分類: week5

在如此競爭的環境下,為何屈臣氏還可以坐穩台灣連鎖藥妝龍頭?其實努力很重要外,UI課程是關鍵!

 

「我們真的很努力、很努力。」屈臣氏台灣董事總經理弋順蘭眼睛瞪得大大地，一再表示台灣零售市場非常競爭。而這些年來，屈臣氏能夠守住台灣實體連鎖藥妝龍頭地位，並交出優於台灣整體零售市場成長表現的背後，除了外界看到的改變，其實還有更多外人看不見的投入。

 

推科技店、App改版，屈臣氏大動作數位改革
屈臣氏集團在2012年宣布投資港幣10億元（約合新台幣40億元）發展數位科技，2014年在台灣便有了屈臣氏網路商店。到今天，電商已經成為屈臣氏不可或缺的一部分。弋順蘭表示，「電商的一個成長，是我們整體成長很重要的動能，非常非常重要的動能。」她指出，過去4年來，電商每年都是倍增成長，至今對屈臣氏台灣整體營收占比已經非常接近兩位數。

只是電商發展雖重要，屈臣氏集團也很快意識到，數位發展不單純只是在線上開店這麼簡單。加上2017年正逢屈臣氏來台30周年的時機點，他們順勢啟動一連串品牌換新與數位發展計畫。其中投入許多瞭解Python、Java及UI課程等人才，最引人注目的，應該是今（2018）年4月開幕的最新一代品牌概念店——Tech-Fun玩美概念店。這個概念店除了在門市的色調、櫃位、裝潢做改變，也加入更多科技元素，如虛擬化妝機Style.me、點點購虛擬貨架、Makeup Station試妝站、自助結帳機台等。

除此之外，近期屈臣氏還有另一個數位變革的大動作，就是推出Watsons App 2.0更新版本，以及隨之而來的屈臣氏自有支付工具Watsons Pay等。目前屈臣氏會員App下載量已經突破200萬次，弋順蘭預告，後續以App為核心，還有許多新服務將陸續上線。在這些看得到的改變之外，屈臣氏同時間在內部其實還採取了許多外界看不見的改革計畫。

 

不是O2O，而是O+O
如弋順蘭雖多次強調電商是屈臣氏過去幾年維持成長動能的關鍵要角，但她也說，如果只有電商成長，全店營收卻下滑或停滯，那也是沒有意義的。所以重點在於，電商業績成長的同時，如何拉升門市業績和整體業績也能一同向上？首先就組織面來說，弋順蘭表示，在屈臣氏不是只有電商團隊要扛電商的業績，而是從行銷、IT到門市人員，基本上從上到下，人人都得把電商納入個人績效評量。相對地，電商部門也要對全店業績負責。

而且相比於在零售業經常被討論的「O2O」（online to offline），屈臣氏奉行的方向則是「O+O」，也就是線下加線上。她舉例，目前在屈臣氏網路商店下單的客戶，約有兩成會選擇到門市現場取貨。這時門市人員的服務如果到位，扮演現場購買的「觸媒」，就有機會利用線上商店導進來的客戶，為實體店創造額外業績。

實際上，弋順蘭表示，目前選擇網訂店取的顧客，現場加購率已經接近50%，創造出一個正向購物循環。反之，透過實體購買發送網路門市折價券等作法，線下客也可能被導到線上。而她相信，不論對電商或實體門市人員來說，從這個結果應該可以感受到，兩邊是相互拉抬，而不是相互瓜分業績的關係。

 

發展線上同時，門市服務也要升級
此外，弋順蘭深信：「人和人的互動永遠不會沒有。」即便屈臣氏內部也曾對市場火熱的「無人店」話題有過討論，但最終他們認為，屈臣氏最大的優勢是可以提供美妝和健康諮詢，而不單純只是提供快速和方便的便利商店，或是變成一個純粹用來展示的體驗空間。也因此，為了幫助門市人員可以更專注在現場服務，弋順蘭透露，屈臣氏過去多年來內部其實一直默默進行名為「lean store」（門市流程簡化）的計畫。

「因為店內員工就是這麼多，你要他做很多行政工作、店務工作，他就沒辦法做服務了。」弋順蘭說：「所以我們一直去看，那些店務是可以靠系統幫忙，或是那些店務太傳統了、過時了，應該不要做了。」不過她也直言，「人是習慣的動物，會一邊抱怨為什麼每天要做這個、這很花時間，但你忽然要他不要做，他也沒辦法不要做。」所以流程簡化不可能在一夜之間改變，是一個必須長時間努力的過程。

 

