WeFer 顧問正在為這些企業尋找產業人才

真正難找的,不是履歷。
是懂這個產業的人。

當職缺越專業,傳統大量搜尋越難命中。
WeFer 從產業理解出發,先找對顧問,再找對人才。

01

一家獵頭公司的人數,就是你的搜尋上限

傳統 agency 的顧問通常在 20 到 30 位之間,就算規模最大的也很少超過百人。你委託的不是一個市場,是這幾十個人各自的圈子。圈子外的那個人,你不會知道他存在。

02

外行很難問到關鍵問題

不理解技術、供應鏈與市場語言,就無法判斷候選人的真實能力。

03

關鍵職缺每空一天都在付成本

團隊負荷、專案進度與商業機會,持續被尚未補上的位置拖慢。

04

AI 時代,招募卻還在人工比對

篩履歷、比對職能、追蹤進度,這些事佔掉招募團隊大量時間,卻不是真正創造價值的地方。判斷該由人來做,但前置作業不該再靠人力硬扛。

一個職缺,
由最懂這個產業的人一起找。

不是把職缺丟進人才庫。WeFer 由資深客戶經理(Key Account, KA)拆解需求,再啟動最熟悉該領域的顧問網絡。
STEP 01

企業提出需求

釐清團隊現況、用人主管的期待,以及這個職缺真正卡在哪裡。
STEP 02

WeFer 診斷職缺

由資深客戶經理(KA)全面了解徵才需求,重新盤點職缺的賣點、條件與市場定位,找出真正該調整的地方。
STEP 03

啟動顧問網絡

配對懂產業、懂人才的專業顧問,主動接觸市場上的被動型人選。
STEP 04

精準推薦人才

由 KA 統一控管流程、品質與溝通,你只需要面試對的人。

AI 不會取代顧問。
但它會是顧問必須擁有的放大器。

招募最有價值的部分是:判斷一個人的經歷是不是真的、適不適合這個團隊、為什麼想動。這些事 AI 做不到。但在那之前的所有前置工作,AI 可以做得比人快上許多。

AI 人才配對系統

從平台人才資料庫中比對職能與經歷相符的人選,大幅縮短搜尋的前置時間。

CV 評分系統

針對職缺條件量化適配度,讓顧問把時間留給判斷,而不是篩選。

AI 履歷生成

把候選人的經歷,整理成用人主管一眼看得懂的格式,加快內部決策。

我們相信招募的未來,屬於懂得運用 AI 的顧問,
而不是被 AI 取代的人。

你的產業,我們真的有人懂。

由看得懂技術的人,找到真正的高手

我們的顧問多數來自產業本身,待過 IC 設計、製程或封測現場。他們理解供應鏈、產品階段與技術深度,不只比對關鍵字,更能判斷候選人的經歷是否真的適合這個團隊。
IC 設計工程師
韌體工程師
製程整合工程師
技術業務

不只看 Tech Stack,也理解產品與團隊

我們的顧問多數來自軟體與產品團隊。從工程能力、產品思維到組織階段,他們能判斷一個人是否真的能推動業務,而不只是履歷好看。
軟體工程師
資料分析師
產品設計師
產品經理

找到能把市場機會變成成果的人

自己扛過業績的人,看得出一份漂亮的數字裡,有多少是市場紅利、多少是真本事。從產業人脈、商業模式到客戶類型,他們知道什麼樣的成長經驗,能在你的市場裡複製得起來。
業務開發經理
關鍵客戶經理
成長行銷經理
品牌行銷主管

熟悉現場,才知道一個主管真正扛過什麼

跨國協作、成本管理、產線上真正發生過的問題,這些都不會寫在職稱裡。顧問群中有實際管過廠、跑過供應鏈的人,他們問得出關鍵的那幾個細節。
供應鏈主管
廠務經理
採購經理
營運主管

不是推薦更多人,
是更快找到對的人

企業成功案例

當一個關鍵職缺卡住,WeFer 用產業網絡打開新的候選人來源

KA 先重新定義人才輪廓,再由最熟悉該市場的顧問主動接觸被動型人才,讓企業看見原本搜尋範圍外的選擇。

100+
合作企業
98%
顧客滿意度

「WeFer 不只是獵頭,更像真正理解我們文化、商業優先順序與長期發展的招募夥伴。」

— Joanna · HR Manager, 全球消費品牌

懂產業的人,
正在重新定義招募。

企業拿到的是一整個產業網絡的判斷力;顧問拿到的是把專業變現的新路徑。兩邊在同一個平台上,讓對的人才遇到對的機會。
For Companies
為企業,
找到更精準的人才
讓產業顧問的專業判斷與人脈,成為你招募團隊的延伸。
80+ 位具備產業背景的顧問,且持續擴充
AI 加速搜尋與比對,顧問專注在判斷
資深客戶經理全程管理流程、品質與溝通
For Recruiters
為顧問,
把經驗變成影響力
把你的產業專業,轉化成招募能力、彈性收入與新的職涯選擇。
平台真實案源,不用自己開發客戶
AI 工具支援,你專注在判斷與溝通
資深 KA 帶你實戰,從第一個案子就有人帶

常見問題

01
WeFer 和傳統獵頭有什麼不同?
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02
如何確保顧問的推薦品質?
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03
你們的 AI 工具會影響推薦品質嗎?
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04
WeFer 可以協助哪些產業與職務?
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05
如何開始合作?
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