本系列文章以《產品領導人之道》一書為基礎，從人員、產品與流程三個面向，探討 AI 帶來的工作變化，以及產品領導人如何調整團隊的管理、協作與人才培育方式。

昨天談了 PM 招募的前半段，包含職務說明、角色、職責以及履歷篩選。當我們從履歷中找到幾位適合的人選，接下來該怎麼透過面試，進一步了解他們？

《產品領導人之道》第 13 章介紹了線上初談、回家作業與現場面談的做法。沿用這套流程，也可以加入 AI 協作的觀察方式，進一步了解應徵者的產品判斷、溝通與表達能力。

接下來，我會從招募者的角度出發，說明這套流程可以怎麼安排，以及各個環節能觀察到什麼，提供給有招募需求的產品主管參考。

先用 30 分鐘，確認雙方的期待

實體面談仍然有它的價值，但在投入更多時間之前，我會建議先安排一次 30 分鐘的線上初談：

• 前 5 分鐘說明職位： 介紹角色、組織架構與主要職責。如果工作需要使用 AI，也說明對 AI 協作的期待。
• 接著 15 分鐘了解應徵者： 請他重點介紹經歷、想強調的成果，也可以聊聊最喜歡的產品。透過追問，了解他實際參與了什麼，以及思考和表達的方式。
• 最後 10 分鐘讓他提問： 看看他關心什麼，對這份工作有多少理解與興趣。

招募者可以從這 30 分鐘初步觀察應徵者的表達能力。他能否在有限時間內說出重點，讓不熟悉專案背景的人聽懂自己的工作？面對追問時，是否理解問題，並補充相關的資訊？PM 經常需要向不同職能的協作者說明需求、協調工作，這個重要的溝通能力在線上初談時就能開始了解。

我也認為，讓應徵者提問這件事，不需要等到現場面談最後才做。如果他的期待和實際狀況有很大的落差，到面試最後階段才發現，豈不是有點可惜？

如果他的提問中有些問題無法當場完整回答，你也可以先記下來，承諾在現場面談時詳細回覆。願意為應徵者的問題做準備，也能讓他感受到你對這次面試的重視。

我曾經遇過，應徵者的履歷看起來很優秀，但到了現場面談才發現，對方無法清楚說明自己的經歷，一追問就講不出細節。畢竟應徵者可能還得為了面談而請假、花時間交通往返。先做一次線上初談，可以提早發現部分落差，減少彼此的時間浪費。

回家作業，先把範圍與 AI 使用方式說清楚

如果雙方都有意願繼續，就可以安排回家作業。

有人認為，還沒進公司就被要求提供提案，很像在免費替公司工作，甚至擔心想法被拿去使用。我覺得這些顧慮可以理解，所以招募者更需要小心設定作業範圍。

例如，安排一份預期三小時內可以完成的作業。如果這份作業連你或團隊裡的 PM 都得花上好幾天才能完成，要求應徵者做就不太合理。也要考量他缺少公司背景資訊，提供必要的情境、目標與交付期待。

題目可以選擇公開案例，或他熟悉的領域；成果可以是小型 PRD、產品分析、解決方案或簡報，對應他未來實際會做的工作。

如果要找的是能運用 AI 的 PM，我會直接告訴他：這份作業期待你使用 AI，工具不限。

像 Anthropic 就公開了應徵者 AI 使用指引，鼓勵使用 AI 準備面試與潤飾申請資料，也清楚區分哪些階段需要另外取得允許。我覺得可以參考的是這種事先說明的做法，避免到了現場才告訴應徵者：「我們不希望你這樣用 AI。」

展示作業，也說明怎麼使用 AI

到了現場，可以先請應徵者簡報或展示作業，觀察他如何組織內容、交代背景，以及說明方案與判斷依據。面對問題時，他能否先聽懂對方的疑問，再用對方能理解的方式回答？如果雙方理解不同，他會如何釐清？

