,所以期望薪資月薪會是XX~XX,或年薪能達到XX。」若對方想錄取你,可數字有些為難,當下就會直接討論。此時,可以多了解對方公司的福利與加薪升遷等制度。
#在工作中學習到什麼?
這與優缺點題類似,最重要的是舉實例與說故事。
個人的能力可分為專業技能與軟實力。專業技能通常履歷表中都會寫上,但軟實力難以在履歷中呈現,因此面試時說明軟實力就相當重要。例如:簡報技巧、溝通能力、談判技巧、危機處理、向上/平行/向下管理、時間管理....等。以上這些都是方向,找一到兩項來舉例即可!
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說了這麼多,就是希望大家能在面試前做好準備,減少勞資雙方的時間。最後,祝大家都能順利找到適合的工作!
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我們該如何規範人工智慧 (全文)?
#COMPUTEX,這個跟我一樣歲數的電腦資訊展會,我竟然直到今年才首次踏入。
這次受主辦單位之一的 #外貿協會 ( #TAITRA)邀請,在上週三(5/29)來到位於南港展覽館 2 館4樓的「 #SmarTEX」展區參觀,與多家參展公司交流。我雖然自己經營過科技媒體網站,但我不是擅長採訪會展的記者,也不是好的 3C 部落客,因此我抱著「幫自己正在思考的問題取材」的目標,前往這場大型科技會展。
(先說:因此這篇文章不會有太多展覽展位上產品的細節跟照片,請大家見諒。)
而我最近在想的問題,也就是本篇文章的主題是:進入人工智慧時代,我們該如何規範人工智慧?
或者,我們也可以反過來問:人工智慧該如何規範我們?
自認偏樂觀派的我,其實不希望讓大家覺得「人工智慧的未來真糟糕」,我的個人偏見是:大致來說,我喜歡科技,儘管科技的確會帶來衝擊,但只要我們更願意去思考,就更有機會讓未來往比較好的方向演進。所以談這個議題,目的是要避免要是這樣的狀況真的發生了,我們才懊悔地說「這真糟糕,為何我們沒有早點想到。」
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關於人工智慧的規範問題,首先,我們來看看 MIT 媒體實驗室做的一個調查「道德機器」(網址:http://moralmachine.mit.edu/hl/zh)。
在這個網頁裡頭,有許多類似「#電車難題」的情境,需要你來回答。每一個參與者,需要回答 13 個題目,每個題目只有兩個選項。在每一個題目的情況中,都有一輛突然煞車失靈的自動駕駛汽車,而你必須做出選擇,要繼續前進,或是轉彎離開。
例如在某個二選一的情況中,你認為這台自動駕駛車該繼續直衝,撞死一個成人男性,還是轉動方向盤,讓車子撞上另一側的護欄,殺死車上四個人,包括兩名兒童?
在另一個二選一的情況中,這台自動駕駛車上只有一隻貓,若繼續直衝,會撞上護欄,讓貓死於非命,但若自駕車往左彎,貓的性命可保,卻會撞死一位正在違規闖紅燈過馬路的遊民。
類似這樣的二元選擇有很多種變化,例如過馬路的可能是動物、可能是罪犯、可能是醫生,嬰兒,或是這些人的綜合隊伍,他們或許是違規過馬路,或許是遵守交通規則但運氣不好。而車子直衝或轉彎,也隱含了道德選擇。推薦各位都上道德機器的網頁去回答看看,看你會不會跟我一樣覺得實在是逼人太甚,到最後根本就放棄思考(XD)。
這個網頁告訴我們一件事:我們不可能對各種狀況產生共識、或得出任何堪稱正確的答案,事實上這個調查也不是要用多數人的意見來決定未來的自駕車要是真的煞車失靈的時候,該做出什麼行動。然而這個調查提醒我們,當越來越多的「人工智慧代理」進入我們的生活,就會產生更多類似的道德難題。
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舉例來說,若一個 #人工智慧股票交易系統,因為對政治領袖發在社群媒體上的文章產生錯誤的解讀,而決定拋售某一檔股票,造成連鎖反應,讓投資者大賠一筆,這樣的損失該由誰來負責呢?
延伸閱讀:〈AI 機器人害我投資賠錢,我能告他嗎?〉
https://www.techbang.com/posts/70447-ai-robot-made-me-invest-money-can-i-sue-him
舉例來說,若一個 #人工智慧戀愛配對系統,推薦了一位居心不良的對象給另一個使用者,最後使用者被騙財騙色了,誰會受到最多的指責呢?誰「#與惡的距離」最近呢?
