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6個幫助你開始建立屬於自己的履歷表的小提示

6個幫助你開始建立屬於自己的履歷表的小提示

各位職場新鮮人,你們有否經歷過寄出大量的履歷表到大大小小的公司都沒有任何收獲的情況呢?

你有沒有想過是你的履歷表出現了問題?如果你想確定自己正往正確的方向走,不妨參考一下這篇文章,並檢查一下你的履歷表。

6個幫助你開始建立屬於自己的履歷表的小提示

1. 在招聘告示中尋找關鍵詞

首先,求職者必需由留意職位描述的關鍵詞的過程開始,這些關鍵詞表明了一些是僱主希望求職者會具備的特質。求職者可以嘗試回顧自己過去的經歷,看看當中所展示的特質是否適用於這份工作的要求當中,如你的答案是適用,請把這些特質包含在你的履歷表中,並透過相關的經歷加以輔證,以更好地匹配心儀職業的要求,增加求職的成功率。

2. 參考你所申請職位的履歷範本

在了解到與你申請職位相關的關鍵詞後,你可以開始着手於製作你的履歷表。 一般常見的內容會包含對您自己、您的工作經驗、教育、成就以及你的僱主所需的各項技能的簡述。上述的內容能使僱主更了解你的特質,加深對方的印象。

點擊這裡以獲取一些屬於不同行業的履歷範本。 

點擊這裡以獲取一些你可以嘗試填寫在自己履歷表裏的技能。

3. 確保你的履歷是易於閱讀。

請確保你的履歷內的每一部分都是精簡,切題。 較易閱讀的字體包括 “Cambria”、”Arial”、”Calibri” 或 “Georgia”。 在撰寫你的履歷表使請避免使用一些較為模棱兩可的字眼,例如,一些、很多等等的字眼。同時,請使用多一些能展視你在工作中作“主導” 的字眼,例如“帶領”、“有效地協調”、“提供了”、“設計了”等。運用更多這些字眼能提高僱主對你工作能力的評價,加深對方印象。

點擊這裡以了解更多有關 “主導” 的字眼。

4. 在你的履歷表內使用更多的數字

求職者在撰寫自己的履歷表時,應該多使用數據來強調你的能力及工作表現。 數字能以一個可量化的匯報方法來突出求職者的能力以及貢獻,並有助提高履歷表的可信度。 打個比方,你可以嘗試囊括以下的一些句子,例如 “在實行我提倡的計劃後,員工的參與度增加了73%” 或“在我的管理下,部門員工所花費在日常事務上的時間減少了15%”。這些可量化的數字能令求職者更有效地且準確地向僱主展示出自己的工作成果,提高求職的成功率。

5. 請根據具體的工作內容而修改你的履歷表

在完成你大部分的內容後,請細思你會否為每一份你所申請的工作而稍微更改你的履歷。在作出決定前請了解你所申請的公司的具體性質,以及聘用員工的條件。 如果他們有其他的具體要求希望僱員能達到,請相應地修改您的履歷。稍微對應着不同工作的履歷調整能使你成為較有競爭力的求職者,增加取錄的成功率。

6. 請細心校對你的履歷表

最後,請你在完成上述之事工後,嘗時找出自己有否任何的語法、標點或拼寫錯誤,此舉能夠讓自己的履歷表看起來更專業,增加公司取錄的機會率。

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當你完成你的履歷表後,點擊這裡,你就可以在GetLinks 上建立屬於你的個人檔案,尋找更多適合你背景的職缺。在你申請任何職位之前,請先細心留意心儀企業的背景,例如公司文化、福利、工資和主要產品及服務等等。先了解心儀公司的資料能讓求職者在正式申請職缺前,知道該公司與自身的要求是否吻合,此舉能幫助你更有效率地挑選工作。經過查閱後,如果你覺得該工作的內容很適合自己,歡迎透過GetLinks或該公司的平台申請。求職者需要在求職信中強調你的各項特質如何能貢獻該職位,你的理念如何與公司的文化一致,增加獲得面試的機會。最後,請耐心等待公司的面試通知。或者,你可以利用 GetLinks 來簡化上述的流程。在建立個人檔案後,GetLinks的系統會根據你的技能和經驗匹配最適合你的職位空缺。 運用我們龐大的數據庫和獨特的匹配流程,我們重塑了你尋找空缺的方式,讓您能更為輕鬆。如果您需要額外的協助,我們會提供專人服務幫助你完善你的個人檔案,指導你去完成相關面試。

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升職加薪後,為何很多人反而更焦慮?
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升職加薪後,為何很多人反而更焦慮?

