前言: 由於時程文章眾多，因此萌生統計的想法，但有可能還是有部分文章未參考到，請見諒。此外製作過程中完全透過人工智慧輔助統計計算(Claude Opus5 High)，若有誤可以提出。最後打預防針，我真的隨意做做而已，並非專業統計或是要發表文章，請多包含。 一、人數統計 1. 男: 50人, 女:25人, 共:75人。 2. 職務:

3. 有offer: 49筆, 感謝信/無下文/紀錄中斷: 26筆 二、樣本界定與分析 有些人 D+0 是「投履歷／更新履歷」，有些是「收到面邀」，有些是「第一次面試」。所以我算兩個指標： T1 代表 面邀→offer：從收到第一次面試邀請算起 T2 代表 一面→offer：從第一次實際面試算起 *部分人 D+0 定義模糊，約 6 筆有 ±1～3 天誤差。 1. 整體時程(只考慮49筆有offer之樣本): 單位皆為"日"。 IQR代表四分位距，就是排在25%與75%的數值。

2. 分段時程(同上): n代表資料數量(因為有些分享時程並無寫出特定步驟，所以數量不一定為49)

3. 技術員+MAE vs 工程師(排除職務未揭露及非屬左方職位12筆): offer n代表資料數量。

4. 男女:

三、結論 除了部分極端值(D+36 HR 面試 → D+86 才來電)，其實其他時程都還蠻穩定落在一個月左右。另外技術員與MAE時程較快通常是因為他們關卡數普遍較少，工程師雖然有部分一面就拿到offer，但也有蠻多要兩關的。最後是男女雖然樣本數差了快一倍，但不考慮樣本的話其實看起來沒有顯著差別待遇。 此外我有把統計的文字放在雲端，有興趣可以參考。