HR人才甄選的雙贏之道
📌 案例場景：數據分析師的招募挑戰
公司欲擴編資料分析團隊，開出一名資深數據分析師職缺，條件不僅要求高度的技術專業（如Python、SQL與建模能力），更需能快速理解業務場景、清楚與非技術部門溝通並轉化為具體的商業決策建議。然而，過往幾位入職的技術型人才雖然程式碼寫得漂亮、報表分析有條不紊，卻在與行銷或產品等非數據團隊溝通時，容易流於技術語言、少有提問與理解對方需求的意願，導致合作效率低落。HR因此決定重新設計面試流程，強化人才的「軟實力評估機制」。
✅ 方案一：結合結構化與談話性面試，建構全面了解的選才架構
📌 應用原則說明：
根據Marlo Lyons於《Harvard Business Review》中指出，結構化面試讓每位求職者置於同一測試標準下，避免主觀偏誤與個人好惡的干擾，提升甄選的公正性與預測效度（predictive validity）。而談話性面試則有助於補足結構化面試無法涵蓋的「文化適應性」、「溝通風格」與「價值觀契合度」等維度。
📌 實務應用方式：
🔹第一階段－結構化技術面試：
HR 與技術主管共同制定一套問題與評分規準，針對核心技能進行標準化提問。除了常見的技術問題外，亦可加入「錯誤修正思維」題型，例如：
- 「請分享一個你曾經做錯數據判斷的經驗，你是如何發現並修正的？」
- 「你會如何選擇適當的資料視覺化工具來幫助業務理解分析結果？」
此類問題有助於探查求職者是否具備資料倫理與自我反思能力，不僅是「能寫出程式」，還能「為什麼這樣寫」、「為誰而寫」。
🔹第二階段－談話性面試情境模擬：
HR與用人主管合作設計真實場景題，例如：
- 「PM跟你說：『這張分析圖我們行銷部根本看不懂』，你會怎麼回應？」
- 「你負責的預測模型準確度下降，但主管仍要求照常部署，你會怎麼做？」
在這種開放對話中，面試官觀察的重點不再只是「答對答案」，而是求職者是否能思考彼此立場、如何引導跨部門對話、是否願意調整輸出內容來貼近使用者需求。
📌 常見實務成效：
不少企業實際導入面試情境模擬後發現，不少求職者在技術上不一定最頂尖，但因在情境模擬中展現高度共感與協作彈性，最終成為跨部門溝通的橋樑，並成功推動多項商業應用。
✅ 方案二：運用「翻轉面試」，發現求職者的好奇心與批判性思維
📌 應用原則說明：
HBR作者Oded Netzer等人在其文章中提出「翻轉面試」概念，強調企業不應再單向主導問答流程，而是透過開放式探索任務、真實資料挑戰等設計，激發求職者展現其思維廣度與解決問題的潛力。他們主張，這樣的面試設計不僅能發掘求職者是否具備「現有能力」，更能預測其「未來成長性」。
📌 實務應用方式：
🔹設計「請你來問我們」的探索任務：
在面試尾聲，HR邀請求職者主動提問，並以此反向觀察求職者是否有策略性觀點與事前準備：
- 「你對我們最近轉型資料導向決策有何觀察？」
- 「從外部觀察，我們在哪些資料應用上還有進步空間？」
透過這種方式，HR可以看出哪些人有深入研究公司，並且具備「質疑現況」與「自發好奇」的特質。
🔹資料挑戰任務實作：
面試前提供一組模擬營收與使用者行為資料（可簡化或匿名化），讓求職者簡述其分析策略與假設，並在面試中進行即時演示。例如：
- 求職者提出：「我發現某日註冊用戶數特別高，是否與某活動相關？」
- HR 延伸測驗題：「若該活動資料缺失，你會如何補齊或驗證假設？」
此過程中，可觀察其資料思辨方式、對不確定情境的容錯力與溝通時的邏輯結構。
各類面試技巧重點整理
核心技巧 | 操作方式 | 有效評估項目 | 對求職者好處 |
結構化面試 | 統一問題設計與評分規準 | 技術力、經驗可信度 | 提升公平感，減少主觀印象 |
談話性面試 | 情境模擬、互動討論 | 溝通、文化契合、問題解決力 | 增加參與感，展現真實自我 |
翻轉面試 | 開放反問、分析任務 | 批判性思維、探索力 | 展現學習意願與職涯熱情 |
✅ 結語：
在數據人才愈趨搶手的市場中，HR的角色早已不只是安排流程與投遞履歷，而是「選才設計師」與「人才洞察者」。透過結構化結合談話性面試，以及翻轉面試中創新的探索設計，HR能更精準評估「誰不只是能做，更是能一起做得好」的團隊夥伴，真正打造出以人為本、實力導向的數據團隊。
📌 參考資料：