上月專欄談到,在裁員、縮編及經濟不確定性下,職場人士需要建立「財務韌性」,讓自己即使面對收入中斷,仍然保有生活與選擇的空間。 但有趣的是,最近接觸不少客戶時,我發現另一個現象:有些人明明升了職、加了薪,甚至晉升管理層,焦慮感卻沒有減少,反而愈來愈重。 按常理推算,收入增加應該帶來更多安全感,為何現實往往相反?問題很多時不在收入,而在生活模式。 收入增加了,壓力卻沒有減少 曾有一位四十多歲的管理層客戶,十年間薪酬幾乎翻倍,由月入四萬元增至接近八萬元。表面看來事業發展理想,但當我們一起檢視財務狀況時,卻發現他的壓力比十年前更大。 原因很簡單。收入增加後,他換了更大的住宅,供款增加;子女升讀國際學校,教育開支上升;家庭旅遊、保險及生活消費亦同步提高。結果雖然收入增加了一倍,但每月可自由運用的現金流卻沒有明顯改善。 更重要的是,他開始不敢轉工。因為一旦收入出現空檔,整個家庭開支結構都可能受到影響。這種情況在中產及管理層人士之間其實相當普遍。 高收入,不等於高安全感 近年有一個財務規劃概念稱為「生活膨脹」(Lifestyle Inflation),意思是當收入增加時,支出亦同步上升,結果財務自由度未有真正改善。 從職涯管理角度來看,這亦是一種風險。不少人以為職場安全感來自更高薪酬或更高職位,但真正的安全感,很多時來自保留選擇權。 當你有能力拒絕不適合的工作、可以接受短暫轉型期、甚至有空間進修或探索新的職涯方向時,你才真正掌握主動權。相反,如果每月開支已完全依賴當前收入水平,即使職位再高,也可能陷入「不能停、不能轉、不能錯」的壓力循環。 那麼,升職加薪後應如何避免陷入這種情況?我認為有三個值得思考的方向。 第一,讓收入增長快於生活成本增長。 每次加薪後,未必要即時提升所有生活開支。把部分新增收入轉化為儲蓄、投資或退休規劃資產,長遠往往比單純增加消費更有價值。 第二,建立與收入無關的資產。 無論是投資組合、強積金、自願性供款,甚至其他長期資產,本質上都是將今天的工作收入轉化成未來的選擇權。 第三,定期檢視自己的「財務自由度」。 問自己一個簡單問題:如果今天失去工作,現有資源足夠支撐多久?答案未必需要非常充裕,但至少應讓自己擁有重新規劃下一步的時間。 職場發展當然重要,但我認為衡量成功不應只看職位高低或薪酬數字。真正值得追求的,或許不是賺得更多,而是在收入增加的同時,仍然保留選擇人生的能力。因為高薪不一定等於自由,而能夠掌握選擇權的人,往往才擁有真正的安全感。

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在數位經濟與人工智能技術高速發展的今天,企業正面臨一場前所未有的技術變革。隨著大型語言模型與自主智能體(Agentic AI)的持續進化,企業在享受自動化與生產力提升的同時,也無可避免地遭遇了複雜的道德與管治(Governance)難題。若缺乏完善的監管框架,AI 的失控不僅可能引發公關危機與合規風險,更可能損害企業的長期競爭力。因此,深入理解並建立具備韌性的 AI 管治機制,已成為現代企業不可迴避的戰略核心。 企業在引入 AI 時首當其衝的挑戰便是算法偏見與歧視。AI 模型的輸出品質高度依賴於其訓練數據,若歷史數據本身潛藏社會偏見,AI 系統便會不加思索地放大並延續這些不公。以人力資本管理為例,曾有跨國企業開發 AI 簡歷篩選系統以加速招聘流程,卻發現系統因過去十年的技術職位多由男性擔任,進而「學會」對包含女性特徵詞彙的簡歷給予較低評分。這種情況若發生在銀行或保險業的信貸審批上,將對特定族群造成系統性歧視,進而引發嚴重的合規風險與潛在的金融爭議。 另一個不容忽視的難題是深度學習模型的「黑箱」特質與透明度不足。即使是系統開發者,往往也難以確切解釋 AI 是如何推導出特定結論的。在醫療健康診斷、保險理賠評估或金融爭議處理等需要高度問責與精確性的領域中,這項缺陷尤為致命。若 AI 系統拒絕了客戶的理賠申請或作出了不利的決策,企業卻無法向大眾與監管機構提供清晰的邏輯解釋,這將嚴重摧毀消費者信任。因此,「可解釋性 AI」(Explainable AI)的發展與應用,對於推動技術落地至關重要。此外,在日常營運中,員工若在未經授權的情況下使用面向公眾的生成式 AI 工具,極易在不知不覺中輸入企業機密或客戶的敏感數據,這凸顯了防範數據隱私與商業機密外洩的迫切性。 面對上述挑戰,企業必須摒棄僵化的政策,轉而建立一套動態且跨部門的 AI 管治框架。AI 的應用早已超越單一資訊科技部門的範疇,企業應籌組涵蓋技術、法務、合規、人力資源及業務代表的專責委員會,共同制定符合企業核心價值觀的 AI 使用政策。同時,企業必須實施分級風險評估機制,針對不同應用場景採取差異化管理。例如,用於撰寫一般行銷文案的低風險系統可採常規監管;但涉及客戶信用評分、自動化醫療決策等高風險領域,則必須強制進行嚴格的「偏見審計」,並確保人類在決策流程中保留最終決定權。 在技術部署與企業文化層面,企業應積極引入私有化與企業級的 AI 解決方案,透過安全的隔離環境處理敏感數據,從根本上阻絕資料外洩的風險。然而,技術的防護仍需配合持續的內部審查與教育訓練。由於 AI 模型會隨著時間推移產生「數據漂移」(Data Drift)導致預測失準,企業必須定期對系統進行回溯測試。更重要的是,管治不僅是限制,更是賦能。企業應致力培養全體員工的數位素養,教導他們識別輸入敏感資訊的風險,並學會批判性地評估 AI 生成的結果,而非盲目信賴。 總結而言,在數位轉型的浪潮中,AI 的管治與道德標準絕非阻礙創新的絆腳石,而是企業實現永續發展(Sustainability)的堅實護城河。一間能夠負責任地運用 AI、嚴格保障數據隱私並確保算法公平性的企業,將能在未來競爭激烈的市場中贏得深厚的社會信任與品牌價值。唯有將「道德設計(Ethics by Design)」的理念深深植根於 AI 應用的每一個環節,企業方能在這場持續進化的技術革命中穩健前行。

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