再舉一例來說,如果用於門禁或 ATM 的臉部辨識 AI 系統出問題,太過嚴格以至於讓使用者開不了門、領不到錢,或是太過寬鬆使歹徒得以利用,那該怎麼定義問題的範圍,用理性的方式來解決呢?
臉部辨識作為服務升級的關鍵,從智慧零售到智慧家居到智慧服務,都少不了這項技術的身影,也是人工智慧使預測平價化的代表。只要你拿著這一兩年出的新手機,想必也不會陌生。例如我這次參訪的 #訊連科技(CyberLink)展場主打「FaceMe」AI 臉部辨識引擎,他們提供 SDK 與多家科技廠商合作,包括 #宏碁雲端、#奇景光電、#微程式、#凌群、#達碩 等。我也拜訪了同在 SmarTEX 展出的達碩智慧科技,了解他們使用這套臉部辨識引擎,針對銀髮照護、社區管理、企業差勤管理等不同情境設計的解決方案。即使在我與訊連跟達碩的主管談話時,他們自謙還不是目前領先的廠商,但他們的服務也已經非常成熟,可見這樣的軟硬體整合套裝將持續普及到各地,而台灣中堅企業將成為關鍵推手。
美中貿易戰,加上美國可能逐步針對有侵犯人權之虞的監控科技施加圍堵禁令(如 #海康威視、#浙江大華、#商湯科技 等),突顯出台灣提供類似服務的企業所能提供的安全價值,但即使如此,這項科技本身還是帶給社會其他挑戰。訊連科技的連啟民協理跟我說,臉部辨識的準確性不是 0與1 的取捨,他們的 SDK 能夠針對不同情境,讓配合的廠商自行調整精度,掌控風險,例如從一般社區門禁的萬分之一調到 ATM 的十萬分之一,同時使用邊緣運算技術(Edge Computing),讓資料不用都到雲端,降低反應時間及資安疑慮。
我在展場也與 #康訊科技 及 #訊舟科技 兩家公司進行交流。康訊從圖資起家,以地理定位技術切入車載系統設備,扎根台灣30多年來,已經成為全球領先的車隊管理服務商,不管是共享汽機車、物流公司、校園巴士、救護車、消防車都是他們服務的客戶。他們提供的設備就像車上的黑盒子,可以完全掌握車輛的狀況,如透過監測引擎啟動狀態,可以知道司機是否過勞;透過監測燃料消耗情況,可以知道是否有偷油的情形發生。而全球客戶累積的數據也成為重要的資產,可以協助物流業者優化路線。
訊舟作為老牌網通公司,這次展出許多產品,我認為最亮眼的就是他們與中研院陳伶志博士合作推出的「空氣盒子」,我雖然早就知道空氣盒子,卻是第一次看到並且從訊舟的角度聽這個已經是公民科技典範的故事,目前在全台已經有 4,000 多台設備上線,密集監測空氣品質,累積的數據也已經可以做到空品預測。
另外,這次在 SmarTEX,科技部推動的 #GLORIA 國際產學聯盟現場展出 67 項前瞻技術,我也與聯盟中的幾所大學交流,例如 #中國醫藥大學 推出能夠判讀骨齡、癌症等資訊的 AI,節省醫師判讀時間,加速診斷。#國立交通大學 伍紹勳博士則與 #新光醫療團隊 合作,用像是貼在東尼史塔克胸口的智慧貼片,只用3導程就能正確模擬專業醫療設施12導程的ECG心電圖信號,大幅改善病患的行動自由,也顯著降低成本。而具有超過 2,000 例達文西手術經歷的 #臺北醫學大學劉偉民醫師團隊,則在擁有大量醫師第一視角錄影的基礎上,推出手術教學平台,包括 VR 手術直播拍攝,與虛擬手術教學模擬系統。
從訊連、達碩、康訊、訊舟到這三個來自學界的醫療技術案例,可見都與數據分析、人工智慧辨識判讀、虛擬模型建置有關,儘管我相信在台灣醫療與科技、工程多重優勢下,他們都前景可期,但該問的仍然要問:要是出了差錯,怎麼辦?誰負責?各團隊對此問題顯然也都深思熟慮過。而我將他們給我的回答整理,加入我對「人工智慧如何規範」這個問題的答案。
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#以自駕車為例思考
著名的科幻小說家艾希莫夫,在1942 年的短篇小說 Runaround 以及後來的機器人系列裡頭,提出了機器人三原則(Three Laws of Robotics),很多人可能都會背了,這三原則分別是:第一,機器人不得傷害人類,或坐視人類受到傷害;第二,除非違背第一法則,否則機器人必須服從人類命令;以及第三,除非違背第一或第二法則,否則機器人必須保護自己。
參考:Three Laws of Robotics
https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics
