2023 招募心得
招募心得-履歷表、測驗數字、人? 由於獲得單位信任, 我負責了小組人力的招募已近 2年, 包括104履歷表查詢、主要面談、技能評估等, 在歷經夥伴離開追夢、員額擴編、歡迎新夥伴加入..後, 終於即將迎來滿編。 因為我習慣用心學習、研究, 我克服了缺乏 HR 專才協助的困境, 逐漸累積了些心得、經驗, 如:分析履歷特徵、結構化面試決策方法等, 感到非常有意思。 假如我要分享給 2年前的我, 會建議參考 UX設計-人物誌(Persona), 優先將招募目標在組織內做個釐清確認。 分析出符合求職市況的招募需求 招募重點應該是在「人」。 我認為有個作法可以幫助避免陷入在繁瑣的評估條件裡。 可以針對這個職缺, 找出幾個單位內的同仁作為理想人物, 來確認團隊、組織內的需求認知。 以 前端工程師 為例, 若用關鍵字在 104 上搜尋, 履歷提到 Figma 並不表示能在繪製 Wireframe、Flow Chart; 實務經驗 Nuxt則有可能不擅長原生框架 Vue.js 的開發; Coding 方面講究的人選甚至有可能不碰切版。 當我們將履歷進一步分析歸類可初步觀察到, 將 前端工程師 進行「分群」, 很粗淺的幾個「角色」舉例: UI兼前端 資訊科系的前端 設計師轉前端 其他領域轉前端 (也許再分 Junior / Senior。) 如此,能將視野拉高在單純的技能條件中, 在履歷過濾階段進行較有意義的過濾。 在即戰力需求的崗位上會避開轉行前端的潛在人才, 避免只因為某些技能符合就錄取, 但因存活率偏低造成公司多幾筆負評。 作為資方要透過這個「角色」、「理想人物」作衡量。 結構化面試評比法 參考《精準決策》中的「線性模型」, 公平地測驗所有應徵者, 再進一步轉化為可作加權的數字。 這方法至少能避免面試官忘記要問什麼.. 當應徵者許多條件相近時頗有用, 或進一步影響核薪。 (原來將活生生的人轉化為數字就這用途…)...