改變片段數據分析，在台灣招募數據科學家
最後，要談屈臣氏維持業績成長背後的影武者，一定不能忘了提「數據分析」。弋順蘭強調，屈臣氏其實很早就開始做數據分析，目標是希望每一項決策背後，都可以有數據為依據。而且因為會員制度推動得早，從2008年至今，在台灣已經累積達520萬會員，貢獻屈臣氏超過八成業績，是他們在大數據應用上的最堅實基礎。

不過屈臣氏可以獲取的數據量不小，也確實可以用利用這些大數據分析去推播客製化訊息、做門市調整，或是應用在活動設計上等等。但去（2017）年10月在屈臣氏集團針對全球市場主管舉辦的一場數位訓練及UI課程中，弋順蘭驚覺，過去所做的數據分析太過片段，多是各部門各做各的，缺乏整合。舉例來說，過去在屈臣氏的門市資料會交由門店負責分析、會員數據就由CRM（顧客關係管理）團隊分析，兩邊數據沒有相串互接和整合。特別讓弋順蘭覺得可惜的是，現階段他們還只能做到數據分析，沒辦法做到更往前一步的預測。

因此今年屈臣氏集團特別成立了Data Lab數據分析團隊，同時弋順蘭也在爭取到在台灣設置數據科學家，目的就是要讓門市數據、會員數據、銷售數據，一直到產品和社群反饋，都可以跨部門串聯、相互作用，然後發揮更大的數據價值和力量。「你沒有進步，在原地就是退步。」弋順蘭認為，不論大家稱這是新零售時代也好、O2O也罷，源頭都是來自消費者行為的改變。「在他（消費者）需要的時候，我們就可以滿足他。」這是零售業永遠的挑戰。

文章來源:坐穩台灣連鎖藥妝龍頭，那些屈臣氏背後你沒看到的事

 

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投遞簡歷往往是現在求職過程中的第一環節，除去個人資質能力之外，簡歷的寫作品質也直接決定著求職者能否進入到面試環節。本文作者Terrence Kuo 是一名軟體工程師，他將自己在簡歷寫作方面的成功經驗在本文中進行了分享，這份簡歷讓他成功進入了Google、 Facebook、亞馬遜、微軟和蘋果公司的面試環節。

就是這份簡歷讓我成功進入了 Google、 Facebook、亞馬遜、微軟和蘋果公司的面試環節，而且這些面試機會都是我通過線上職位申請這種一向被視作“簡歷黑洞”投遞途徑的方式來獲得的。線上職位申請是當下人們求職的一種常見方式，因此競爭力格外激烈，獲得面試的機會也就相對渺茫，但我正是通過這種最常見的方式成功拿到了上述幾家大型科技企業的面試機會。

我是怎麼做到的？在本文中我將就以下幾個方面對我的簡歷內容進行逐項分析：

解釋我製作簡歷時所做的選擇和取捨

為什麼我相信這份簡歷能讓我拿到大企業的面試機會

你怎樣才能創作一份更好的簡歷

我之所以決定寫這篇文章是因為在最初開始找工作的時候，我投了海量的簡歷，但得到的面試機會卻少之又少。如果在當時能有這樣一份適用的簡歷供我參考，對我來說自然可以少走許多彎路。

本文內容分為以下幾個部分展開：

1、採用最常見求職方式，卻得不到面試機會—我最開始求職時所遭遇的沮喪與挫折

2、評估簡歷內容：進步—思考不同的簡歷內容創作，提高進入面試的機會

3、通過實例學習如何創作一份優秀的簡歷—對我的簡歷內容進行逐項分析

採用最常見求職方式，卻得不到面試機會

 

線上求職申請

你可能瞭解每家公司為崗位線上申請所提供的網站連結，就是那種很典型的人才需求網頁，展示公司當下所需的一系列崗位，你可以點擊具體職位瞭解關於這一職位的描述以及具體要求。但是接下來你可能會發現這些職位描述中所用到的一大堆詞語你可能連聽都沒有聽說過，本來你覺得自己完全可以勝任的崗位現在卻感覺有些不確定了。

儘管如此，你仍然需要進行職位申請，因為你需要一份工作。於是，你線上填寫求職表格、點擊提交，然後開始等待並希望能夠得到對方積極的回應。在這過程中，你可能會收到如下三種不同的回應方式：

1、電話面試（耶，有機會得到這份工作！！！）

2、直接拒絕（哎，從頭開始……）

3、沒有回復（也太不禮貌了吧！）

重複這一過程，直到成功找到工作……對嗎？

可悲的是，這就是許多人在尋找工作或者實習機會時所經歷的典型過程。線上申請幾家公司的崗位，被拒或者直接沒有回復。之後，再繼續申請另外的公司崗位，繼續被拒或者石沉大海，沒有任何回應。一而再，再而三，重複這一過程。我們為什麼要這樣做？我們花費大量的時間來做這相同的重複性任務，就是為了得到相同的、令我們一次次失望的結果嗎？你可能會說為了得到面試機會，每個人都需要經歷這一過程，對吧？因為只要我們朝著正確的方向努力，那至少我們就擁有一線希望，對吧？要不然，要怎樣做才能進入面試呢？

