Mercor
用 AI 做人才媒合與面試，近年轉向為 AI 實驗室找領域專家。
Mercor 是做人才媒合的平台，特色是把 AI 用在招募流程最前段——履歷評估與初步面試。
傳統招募的瓶頸在於規模：一個職缺收到幾百封履歷，人資能仔細看的就那幾十封，其餘的靠關鍵字篩掉，好人選可能就這樣被漏掉。Mercor 的做法是用 AI 進行結構化的評估與訪談，讓每個應徵者都能被實際「談過」，而不是被關鍵字過濾。
它的業務重心近年有個明顯的轉向：從一般的人才媒合，走向為 AI 實驗室與科技公司媒合「領域專家」。這個轉變背後的邏輯是，前沿 AI 模型的訓練與評估越來越需要真正的專業人士——醫師、律師、金融分析師、各科博士——來提供高品質的標註、撰寫評估題目、或對模型輸出做專業判斷。這類人才的媒合跟一般招募完全不同：需求是專案式的、按小時計酬、而且要驗證真實的專業資歷。
對個人而言，這代表一種新型態的接案機會：如果你有紮實的專業背景（不論是醫學、法律、會計還是某個冷門領域），可能可以用零碎時間為 AI 公司提供專業知識並獲得報酬。
功能特色與適用場景
給台灣使用者的具體用法
對台灣的專業工作者，這是個值得知道但要謹慎評估的機會。
值得的地方：報酬通常以美元計價，換算下來時薪可能優於台灣同領域的兼職行情；工作時間彈性；而且做的事情跟你的專業直接相關，不是無關的打工。
要謹慎的地方我列四點：
一、確認任務性質與保密義務。你提供的專業判斷會被用於訓練或評估 AI 模型，如果你的本職工作有競業或保密條款，要先確認不衝突——尤其是醫師、律師、會計師這類有執業規範的職業。
二、稅務問題。境外所得在台灣有申報義務，金額達一定門檻要併入計算，別等國稅局來問。
三、報酬與付款方式要先談清楚。跨境接案最常見的糾紛就是付款，確認幣別、匯款方式與手續費由誰負擔。
四、別提供屬於雇主或客戶的資料。你貢獻的應該是你的專業判斷，不是你手上的案例資料，這條線要很清楚。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話Mercor 最有意思的不是 AI 面試這個功能，而是它踩到的那個轉折：前沿模型越強，越需要真人專家來教它與考它，於是「專業知識」本身變成一種可以零售的商品。對台灣的醫師、律師、各科博士來說，這確實是新的機會。但我要把提醒講在前面：本職的保密競業先確認、雇主與客戶的資料絕對不能帶出去、境外所得記得申報。機會是真的，風險也是真的。
主要功能
- 以 AI 進行結構化的履歷評估與初步面試
- 為 AI 實驗室媒合各領域的專業人士
- 專案制、按時計酬的彈性工作型態
- 專業資歷的驗證機制
- 跨國遠端工作的媒合與管理
- 涵蓋醫學、法律、金融等多種專業領域
如何使用 Mercor
- 到 Mercor 官網註冊，建立個人專業檔案。
- 上傳履歷讓 AI 分析你的技能與經驗。
- 完成 AI 面試與能力測試。
- 讓系統依技能媒合對應的 AI 專案。
- 接下 RLHF、資料標註或評估等遠端工作。
- 依專案需求交付成果並累積紀錄。
- 持續更新技能檔案取得更多媒合機會。
適用場景
- 醫師或律師以零碎時間為 AI 公司提供領域專業判斷
- 各科博士參與模型評估題目的撰寫
- 企業透過 AI 初步面試處理大量應徵者
- 尋求彈性遠端接案機會的專業工作者
Mercor 的優點與缺點
優點
- AI 初篩讓每位應徵者都能被實際評估，減少關鍵字過濾的遺珠
- 為有專業背景的人開啟以零碎時間接案的新管道
- 報酬多以美元計價，對台灣專業人士具吸引力
缺點
- 工作內容涉及提供專業判斷，須自行確認與本職的保密及競業義務
- 境外所得在台灣有申報義務，稅務需自行處理
- 跨境付款的幣別、手續費與到帳時間需事前談定
Mercor 常見問題
台灣的專業人士接這種案子會有問題嗎？
要先確認三件事。第一是本職的競業與保密條款，尤其醫師、律師、會計師這類有執業規範的職業，提供專業判斷給第三方是否受限。第二是絕對不能提供屬於雇主或客戶的資料——你貢獻的應該是你腦中的專業判斷，不是你手上的病歷或案卷。第三是稅務：境外所得在台灣有申報義務，達門檻要併入計算。
AI 面試公平嗎？