這三原則聽起來很周密,但其實並非如此,而且也不太現實。以自動駕駛汽車作為案例吧,自動駕駛汽車是這一波人工智慧發展最受關注的領域,而且因為許多國家政府正在積極制訂法規,自駕車的自動化程度,跟依據自動化程度而制定的責任歸屬,也比較清楚,值得用來舉一反三,幫助我們思考,人工智慧要是進入到每一個領域,會帶來多少該仔細考量的變化。
那麼,到底什麼是自動駕駛汽車呢?你可能聽過什麼 Level 3,Level 5 的,那指的是自動駕駛的自動化程度分級,我們可以用這張表來簡單呈現:
這個分級定義,是由國際汽車工程協會(Society of Automotive Engineers, SAE)所提出的,已經獲得廣泛的共識。從第零級到第五級,共有六個層級。第零級的自動駕駛就是毫無自動化,一直到第二級,都還是以駕駛員為主,機器提供輔助。
但從第三級開始,負責開車的就是機器了。人類駕駛頂多在緊急狀態作為備用選項。第四級之後,就連緊急狀態也是由機器來應對,人類就從駕駛這件事基本退場了。到第五級的情況,就像是有一個超級人工智慧在負責開車,相信到時候,超級人工智慧也不會只用在車上。
目前已經有幾家汽車公司宣稱自己的自駕車達到了第三級,例如 #奧迪、#特斯拉、#現代汽車 等,大部分車廠也都表示在 2020 年就會推出第三級的自駕車。Google 旗下的 Waymo 以及台灣的財團法人車輛研究測試中心 ARTC 則表示都已經有第四級自駕車的技術能力。
日本政府非常積極地花工夫在自動駕駛的規範上,日本的「投資未來委員會」在 2018 年底,便提出了已經研擬多年的自動駕駛汽車指導原則。根據報導,日本首相安倍晉三希望透過採取具體步驟,建立法律框架,讓日本成為率先制定國家級規範的國家。首要處理的就是第三級自動化情況下的監督跟法律方向。我們就來看看,在自駕車的規則上,日本是怎麼想的?
日本的規則是,通常來說車主需要對車輛自主運行時發生的事故負責,並且由政府規定的汽車保險公司承保。如果車輛系統有明顯的缺陷,該負責的就是汽車製造商。強制性保險這一步確定了之後,保險公司也就能夠制定方案,讓車主選擇,要保哪一種。
另外,為了釐清事故的原因,自動駕駛汽車需要完整記錄位置、轉向、人工智慧系統操作狀態的信息,也就是說,得要有像是飛機黑盒子這樣的裝置。
那如果遇到新型態科技犯罪者或駭客呢?只要車主有採取適當的安全措施,例如更新車輛系統或維護保養,那麼若是因為駭客攻擊或入侵造成損害,就視同汽車被偷走了。
除了這幾個大方向以外,還有不少問題待解決。因為剛剛說的都只是民事責任,財產相關的規範,但還沒有碰觸到刑事責任,如果真的因為自駕車的缺陷而造成傷亡,除了車主以外,程式開發者,汽車製造商該負起哪些連帶的責任呢?若不能盡快釐清,程式開發者跟汽車製造商就難以決定是否該正式推出產品。
另外,自動駕駛的操作條件、例如速度限制,運作的時間長短,天氣狀況也都得考量,就像各種已經存在的汽車安全規範一樣,人工智慧控制系統的標準、對網路攻擊抵禦的強度,也都得一一制定。
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而以自動駕駛為案例,可以幫助我們思考該怎樣規範其他人工智慧的應用情境。歸納我這次到 SmarTEX 參訪交流的心得,我想比起艾希莫夫的機器人三原則,我們該建立的思考原則其實是這四個:
#面對此時此刻的人工智慧該有的思考原則
第一,#釐清主控權。整項任務中,是人類還是機器掌握主控權?能否以清楚的層級概念來劃分人類或機器的掌控程度?就像自駕車這樣呢?另外,在關鍵決策點,人類有沒有介入,是否被要求介入?這些都必須根據不同的應用環境來一個一個釐清。
第二,#損害管理與風險溝通。在發生意外的時候,擁有者、使用者、設計者、販售者、維修者等角色,是否已經明白可能要負的對應責任?這些責任的政府主管機關與相關的法律有哪些?其實每一樣新的科技進入我們的生活,都會有一段學習曲線,我們不太可能在了解所有問題、解開所有疑慮之後才採用新技術,而是必須妥善跟每一個角色溝通風險。
第三,#數據紀錄透明化。為了忠實檢討意外發生的原因,人工智慧系統需要持續紀錄運作狀況,以及感測器所收集到的各種資訊。並且要確保訓練人工智慧的資料也是可受檢驗的,避免造成系統化的偏見。另外也同等重要的是,收集數據的單位,像是企業、保險公司或政府,有義務證明,收集這些資訊,是必要且適當的。例如飛機上機長跟駕駛員的通話可以收集,但車內的通話該不該收集呢?商店內的顧客對話該不該收集呢?
