1. 招募瓶頸｜為何傳統流程卡關

延誤主因多是人工篩選與排程摩擦，而非缺人。

2. MIND 架構｜雙引擎一流程

MIND 不是單點工具，而是可疊加速度的招募堆疊。

• Layer 1：解析、評分、排序後再人工決策。
• Layer 2：候選人自行錄製，AI 快速產出報告。

3. 引擎一｜AI 履歷分析

先面試最值得的前 20%，而不是面試所有人。

AI 履歷分析

繁中登出

王小明

下載報告

職位: 品保工程師(無經驗) | 分析日期: 2026-01-22

AI 評分: 65

評分理由

候選人具備產品管理與分析相關經驗，但在品保實務經驗相對不足，與目標職位的核心要求仍有落差。

關鍵優勢

• 具備產品管理與 AI 專案協作背景
• 團隊協作與專案執行經驗完整
• 在對客溝通情境中展現良好表達能力

關鍵隱憂

• 缺乏直接的品質保證流程實作經驗
• 尚未展現 8D 報告與 lot 分析實務
• 需補強品保領域的技術知識深度

建議面試追問

1. 請說明你在製造或產品環境中的品質管理經驗。
2. 你會如何系統性分析一個產品缺陷問題？
3. 面對客戶稽核時，你會如何準備與應對？
4. 請解釋 8D 報告在品質管理中的核心價值。
5. 你平時如何更新品質管理的標準與最佳實務？

• 即時分流：履歷進站即完成結構化解析。
• 可解釋評分：附優勢、風險、追問建議。
• 主管聚焦：從排序名單開始複核。

4. 引擎二｜AI 影像面試

以 24/7 非同步面試取代排程等待。

AI 面試報告

繁中登出

王小明

下載報告履歷

service@mind-interview.com

品保工程師

AI 面試評分: 85

具備清楚表達與邏輯回應能力，專案經驗可對應職缺核心需求。

關鍵摘要

• 具備跨部門協作與專案推進經驗。
• 回答結構清楚，問題拆解能力佳。
• 可快速上手品質流程與數據分析任務。

自我介紹影片 回放

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回放 00:36 / 01:30

人格特質

外向性

佳

情緒穩定

中上

親和性

佳

責任感

優

開放性

中上

• 零排程阻力：投遞後可立即作答。
• 結構化題組：情境、行為、職能一致評估。
• 一次到位輸出：分析、分數、回放連結。

5. 主管評選｜一鍵送審與免登入回饋

HR 一鍵送審，用人主管透過連結即可檢視履歷與 AI 面試，無需進入系統。

• 一鍵送審：履歷、面試報告與回放打包送交指定主管。
• 免登入連結：主管隨時檢視影音證據並留下結構化意見。
• HR 彙整決策：回饋集中可追溯，快速決定是否進入下一輪。

6. 轉換重點｜同步到非同步

ROI 來自去除同步依賴，而非新增更多系統頁籤。

7. 信任治理｜合規公平與防護

企業導入 AI 招募，重點是可治理、可說明、可驗證。

• 法規對齊：映射個資法與內控要求。
• 公平治理：持續監測群體偏差。
• 安全預設：加密、分層權限、最小揭露。

8. 大量招募｜MA 與校園

MA 與校園招募重點是並發承載與標準一致。

• MA 計畫：快速辨識領導潛力與韌性。
• 校園招募：現場即可發送 AI 面試邀請。
• 實習梯隊：自動化首輪，HR 聚焦錄取與培育。

9. 海量到 Top 10%｜可辯護決策

把跨週協調壓縮為可重複、可審議的決策管道。

1. Step 1履歷匯入：整合來源並標記技能、缺口與風險訊號。
2. Step 2AI 面試：非同步作答後評估邏輯、表達與職位適配。
3. Step 3複核晉級：在看板圈選 Top 10% 進下一輪。

MIND Interview · HR

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HR 總覽

招募專案

共 4 個專案 · 12 個職缺 · 未分類 2 個

管理職缺與專案

招募專案	職缺數
工程團隊 · FY26	5
GTM 與業務	3
人資與 TA 專案	2
產品與設計	2

職缺數量

12

候選人數

48

AI 面試

36

AI 面試已完成

29

影片面試

52

影片面試已完成

41

管道快照

職稱	階段	履歷分數	AI 影片
資深後端工程師（支付團隊）	初篩	92	報告就緒
產品設計師（成長）	面試	81	進行中
人資業夥伴 HRBP	錄取洽談	74	已完成
業務經理（亞太）	初篩	88	已邀請

示意畫面，非即時租戶資料；實際欄位與版面依部署環境可能略有不同。