 

評估簡歷內容：進步

“通往成功的路上總要經歷沮喪和失敗。”—Dale Carnegie（《How to Win Friends and Influence People》一書的作者）

對於無法進入面試環節這一問題，我們可以考慮如下兩種解決方式：

1、細細研究你的求職簡歷

2、思忖從投遞簡歷到獲得面試機會這其中所走的路是否正確

本文我們將重點探討第一種方式，因為無論你最終決定走哪條路去獲得面試機會，簡歷幾乎是所有企業用來對你進行評估的一個基礎。因此，在本文中，我會逐項細細檢查我的簡歷內容和資訊，集中討論如何創建一份不俗的簡歷。通過線上投遞簡歷的方式獲得面試機會是一件非常具有挑戰性的事情，因為你的簡歷需要通過層層關卡才能被投遞到招聘經理的手中。首先，它必須通過線上關鍵字過濾，在招聘人員短短 6 秒的審視過程中給人一種出色、脫穎而出的感覺，然後才能到達招聘經理手中，由他們來進一步決定你是否符合他們的職位要求，是否可以進入面試。

即便存在這樣諸多的困難，我仍然通過線上申請方式進入了 Google、 Facebook、亞馬遜、微軟和蘋果公司的面試環節。想知道我是怎樣做到這一點的嗎？那就是不斷地嘗試並且吸取教訓與經驗。我從本科二年級就開始進行線上申請，迄今為止可以說是申請過數百個不同的軟體工程職位。開始進行線上職位申請時，自然以絕大多數回復都是拒絕收場，但隨著時間的不斷推移，我學會了怎樣去調整簡歷內容。到我大四那年，我幾乎可以做到，對於每個線上申請的職位，我都可以得到面試機會。而讓我進入這些面試環節的簡歷正是我在本文中所列舉的這份簡歷。

我用了四年的時間對簡歷進行不斷的修改與測試，最終才能達到實現高幾率面試機會這樣的效果。根據我的自身經驗，我總結出了一套簡歷寫作原則，可以幫助你更好的創作簡歷內容。這些簡歷寫作原則幫助我找到了夢寐以求的工作，相信也可以幫助你找到自己理想的工作。雖然我自己是用了四年的時間才逐漸摸索出這一切，但經過我的總結和提煉之後，你就不必再經歷如我一般的坎坷和曲折，少走許多彎路。因為我是軟體工程崗位方向，所以我的簡歷創作也是以軟體工程為例，希望本文能夠為軟體工程領域求職者提供一站式簡歷創作指導服務，這樣你就不必再浪費時間搜索不同網站，整合資訊。

 

舉例說明怎樣創作一份優秀的簡歷

“方法可能有一百萬種，但原則其實很少。掌握原則的人才能成功選擇自己要採用的方法。只是嘗試不同的方法而忽略原則的人註定會身陷困境。”—拉爾夫·瓦爾多·愛默生

招聘人員沒有那麼多時間來耗費大量的時間流覽你的簡歷內容，每位元招聘人員閱讀每份簡歷的平均時長不到六秒鐘，所以一定要保持簡歷內容與長度的簡潔明瞭。

分為如下幾個部分（頭部資訊、教育背景、就業履歷、軟體專案、技能）這幾個部分按照重要性進行從上往下的順序排放，“個人專案”部分對於想要尋求軟體工程職位工作的人來說是必不可少的一個部分。整體佈局以及各個部分格式看上去整潔、一致確保每一部分內容都與整體佈局風格和形式相符。風格一致很重要，因為這樣可以增強可讀性。那為什麼這份簡歷那麼有效，能夠讓我拿到這麼多優秀企業的面試機會呢？接下來我們一一探討。

 

你是誰（1）

目標受眾：任何需要創建一份簡歷的人

簡歷開始部分真的很簡單，就是你的名字。你需要將你的名字置於簡歷最頂部，並採用簡潔、清晰、一目了然的字體進行展示。無需什麼繽紛的色彩或者花哨的字體，簡單明瞭就足夠。你希望招聘人員遠遠地就能輕鬆看清你的名字，因為你肯定希望他們對你有印象，知道你是誰。只要付出最小的努力就可以讀取簡歷內容的招聘人員自然快樂指數更高一些，而這樣的招聘人員更有可能讓你進入面試。

