AI面試會問哪些問題？
作者 Aaron Cao · 更新於
AI面試問的是由雇主提前寫好的固定題目：你的背景、關於過往工作的行為類問題、情境假設類問題、與職位相關的技術性問題，以及像是到職時間之類的事務性問題。每位應徵者拿到的都是同一份題目清單，通常有時間限制，通常沒有追問。
誰在寫這些題目？這如何影響題目本身
「AI面試」這個說法，聽起來像是有一台機器正臨場想問題。但幾乎所有情況下都不是這樣。招募人員或用人主管會在職缺公告上線前就寫好整組題目，上傳到平台裡，軟體再依相同順序回放給每一位應徵者。AI發揮作用的地方是呈現方式與評分，而不是出題。
正是這一點，解釋了這種形式讓人覺得彆扭的大部分原因。題目會維持籠統，因為同一份清單得適用於該職位的每一位應徵者。它們會避開任何依賴你具體履歷內容的問題，因為平台並不知道會收到什麼樣的回答。它們也很少針對某個有趣的回答繼續深挖，因為追問同樣得事先寫好。
這類題目透過兩種形式呈現。非同步影片面試讓你在自己方便的時間對著網路攝影機作答；即時的AI語音或聊天面試則由一個合成面試官進行即時對話。以下這些題目類型在兩種形式中都會出現。
最常出現的五種題目類型
在各個平台與產業中，反覆出現的都是同樣幾類問題：
- 背景與動機。「介紹一下你自己。」「為什麼選擇這個職位？」「為什麼選擇這家公司？」這些幾乎總是開場問題，評分依據是結構與相關性，而不是熱情程度。
- 行為類。「說說你處理和同事之間衝突的一次經驗。」「說說一個沒有按計畫進行的專案。」這類問題會獎勵STAR結構，因為在被評分的逐字稿中，清楚的情境、行動與結果，遠比一段東拉西扯的軼事更有優勢。
- 情境與假設類。「如果客戶提出的要求超出政策範圍，你會怎麼做？」這類問題在你沒有對應經驗可參考時，考驗你的判斷力。
- 職位相關類。客服應徵者會遇到平息事態的情境題，業務應徵者會遇到處理異議的情境題，工程師會遇到技術講解或簡短的程式撰寫任務。這一類在不同職缺公告之間差異最大。
- 事務性與篩選類。到職時間、離職通知期、地點或班次偏好、薪資期望、工作許可。這些是篩選條件，平台會把它們當作資料來讀取，而不是當作需要打分的回答。
提前針對這些相同的類別練習，比背誦某一道具體題目更有用。模擬面試模式會依職缺說明生成練習輪次，讓類別與你應徵的職位相符。
回答機器與回答真人有何不同
你知道題目本身會很普通。真正讓人措手不及的是呈現方式，本節會談到三個會改變你答題方式的限制條件：計時器、缺席的追問，以及重錄規則。
幾乎每個非同步平台都會為每個回答設置計時器，有些還會在開始錄製前留一小段準備時間。因為沒有追問，任何你沒說到的內容，都不會出現在逐字稿裡。真人面試官聽到答了一半的回答會追問剩下的部分；而軟體只會直接跳到下一題。這讓每個回答的第一句話，成為你所說的話裡價值最高的一句，也讓在計時結束前把話說完，比措辭是否精雕細琢更重要。
設想一位應徵中型軟體公司的客服人員。被要求描述一位難纏的客戶時，他花了四十秒講背景，結果時間還沒說到自己實際做了什麼就用完了。逐字稿裡只有情境，沒有行動，也沒有結果，於是這個回答被判為不完整，儘管他實際的處理方式其實很好。若先說結果，這個回答本可以被挽救。重錄規則因雇主而異，所以開始前要看清說明畫面，而不是想當然耳地以為自己有第二次機會。
如何準備，以及SubcueAI適合用在哪裡
針對這種形式的準備，有一種機械式的方法反而對你有幫助。拿出上面的五個類別，為職缺說明中能預見到的每個行為類主題寫一個具體的例子，並對著計時器大聲演練，直到你能在時限內講清情境、行動與結果。把自己錄下來看一遍；一個回答「感覺如何」與它「在逐字稿裡讀起來如何」之間的落差，往往正是丟分的地方。
要弄清楚即時輔助工具適用與不適用的場景。非同步AI影片面試會錄製你的螢幕與攝影機畫面，很多還運行在受限環境中，所以螢幕輔助在那種場合不適用，那一輪也不是SubcueAI的用武之地。它真正有幫助的地方，是提前的演練環節，以及隨後由真人面試官透過Zoom、Google Meet或Microsoft Teams進行的人工輪次。關於兩種形式的差異，更多內容見面試類型專題，設定步驟見教學頁面。