第四,#系統思維。任何意外發生,都要了解,系統總是存在一定的風險,告知風險機率跟可能的狀況類型。以「不責難」的出發點,來面對後續的檢討,才能讓各角色更願意把系統中的臭蟲或不當行為揪出來,最終的目標是讓這個能夠便利更多人、拯救更多人的系統,越來越好。就像醫療一樣,如果每次只要有病人在手術中過世了,醫生都要被告到賠上身家,那還會有醫生願意繼續替病人動手術嗎?當醫療行為中有越來越多具有人工智慧的機器介入,診斷疾病、決定麻醉份量、甚至用機械手動手術,我們就不得不分配信任給更多的角色。
從 COMPUTEX 的 SmarTEX 展區上琳瑯滿目結合了人工智慧的技術,可以肯定人工智慧已經,也即將進入每一個我們可以想像得到的層面,過去的規範將無法適用,而且即使訂出新規範,也會很快過時。我們不可能完全理解我們部署的人工智慧系統的風險。當前的機器學習運行得如此之快,以至於沒有人真正知道機器是如何做出決策,通常連開發人員也不知道。這些系統還會持續從環境中學習並更新他們的函式,這使研究人員更難控制和理解決策過程,在這樣缺乏透明度,也就是常說的黑盒子問題籠罩下,要建立道德準則跟規範,當然就極為困難。
然而若不要大驚小怪,將人工智慧與人肉智慧對等來看,人類花了幾千年建立起的道德準則,同樣漏洞百出,我們卻也習慣了。人類專家有的偏見跟偏誤更是問題層出不窮,而我們也是一直倚賴這樣有缺陷的專家系統在運作。此刻的人工智慧浪潮,正給了我們機會跟動力,檢視我們習以為常的那些想法,我認為以上的四原則,更有助於我們迎向已經到來的未來世界,而開發出這些技術,推出產品與服務的企業,若都能夠率先思考這些問題,也是我們所期待的。就如同我在這次 COMPUTEX SmarTEX 展區上看見的一樣。
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最後,我雖然只逛了整個 COMPUTEX 的一部份,但很感謝外貿協會,讓我能不只是走馬看花,而是深入與廠商對話跟採訪,非常有收穫。幾乎每一家我逛的展位,都跟數據、AI(起碼是機器學習)有關,並將其結合硬體,整合出具有市場競爭力的方案,雖然我沒有資格替他們的產品背書,但我覺得深入談過之後,他們都對自己的產品與服務非常有自信,或許並非市場的領先者,也已經看見該切入的定位與成長的路徑。
今年的 COMPUTEX 展會已經結束,不過以後若有機會前往類似會展活動,很推薦大家跟我一樣帶著問題意識去逛逛,跟這些未來世界的打造者聊聊,畢竟我們得住在裡面。
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【履歷截止日期】
7/16 (一) 履歷徵收截止,我們最晚於收到履歷一週內回信給進入下一階段的應徵者。
請原諒我們人力有限,無法一一回覆每個投遞者,
我們會認真看待每一份履歷,謝謝大家:)