Google、NVIDIA、微軟、Meta 四大科技巨頭名列許多科技人的夢幻工作，招聘過程競爭十分激烈，像是 Google 每年收到約 200 萬份應徵，應徵者得歷經高難度的多重面試關卡，才有機會成為 Google 每年平均聘用的 4,000 人之一。
以下我們整理了 4 間科技企業的招募流程與面試秘訣，幫助有心挑戰的你一路過關斬將，順利收到錄取通知！
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根據 Google 的官方招募流程，第一步會是寫 code 等專業技能測試，再來需要和招募人員、招募經理或團隊成員進行一到兩次簡短的電話或視訊面試，有些應徵者可能會被要求在面試前完成一個專案測試。
再來應徵者會被邀請進行實體或線上面試，一次面試包含三到四次回合，應徵者可能被問到各種開放性問題，回答中除了要凸顯自身專業優勢，也要展現自己如何與團隊互動。
Google 的招募決策取決於 4 項關鍵指標：工作技能、一般認知能力、領導能力（即使是非管理職位），以及所謂的「Googleyness」，也就是應徵者的個性能否適應 Google 的企業文化——這包含積極主動性、謙遜、玩心、勤奮與責任感，以及對學習新知的開放性。
NVIDIA
NVIDIA 的面試也有多個關卡，可能透過電話、視訊，或實體進行，歷時半小時至一小時不等，若申請的是技術職缺，應徵者可能會被要求使用白版或筆電，完成 HackerRank 程式碼測驗；比較特別的是，在最終面試中，應徵者可以和團隊成員交談 15 分鐘，聊聊企業文化。
以下是來自 NVIDIA 招募人員的 5 項面試建議：
1.在履歷中強調你的技能
針對機器學習和 AI 相關的技術職位，NVIDIA 要找的是擁有優異數理背景、電腦視覺領域技能，並且懂得寫程式、深度學習算法、數據處理和 GPU 知識的人才。若應徵者是人文學科背景，也必須涉獵上述專業知識。
2.學以致用是關鍵
應徵者不能只具備一紙學歷，而必須在履歷和面試中，清晰地展現各階段的職涯里程碑和個人成就，例如領導力、問題解決能力、專精領域以及影響力。
3. 跟上生成式 AI 趨勢
AI 技術發展迅速，NVIDIA 想找的是學習型人才，能夠在未來幾年持續成長，掌握推陳出新的技能。不過另一方面，NVIDIA 特別禁止應徵者中使用 ChatGPT。
4. 善用 NVIDIA 人脈網絡
如果你認識某位 NVIDIA 內部員工，更有機會在應徵過程中脫穎而出，因為 NVIDIA 擁有相當完善的的員工內推制度，經常據此做出招募決策。
5. 透過實習累積經驗
還在職涯初期的新鮮人，可能還不具備特定職位的所需技能，NVIDIA 建議申請實習職缺，累積實務經驗。
微軟
微軟的面試歷時 45 分鐘，以工程師為例，應徵者會接受以下四個方面的評估：
- 解決問題：面試官想看到應徵者如何決策並解決問題。
- 設計：評估應徵者能否設計一個新平台或系統。
- 程式設計：應徵者可以使用熟悉的語言，但寫出來的 code 必須乾淨簡潔、沒有 bug。
- 測試：應徵者可能被要求對自己寫出來的 code 進行壓力測試。
以下是微軟提供的 5 項面試建議：
- 不要只針對特定職缺做功課，應徵者應展現對科技產業的理解，以及微軟的競爭優勢。
- 將個人經驗連結至以下核心能力：團隊協作、結果導向、以客戶為重、決策力、適應能力。
- 做自己就好，不用盛裝打扮參與面試——微軟看重的是真實性和獨特觀點。
- 展現好奇心、主動提問、陳述假設，向面試官闡述自己的決策思考與邏輯。
- 建議使用 STAR（R）模型（情境、任務、行動、結果、反思），讓回答更清晰具體且結構化。
Meta
Meta 的招募過程包含多場程式撰寫、設計和行為面試，每場面試有兩個回合、每回合歷時 45 分鐘，上半場主要測試專業技能，下半場則是要深入認識應徵者，面試官會針對個人背景、興趣和經驗提問。
Meta 也重視人才與企業文化的適配度，以下是六項 Meta 的核心價值：
- 敏捷迅速：今天就能完成的事不會拖到下週，團隊成員不斷努力推進優先任務，系統性地消除阻礙。
- 專注於長期影響：強調長期思考與影響力，而不僅著眼於優化短期收益，即使付出的努力需要多年後才能見效。
- 創造出色的事物：Meta 相信自己已經創造出對數十億人有用的產品，在下個階段所推出的產品，不僅要「有用」還要「有啟發性」。
- 共創未來願景：Meta 邀請員工共同打造嚮往的未來工作環境，實體辦公和遠距工作皆然。
- 坦率直接但保持尊重：團隊成員之間能坦率表達想法、分享反饋，不逃避艱難但重要的對話，同時也尊重彼此。
- 「Meta、MetaMates、Me」：每一位成員都能為團隊使命與成就做出貢獻，並且對彼此負責。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Business Insider》1、《Business Insider》2、《Business Insider》3、Microsoft、Meta，圖片來源：Unsplash。
（責任編輯：廖紹伶）