重點：讓招聘人員可以最輕鬆、最容易的找到你的名字。

 

聯繫方式（2）

目標受眾：任何需要創建一份簡歷的人

聯繫資訊內容的呈現就應該像你的名字一樣，越簡單清晰越好，這一點非常重要。哪怕你其它資訊都搞砸了，也不要搞砸這一項，要不然招聘人員怎麼聯繫到你呢？

重點：確保輸入正確的聯繫資訊。

 

教育背景（3）

目標受眾：任何擁有學位背景並且需要創建一份簡歷的人

如果你正在上大學或者已經大學畢業，那本科教育應該是你簡歷正文的第一部分內容，因為能夠接受本科教育本身就是一項巨大的成就。根據美國勞工統計局資料顯示，在“年齡為 16 至 24 歲的高中畢業生中，只有 66.7% 的畢業生能夠繼續進入大學就讀”，所以你應該以自己的本科教育背景為傲，並且將它放在最重要的位置。不需贅言，這項教育背景就足以告訴招聘人員你在教育和學習方面的投入。這一點至關重要，因為科技在不斷變化，而教育與學習的能力是決定你未來能夠適應這種變化，取得成功的一項重要指標。

在介紹過程中，確保自己能夠列舉與所申請職位對應的相關課程。也許義大利美食歷史課程聽上去很是有趣與新穎，但它對於電腦科學崗位的申請來說毫無裨益。將申請職位對應的相關課程如:Python、UI、C++及Java課程等，一一列舉出來可以顯著提高招聘人員和招聘經理對你的打分，他們看到這些相關課程內容會認為你更有可能具備勝任該職位的能力和資質。

重點：介紹教育背景，並列舉與求職崗位相關的課程。

下面就是平均學分績點（GPA）的介紹，在探討這一部分之前，我們需要先回想一下簡歷的主要目的所在。簡歷的主要目的就在於通過一種簡潔明瞭的方式展現出自己的知識背景、技能和所獲得的成就。所以，我們需要在簡歷中添加你自己認為引以為傲的內容，那些能夠令人印象深刻的內容。通過簡歷這一媒介，你希望能夠展現出自己最好的一面，讓招聘人員和招聘經理有想要對你進行進一步面試的想法。

明確簡歷這一目的之後，我們再來談平均學分績點問題。你在學校的平均學分績點是否能夠令人對你產生好印象這一點非常容易判斷，如果你的平均學分績點低於 3.0，那就沒必要讓它出現在你的簡歷中。直接刪除這一部分資訊，因為它只會對你產生負面影響。如果你的學分績點在 3.0-3.2 之間，那就需要進一步斟酌是否要提及這一資訊。就我個人經驗而言，一些企業要求的最低學分績點往往是 3.2，但這些公司主要是金融類或者定量分析公司，大多數軟體類企業很少會對你的學分績點做出要求。如果你的學分績點在 3.2 以上，那就無需遲疑，直接在你的簡歷中進行展示即可。

如果你的整體學分績點不太理想，那也不要擔心，因為你可以發揮一下自己的創意。以我為例，由於我在大一那年在像工程以及人文等統修課程上成績表現不佳，導致我整體的學分績點為 3.2。但是我在專業課程方面成績都比較好，專修課程學分績點能夠達到 3.44，可以說是很高的一個水準了，所以在簡歷中可以有所側重、有所取捨的進行展示。

其實在簡歷中你可以通過很多方法來展示出自己最好的一面，即便是那些本來看上去對你不利的內容也是如此。像上文我所提到的專修課程學分績點就是一個很好的例子，你可以根據自身情況發現很多這樣的方法。以自己的成就為榮，但也要坦然接受自己的失敗，因為這樣才是一個完整的你。在誠實守信的前提基礎之下，凸顯出自己最好的一面。

重點：不要讓平均學分績點決定你的能力。創作簡歷的目的就在於展現出自己最佳的一面，不要忘記這一原則。發揮自己的創意，但不要說謊。

 

就業履歷（4）

目標受眾：具有軟體工程工作經驗的求職者

如果你是沒有任何工作經驗的大學生，也不必擔憂，這是我在大四那年申請全職工作時的簡歷，那時的我有幸通過夏季實習積累了相關的工作經驗，但這並不是絕對必要的。如果你發現自己在這一部分沒有太多可以填充的內容，那可以直接跳到下一部分—“個人專案”部分。

雖然擁有工作經驗看似能夠增加自己的競爭優勢，但在尋找軟體工程職位工作時，並不是所有的工作經驗都有效。在這種情況下，你需要只列舉與你申請職位相關的工作經驗。例如，如果你的工作經驗是指之前做過零售收銀員或者食品行業服務員，那就沒必要在簡歷中提及這部分內容。很不幸，你收銀的能力或者是餐飲行業的服務能力無法表明你可以勝任軟體工程師職位。