有優點也有隱憂。優點是規模——傳統招募收到幾百封履歷，人資只看得完幾十封，其餘靠關鍵字篩掉，好人選常常就這樣被漏掉；AI 至少讓每個人都被實際評估過。隱憂是評估標準的偏誤，以及非英語母語者在口說評估上可能吃虧。作為應徵者能做的是把回答結構化、講具體案例與數字，這對 AI 與真人面試官都有效。
報酬真的比較好嗎？
以美元計價換算下來，時薪可能優於台灣同領域的兼職行情，這是吸引人的地方。但要把幾件事算進去：跨境匯款的手續費與匯損、境外所得的稅務、以及工作量可能不穩定（專案制，不保證持續有案）。建議當成補充收入而非主要收入來評估，並且在開始前就把幣別、付款方式與手續費歸屬談清楚。
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Mercor 評測：值得用嗎？
這是什麼:一邊當 AI 徵才平台,一邊付錢請你「教 AI」
Mercor 是我最近觀察到成長最誇張的 AI 新創之一。它表面上是「AI 招募平台」——用一段 AI 視訊面試幫全球人才和企業配對；但它真正的金礦是另一頭：替 OpenAI、Anthropic 這些 AI 實驗室，媒合律師、醫師、金融顧問、科學家等「領域專家」，讓這些人以時薪參與模型訓練、評估、強化學習。簡單說，它把「人類專業知識」變成 AI 的燃料，自己抽成當中間商。
核心亮點與實際運作
流程是這樣：你上傳履歷、做一段約 20 分鐘的單向 AI 視訊面試（最多可重錄 3 次），系統自動評分配對。時薪級距很分散——AI Model Specialist 起薪約每小時 16 美元，一般專家約 70 美元，工程職 70 到 200 美元以上都有。平台向 AI 實驗室按時計費，業界估計抽成約三到三成五。
規模真的驚人：Mercor 有超過 3 萬名專家，每天付出去的酬勞超過 400 萬美元，2026 年 6 月官方揭露年化營收已突破 20 億美元。三位創辦人都是 20 出頭的 Thiel Fellow，CEO 是 Brendan Foody。2025 年 10 月完成 3.5 億美元 C 輪、估值 100 億美元，2026 年 7 月更傳出正洽談以上看 200 億美元估值再募資。
收入模式
對接案者：免費註冊、免費使用，錢是你賺的（領美元）。對 AI 實驗室：按專家時薪付費，平台抽成。它不是訂閱制軟體，而是勞務媒合抽佣。
優點
對高學歷專業人士，這是一個門檻低、時薪可觀的遠端接案管道，尤其法律、醫療、金融、程式背景的人，時薪 70 美元起跳在台灣相當有吸引力。對 AI 實驗室，它解決了「找到夠專業的標註者」這個真痛點，速度快、供給深。
缺點與限制
問題不少，而且是嚴重的。第一，隱私爭議：很多申請者懷疑那個單向 AI 面試根本是在「免費收集專家知識」，加上工作端裝有侵入性的追蹤軟體。第二——這點請務必當心——2026 年 3 月 Mercor 爆發重大資安事件，起因是開源套件 LiteLLM 的供應鏈漏洞，外洩超過 4 萬名承包商的個資、大量面試影片與臉部生物特徵，還有原始碼與 API 金鑰；事後 Meta 暫停與其合作，並已有集體訴訟。第三，不少人反映工作量不穩、透明度差、說好的時數常縮水。
適合誰用
有明確專業（法律／醫療／金融／理工／軟體）、想接遠端 AI 訓練外快、且能接受個資交給對方的人。若你很在意隱私與生物特徵資料，我會請你三思。
替代方案
- Scale AI / Outlier：老牌 AI 資料標註與訓練平台，規模大。
- Turing：偏工程人才與 AI 訓練媒合。
- Handshake AI、Surge AI：近年切入專家型資料標註的競爭者。
台灣觀點
台灣有大量高學歷、英文尚可的專業人士，Mercor 這種「時薪美元、遠端、按專業付費」的模式確實是誘人的副業。但兩件事必須講清楚：一是它要你上傳履歷、臉部影片與大量個資，而它剛在 2026 年出過嚴重外洩，台灣使用者一旦資料外流，跨國求償幾乎無門；二是全程英文、款項為美元，還要留意海外所得的報稅問題。想試可以，但我建議用最低限度的個資、別把它當穩定收入，並密切關注它的資安後續。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年9月