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「量化分析：負責運用統計模型和數據分析技術，深入挖掘和解析市場趨勢，為企業提供量化決策支持。主要職責包括開發和執行量化交易策略、風險評估以及績效分析。需具備扎實的數學統計背景、熟練的編程能力（如Python、R等），並能有效進行跨部門合作，與市場及技術團隊協同推進項目。台灣職場特有的團隊文化要求此角色具備良好的溝通技巧，以便於清楚傳達複雜的數據分析結果，並為決策層提供可信的建議。」
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被美化過的履歷表?
『都是104 Giver害的啦，我都收到很完美的履歷表，實際上來應徵卻.....』
上面這句話是某次參加活動的時候，有一位Giver提出來的。
他說，身為HR，看到一些履歷寫的真不錯，有架構，有邏輯，有量化的成效，照片也拍得很好。結果找來應徵，才發現對方寫得比做得好，一問才知道原來是診療室的Giver幫忙 "調教" 過的履歷表，難怪可以被列入 "已讀已回邀請面談" 之列。結果面試過程中，卻不盡理想，讓他有點失望。
有一位新加入的Giver透過簡訊問我：『我看對方改了好幾次履歷表都不到位，妳會建議我直接幫他改嗎?』
答案當然是 "母湯喔"~
「履歷表」原本就是用來爭取面試的門票，當時這項診療室的服務，無非想要協助年輕人，整理自己的優缺點，能夠以 "用人主管或HR的角度" 來爭取面試的機會。
以我自己為例，
(1) 我會請對方詳細閱讀他有興趣的工作，開出來的求職條件。
(2) 找出自身有過的經歷或經驗，或是曾經學習過的內容。對應求職條件的項目，整理出優勢，可以有量化的成果更好。
(3) 同時，我會提供履歷範本給他參考 (https://www.104.com.tw/profiles/?utm_source=104&utm_medium=resumeclinic_index)
，觀摩別人是怎麼寫履歷的。
做到以上幾項，Giver的任務也完成一大半。Giver是協助整理的高手，而不是整形高手。
剩下的就是靠求職者自己的實力和努力了。
讓我們成為剛剛好的Giver。
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