招聘人員的目標就是實現求職候選人與合適職位之間的匹配，因此將你過去做過的與本次申請職位相關的工作經驗展示給招聘人員看是至關重要的一點。要做到這一點就意味著你要創建各種不同的簡歷，每一種簡歷都是針對你感興趣的不同工作而量身定制。這一操作其實就類似於你在申請大學時所做的事情一樣，你必須針對你所申請的不同的大學撰寫不同的申請材料，因為每所大學都有自己獨特的價值觀、文化氛圍和學校願景，你不可能只用一篇通用、一刀切似的申請材料來完成不同的大學申請工作。在你求職過程中也是如此，你需要根據你所申請的工作和職位量身定制你的簡歷。

最後關於時間問題多說一點。在簡歷中需要先列舉您最近的相關工作經驗，依次往前順推排列之前的相關工作履歷。對於本科生來說，就是大學之後的相關經驗，高中或中學的成就應該就無需再提了。

重點：為你申請的每一類工作量身定制不同版本的簡歷，沒有一個通用版本的簡歷可以適合所有不同的職位。

在寫簡歷過程中最難的地方可能就在於如何以一種令人印象深刻的方式將您在過去工作中的成就以一種有意義的方式描述出來。所謂有意義並且令人印象深刻是什麼意思呢？這裡是說你在簡歷中的描述要能達到這樣的效果，要能讓招聘人員產生這樣的想法：“這正是我們所尋找的人，他擁有我們所需要的職位技能。這個人在過去的工作崗位中發揮了自己應有的作用，這就是我們想要進一步面試或者招聘的人。”就業履歷部分的主要目的就在於展示你在以往工作以及崗位中所發揮出的影響和價值。你的目標就是要向招聘人員展示你是可以完成他們的職位任務並且可以完成的很好的那個人。

為了在我的簡歷中以最好的效果來展示我在過往工作中所取得的成就，我採用的是由 Google 前人力運營高級副總裁 Laszlo Bock 所提出的一個句式：

“通過……實現了……的效果，提高或者改善（衡量標準）……。”

“Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]” — LaszloBock

在我所提供的簡歷版本中，你可以很清楚的看到這一句話：“通過集成油量表感測器並設置電池節電狀態，將設備的電池壽命提高了 8%。”（Improved device’s battery lifespan by 8% by integrating a fuel gauge sensor and establishing a battery saving state）

逐一對應分解一下我的這句話：

通過……：通過集成油量表感測器並設置電池節電狀態

實現了……的效果：改善了設備的電池使用壽命

提高或者改善（衡量標準）……：提高8%

可以說在我簡歷的這部分內容中，我每一句話都是借鑒或者參考的這種句式。你在製作這部分簡歷內容時，也可以參考以下動詞：

以下是我總結出的幾個類似實用的句式：

通過……降低（增加、改善）了……達……的比例

為……對……進行了重新設計

通過……實行……達到……效果

利用……做……實現了……

英文：

Reduced _____ by _____ by _____.

Redesigned _____ for _____.

Implemented _____ for _____ by _____.

Improved _____ by _____ through _____.

Utilized _____ to _____ for _____.

Increased _____ by _____ through _____.

Integrated _____ by _____ for _____.

Incorporated _____ for _____ by _____.

重點：“通過……實現了……的效果，提高或者改善（衡量標準）……。”是向招聘人員或者招聘經理展示你在過往工作中所取得的成就及影響力的最有效、最直接的方式。

最後，對於每一項工作經驗我都會後續追加上“所用到的知識”這一條目內容，這樣做的目的在於通過明確說明我在專案中應用到的知識技能，從而讓招聘人員清楚地瞭解我所熟悉的技術和能力。

另外，這樣一來，在簡歷最後的“技能”部分，我也可以簡潔、俐落的進行展示即可，無需再長篇贅述。由於我上過Java課程及其他的相關程式語言，招聘人員藉由查看最後技能部分可以對我的電腦語言能力有一個清楚的瞭解，如果他們想要查看我是否具有使用某種特定工具、框架或庫的知識能力，那他們可以通過查看我的專案來瞭解這些具體資訊。

 

個人項目（5）

目標受眾：尋找軟體工程職位實習/全職工作機會的學生+軟體工程職位部分申請人

 個人項目對於激發招聘人員或者招聘經理的興趣可以說不可或缺，因為這能夠表明你對程式設計充滿熱情。個人專案可以是與程式設計相關的任何內容，無論是一個 Python 腳本、一個 Java 程式、網頁，還是一個移動應用程式等。這些專案能夠表明你是真的對電腦科學充滿興趣，並且你有很強烈的意願想要成為一名軟體工程師，所以你才會超出自己的學業之外去自己主動創建一些東西。