PM 在工作中需要說明產品方向、引導會議，並帶領跨職能協作。作業展示與討論，可以讓招募者初步了解他的表達能力，包括他是如何讓別人理解自己的想法，以及如何透過對話取得共識。

接著，再請他說明作業的準備過程。例如，他對 AI 提供了什麼背景資訊？怎麼下 prompt？是否使用 skills，或透過 MCP 連接其他工具？這些都能幫助我們了解，昨天提到的 AI 素養（AI Fluency）如何展現在他的實際工作流程中。

還可以追問的是：AI 有沒有回答過他無法採用的結果？他怎麼發現問題、做了哪些調整，才得到最後交出的成果？哪些建議被保留，哪些被放棄，理由是什麼？

透過這些細節，可以逐步了解他的工作方法，以及他對成果的掌握程度。

延續同一份作業，做現場情境練習

接著，可以根據未來工作的需求，安排約 30 分鐘的現場情境練習，讓他用熟悉的 AI 工具，處理原本作業的延伸任務。

例如，若回家作業是一份小型 PRD，到現場後就加入資源限制，請他調整範圍並說明取捨；如果原本做的是產品分析，面試時就提供一組新的使用者訪談資料，請他分析訪談結果、產出摘要與洞見，並判斷是否需要調整後續的開發排序。

若是這個職位需要製作原型，也可以請他根據事先準備的 PRD，把其中一段核心流程做成可操作的 prototype。

我覺得很有意思的做法也可以嘗試：招募者事先告知應徵者，現場會請他投影他電腦上的操作畫面，讓我們直接觀察他怎麼做。若你在觀察時有疑問可以先記下來，等操作告一段落再問，讓他有時間專心處理。

討論調整結果時，可以進一步問他：如果需要向團隊說明這次排序為什麼改變，他會怎麼做？這能讓招募者觀察，他如何把自己的判斷整理成別人能理解內容、以及能夠導引出共識的方法。

若能夠讓回家作業與現場練習使用同一個情境，也比較容易看出，他在準備好的內容之外，遇到新資訊時的應變能力如何。

從操作過程，觀察 AI 素養與工作能力

觀察 AI 使用方式，可以從 prompt 的調整，看到他如何補充 context，再到 harness，也就是如何安排工具、指令與檢查流程，讓成果更穩定。這些能幫助我們理解他的 AI 素養，但也要回到任務，看看這些做法實際解決了什麼問題。

他能不能交代清楚背景與目標？能不能辨識產出裡需要修改的地方？面對新資訊，是否能調整原本的判斷？除了聽他說明，也可以對照現場的操作，了解他如何把這些想法付諸實行。

對有足夠工作經驗的人，還可以問：以前沒有 AI 時，你怎麼做這些事？隨著模型與工具改變，你的工作方法有哪些調整？具體節省了多少時間、改善了哪些成果，或找到哪些以前沒想過的做法？

這些追問，可以讓我們進一步了解他使用 AI 的經驗累積，以及他是否持續從實際工作中學習、調整自己的方法。

讓面試中的觀察，成為招募判斷的依據

從線上初談確認期待，到回家作業、成果展示與現場情境練習，這套流程讓招募者有機會逐步了解應徵者。同一份作業經過事前準備、現場說明，再根據新的條件調整與產出，能讓我們對照他的成果、解釋與實際操作，看見他如何理解問題、使用 AI、做出取捨，以及向他人說明自己的判斷。

實際採用時，可以先回到職位需求，想清楚希望了解應徵者的哪些能力，再決定作業內容、現場練習與追問的方向。當題目貼近未來的工作，面試得到的資訊也比較能幫助我們判斷：這個人目前能勝任哪些事情、還需要哪些支持，以及是否能為團隊帶來新的做法。

這樣的面試流程安排，目的是讓應徵者有機會展現自己與 AI 協作的方式，也能讓招募者觀察他如何與人溝通、回應問題與表達想法。如此一來，應徵者在工具使用背後的思考與能力，就可以從這些具體的互動中逐步看見，幫助招募者在決定是否錄用之前，對未來彼此合作的樣貌有更清楚的理解。