具有這種自己去創建一些東西的主動性可以說是讓招聘人員印象深刻的一種特質，這就表明你願意付出努力去擴展您的電腦科學知識，並且你願意付出額外的工作和努力去實現這一點。因此，個人項目是證明你在這一領域具有自我主動性與個人濃厚興趣的一種絕佳的方式。除此之外，個人項目的另一個好處在於，你在操作個人項目的過程中所獲得的技能能夠直接適用于現實的工作之中。這些技能如果你只是單純待在學校通常是不會用到的，但是在個人專案工作中就會用到，例如使用標準框架/庫、瞭解全棧網頁開發、創建移動應用程式、設置一個開發環境或者是使用 Vim 進行高效程式設計。

提示：你可以創建一個個人網站，用來展示並且記錄你所有的個人專案。這也是可以將你的簡歷進行“虛擬拓展”（超出一頁的篇幅）的一個小技巧。也許我重複的次數足夠多，就會引起你的重視。所以我最後再重申一次，個人項目能夠證明你具有足夠的熱情和奉獻精神，可以讓你去開發出你現在尚未具備的一些工作技能，而這是任何軟體工程工作所必備的條件之一。

“去創建一些 iPhone 應用程式或者網路應用程式，或者無論什麼都行。老實說，只要你有自己創建一些東西就行，具體創建的是什麼並沒有那麼重要。你可以用一個週末的時間就創建出一個個人項目，這就意味著你只需要投入 3-4 個週末的工作就可以讓自己的簡歷從平平無奇變得出類拔萃。真的，我知道有好多人都是這樣做的。” – Gayle McDowell（前 Google 工程師，程式師面試指導經典《Cracking the Coding Interview》作者）如果你有一家心儀的企業，你非常想去那裡工作，那讓自己在求職環節中脫穎而出的最佳方法之一就是做一個與你申請職位相關的個人項目。我個人就是通過在 Udacity 上學習免費線上互動電腦圖形課程的方式拿到了 Autodesk 的實習機會，Udacity 的課程教會我使用一款名為 three.js 的 JavaScript 庫，巧的是在 Autodesk 正好有一個軟體工程實習崗位，需要一位元瞭解全棧網站和 three.js 知識的實習生。對於這一技巧我要事先提個醒，這並不是什麼十全十美的技巧策略。這只適用於像 Autodesk 這樣沒有體系軟體工程實習崗位的公司，像 Google、Facebook 和微軟這樣的公司就不適用。

重點：個人項目是必備條件，如果你還沒有創建過個人項目，那現在開始行動！

 

技能（6）

目標受眾：尋找軟體工程職位的任何求職者

看標題就足以說明問題，技能部分需要做到簡潔、俐落。直接列出你希望招聘人員瞭解到你的相關技能，你在這部分列出的與招聘職位描述中資質要求部分關鍵字匹配的技能越多，你的機會就越大。這可以讓你輕鬆通過線上關鍵字掃描環節，當然最終能否進入面試還是需要由招聘人員根據你的整體簡歷內容作出決定。

關於技能部分需要注意的一點是，不要只是為了證明你適合這份職位而列出所有你認為應該列出的技能。實事求是，否則很容易露餡。給自己留一些餘地，可以列舉出不同技能不同的熟練程度。因為你可能不會對所有的程式設計語言都達到同樣的熟練程度，所以標注出不同的熟練程度可以讓招聘人員及時地瞭解哪些是你最擅長的，哪些是你相對熟悉的。

我傾向於採用以下兩種熟練程度的形容詞：

1、Proficient：我用的非常熟練、用起來非常順手並且現場就可以應對質詢的程式設計語言。

2、Familiar：我過去使用過這種語言，但現在並不是很瞭解，給我一段時間可以再次上手。

其他可用形容詞還包括：

Advanced

Intermediate

Basic

或者

Expert

Advanced

Intermediate

或者

Fluent

Proficient

Familiar

或者

Working Knowledge

Basic Knowledge

重點：線上申請某個特定職位時，參考職位描述內容，並在簡歷中添加相應的關鍵字以增加面試機會。

 

關鍵點梳理總結：

確保你的姓名和聯繫資訊這些內容正確並且一目了然

一定要介紹自己的教育背景，如果你的平均學分績點不甚理想，就不要提或者是發揮創意從不同角度進行介紹

利用 “Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]” 句式來有效展示自己在過去工作中的成就

一定要有個人專案，尤其是如果你沒有相關工作經驗的情況下

 

寫在最後

這是我在 2017 年大四那年求職時所用的簡歷，雖然這份簡歷讓我進入了眾多軟體工程公司的面試環節，但無法保證能為每一個人都實現這樣的效果。儘管如此，借鑒這些寫作原則和技巧總有裨益。科技在不斷發展，人才招聘也是一個不斷變化的過程，借鑒但不複製才是最明智的做法。參考這些內容，然後保持自己的特色，做自己。

 

原文連結：

medium.freecodecamp.org/writing-a-killer-software-engineering-resume-b11c91ef699d

文章來源:

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你知道嗎?現在人工智慧，正在帶給「白色巨塔」重大改變，但這波 AI 熱潮到底走了多遠，對醫療行業內生態、投資的影響，又是什麼？美國網站 CB insights 日前發表報告，整理出 9 大重點，描繪出目前發展。這份《Top Healthcare AI Trends To Watch》報告指出，「圖像辨識」是 AI 醫療的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣布，其研發的神經網路已經能辨識出 50 種眼部疾病，準確度媲美醫生。

另外，製藥公司開始試著透過深度學習開發新藥，例如默克（Merck）集團和新創公司 Atomwise 合作，已來台設點的英科智能（Insilico Medicine）則和 GlaxoSmithKline 攜手。從投資趨勢來看，AI 醫療新創也越來越受到矚目。2013 年起，美國 AI 醫療新創募資超過 43 億美元，投資件數 576 件，在所有跟 AI 相關的募資領域裡，數量居冠。

 

 

但發展醫療AI的最大障礙之一，就是需要讓現行「不存在」的流程趕上既有發展，以及嘗試這些發展中的新科技。「像是在美國，並沒有統一規格、存放的病患檔案和數據，當病人傳真或用Email寄送檔案時，這些手寫資訊、PDF檔該如何擷取出資訊，會相當具有挑戰性。」但蘋果已經注意到這個現象，找上許多合作夥伴，要解決電子病歷問題，並把電子病歷掌控權放在病人手中。

1. AI 成為一種「醫療設備」

美國 FDA 開始陸續通過 AI 軟體的影像診斷許可。今年 4 月，FDA 認證 AI 軟體中的人工智慧可以在沒有專家協助提供意見的情況下，單獨判斷病患是否罹患糖尿病導致的視網膜病變問題。這套 IDX-DR 軟體能辨識出 87.4% 的嚴重糖尿病視網膜病變。新創公司 Viz.ai 也被許可分析和辨識潛在中風機率。通過 FDA 審核後，這間新創募資了 2,100 萬美元 A 輪資金，投資人包含了 Google Ventures；GE 奇異支持的新創 Arterys 在去年通過 FDA 審核，能用雲端 AI 平台分析心臟影像。今年則通過用 AI 判斷肝臟和肺部損害分布狀況來診斷癌症。AI 診斷快速通過官方許可，帶來不少商機。2013 年起，有高達 70 間 AI 醫療影像和診斷公司成功募資，件數超過 119 件。

2. 挖掘非典型的風險因素

用神經網路來分析視網膜影像和聲音波紋，有可能有潛力能幫助判斷心臟病的風險。Google 去年在 Nature 期刊發表論文，能透過神經網路學習辨識視網膜影響，用以找出心血管的潛在風險。這篇研究指出，透過視網膜影響，不光是能看出年齡、性別、吸煙等風險因素，甚至還能量化出一些未曾發表過的因素。

另一方面，Mayo Clinic 和一間以色列新創公司 Beyond Verbal 合作，從罹患冠狀動脈疾病的病患身上，找出獨特聲音特徵，發現其中兩項特徵和罹患疾病高度相關。一間新創公司 Cardiogram 甚至表示，他們可以從心跳變化的速度來判斷是否罹患糖尿病，準確率高達 85%。

3. 蘋果公司衝擊臨床實驗

蘋果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治療研究生態系，而大數據將會是 AI 應用的核心。2015 年起，蘋果發表了兩項開源架構：ResearchKit 和 CareKit，用來幫助臨床試驗招募病患和遠端監控健康變化。這項架構允許研究者和開發者打造醫療 App 觀察這些受試者的每日變化。像是杜克大學開發了一款結合臉部辨識演算法和 iPhone 前鏡頭的 App，能記錄自閉症孩童的行為。還有一款有上萬人使用的 mPower App。利用手指運動和腳步分析來研究帕金森式症病人，並讓這些檔案能更廣泛地的被研究社群使用。今年 1 月，蘋果宣布 iPhone 使用者接下來都可以透過旗下的「健康」App，從他們的合作機構中取得自己的電子病歷，包含過敏等資訊。6 月份，蘋果再發表健康紀錄 API 給開發者，由使用者自主選擇，是否提供個資給第三方應用和醫療單位。

4. 大藥局的 AI 轉型記

傳統大藥商正積極和 AI 新創尋找可能性。今年 5 月，知名藥廠輝瑞（Pfizer）宣布和新創公司 XtalPi 合作，後者是一間由騰訊和 Google 支援的 AI 公司，希望能改善小分子藥物的製程，以及開發基於運算而設計出的新藥。另外，諾華（Novartis）、賽諾菲（Sanofi）和默克等大藥廠也紛紛和 AI 新創公司合作，希望能開發出治療腫瘤和心臟病的新藥。雖然很多 AI 新創公司都還在早期階段，但這些大藥商還是希望能賭一把，透過演算法來開發新的製程和藥物。

 

5. AI 需要醫生

AI 公司需要醫療專家「詮釋」影像，教會演算法如何判斷異常。Google 旗下 Deepmind 公司在兩年前開始和眼科醫院合作，有高達 94% 準確率，能判斷近 50 種眼部疾病。而這還只是第一階段的成果。Deepmind 投入大量時間標籤化和整理視網膜光學斷層掃描（OCT）檔案，他們將約 14,884 張斷層提供給眼科醫師和驗光師，進行初步判斷。對美國來說，讓高薪醫師只做這些事，顯然不划算，但美國國家衛生研究院（NIH）正在幫忙做這件事。今年 7 月，他們釋出來自超過 4,400 名病患的 3 萬 2 千張斷層掃描，而這些病患的損傷部位，都已經由放射師判斷過。NIH 表示，這是目前最大量的檔案釋出。另外，奇異公司和西門子也正在進行大規模的醫療檔案計畫。奇異在今年 5 月拿到一項專利，能運用機器學習分析顯微鏡下的細胞種類。

6. 中國 AI 醫療發展越來越好

今年 1 月，中國在 AI 醫療新創募資案的數量正式超越英國，成為全球第二高的國家。加上中國政府去年喊出，要在 2030 年成為 AI 研究領域的領導者，讓被列出計畫的「醫療」發展前途看好。像是科技巨頭阿里巴巴、騰訊都對健康領域伸出橄欖枝，尤其是中國近 3.8 萬間醫療機構都有微信帳號，其中六成讓使用者可以直接掛號、兩千家接受微信支付，被外界看好能打入醫療市場。不過，中國和美國都有「醫療建檔」的問題，為了解決這個現象，中國政府已經著手建立好幾個區域醫學中心，統一病患數據。「台灣醫院的資訊整合能力，還是比較領先，」大仁集團總經理張文信認為，雖然在資本支出和市場商機不如對岸，但健保資料庫的數據、醫師素質和資訊整合能力，都會是台灣醫療機構能夠輸出、領先的關鍵優勢。

7. DIY 在家診斷興起

AI 讓智慧型手機和穿戴式裝置變成強大的在家診斷工具。新創公司 Healthy.io 宣稱，他們讓尿液分析跟自拍一樣簡單。他們的第一項產品：Dip.io，可用傳統的驗尿試紙來判斷是否有尿液感染。藉由智慧型手機的鏡頭，演算法會以不同光線的情況來解讀試紙，目前已經在歐洲和以色列販售，最近也被 FDA 核可。另外，SkinVision 則強調，他們可讓智慧型手機觀測皮膚狀況，判斷是否罹患皮膚癌。

8. AI 幫忙省成本、增加醫療機構品質

醫療機構最重要的價值，應該是以「病人」為核心，不過這些經營者的想法，往往是希望能用「最低成本提供最好服務」。AI 新創 Qventus 宣稱，他們的演算法會比對醫師面對相同疾病時的處方和處置，透過和醫院合作，成功降低了 40% 的不必要花費。

9. AI 聊天機器人能代替心理諮商嗎？

心理諮商的費用相當高，因此有新創團隊思考用 AI 聊天機器人，改變民眾的負面想法和行為，包含情緒追蹤和數位健康日誌等，專注在認知行為療法領域。例如這間 Woebot 新創，已募資 800 萬美元。表示並非要取代傳統療法或人際互動；Wyse 募資 170 萬美元，已經在 iTunes 上推出能舒緩焦慮和沮喪的聊天機器人；X2AI 則表示，目前有高達 400 萬付費用戶和他們的聊天機器人對話。不過也有專家批評，「AI 對於心理學一無所知，就像笨學者一樣。」儘管 AI 在製藥、診斷、研發等領域都有所進展，但想「了解人心」，對於目前的人工智慧進展來說，或許還有一段長路得走。