半導體持續缺工,文組生、外籍生都能搶攻!南部工作機會大增近5%
半導體持續缺工,文組生、外籍生都能搶攻!南部工作機會大增近5%

104人力銀行連續第三年發表《半導體人才白皮書》,2022年版最新上架!(點此下載)可以從報告中的4大摘要中看出,半導體人才的重要趨勢。包含大缺工潮讓業者紛紛祭出新招,積極徵才,而在地域性方面,南部的半導體相關工作比例,也在逐年增加。

摘要一:半導體大缺工!第二季平均每月人才缺口3.68萬人

半導體產業趨勢
圖/ 104

後疫情時代,晶片庫存開始升高,美國日前通過晶片法案影響半導體產業全球布局、美國眾議院議長裴洛西剛結束訪台地緣政治緊繃、晶片生產過剩的疑慮,部分半導體大廠下修全年營收預估,然而,半導體徵才依舊暢旺!

根據104人力銀行最新發布的2022年《半導體人才白皮書》,今年第一季平均每月人才缺口3.5萬人,年增39.8%。資料更新至第二季,平均每月徵才3.68萬人、繼續創新。進入7、8月,徵才力道略減,微降到3.3萬,人才短缺壓力依舊緊繃。

104獵才招聘資深副總經理晉麗明觀察,半導體從IC設計、晶圓製造到封測、以及相關原物料及設備商持續擴充產能,加上少子化趨勢嚴重,人才短缺問題已成企業營運的「重中之重」!包括聯發科、台積電、聯電、日月光等大廠招募需求都是千人、甚至萬人起跳,委由104獵才延攬即戰力、中高階管理、以及關鍵技術人才的案件更是屢創新高,搶才戰場已從台灣擴及全世界。

摘要二:南部聚落浮現!半導體南部工作機會占比升至17.4%、超車中部

半導體工作機會分布
圖/ 104

104人力銀行2022年《半導體人才白皮書》也從徵才地區觀察人才聚落。2022年第一季的工作機會地點,68.5%位在北部,17.4%位在南部,12.7%位在中部。北部仍是半導體徵才的大重鎮,但南部明顯崛起。和七年前相比,北部占比減降3.3個百分點,中部減降0.5個百分點,南部則增加4.7個百分點。

104獵才招聘資深副總經理晉麗明指出,隨著北部、中部發展逐漸飽和,南部仍有腹地廣大的優勢能繼續打造出完整的產業鏈,包括台積電2021年底宣布在高雄設廠,穩懋也預期在未來10年在高雄增建4座晶圓廠,當「南部科技S廊道」逐漸成形,也推升半導體在南部的人才需求。

摘要三:半導體搶才!經營非頂大、跨海招募、開發女性

104人力銀行2022年《半導體人才白皮書》首度訪談人資主管,一致提到未來三年半導體將持續缺工,因少子化加劇,且上中下游產業鏈關係緊密,產業內互相挖角,不足以應付人才短缺,且已失去意義,企業「徵才」觸角已延伸到東南亞海外、以及女性人才,「留才」方向除了經濟性調薪,更在乎成長型的快速升遷、以及心理因素的幸福感。

台灣美光人才招募處長張嵋嵐指出,鎖定相對貧窮、但人才品質相對好的東南亞國家;看準每年大學理工科系畢業生女性占20-25%,但實際進入產業不到15%,招募過程必須消除性別、年齡、容貌、身高等偏見,面試官如「盟友」般互相提醒,避免陷入性別偏見。目前美光約6,300名工程師有22%是女性;過去3年,新進員工女性占比從30%提升到44%,已填補部分人才缺口。

ASML台灣艾司摩爾台灣暨東南亞區人資總監劉伯玲指出,挖角「砸錢」並非長久之計,ASML除了拓展頂大以外的畢業生、向海外人才招手、提高推薦獎金之外,也向其他產業招手。以Covid-19衝擊航空業為例,地勤維修人員能承受高壓、有精密儀器的相關技術、精確的工作態度,若能跨產界轉職,可望新增一部分人才供給。

摘要四:文科女生勇闖半導體!年薪翻轉2.5倍

104人力銀行2022年《半導體人才白皮書》首度訪談半導體職人工作實錄。Jenny是清大教育系、台灣師大教育所碩士的文科女孩,很早就確定不當老師,歷經設計業、媒體業、食品業,勇闖理工男的世界。她目前在半導體IC設計公司擔任AE/FAE應用工程師,半導體年資約三年,年薪從60萬翻倍到150萬。以下摘自訪談實錄:

問:如何進入半導體?

答:透過大學認識清大、陽明交大的朋友獲得半導體的敲門磚。為了能獲得助理工程師的機會,我在履歷表展現邏輯與組織能力,結合工作需要的能力。專業技能則是運用下班或空閒時學習程式語言,很幸運獲得錄取。

問:文科生進入半導體會遇到什麼挫折?

答:要活下來真的不簡單!我至少經歷以下3大挫折:

1.會程式只是基本,半導體真正要懂的還是電機相關知識,在進入半導體半年後,我向主管爭取擔任專案經理,除了原本程式寫作、除錯等工作,還多了瞭解各部門工作狀況與問題,與各部門協調工作進度等任務。由於我那時是剛入行的菜鳥,電機專業知識還不足,設計跟我講什麼,我常常有聽沒懂,甚至還被同事欺負「只不過是個菜鳥,憑什麼做專案管理?!」我焦慮到完全睡不著,求助醫生,當時一度覺得,我快要被打倒了!

2.擔任助理工程師時,雖然我有碩士學歷,但我的血統不純正,毫無理工背景,只能拿到低於碩士的起薪。另外,我是約聘員工、不是正職員工,只能停來賓停車場,也不在公司發放下午茶的名單、沒有季獎金。碩士正職每月起薪至少7.6萬元,但約聘連7萬元都不到。

3.半導體業的工作量真的不小!那時,年底和年初幾乎天天加班,忙起來的時候真的沒有時間休息;有時候要加班到凌晨4、5點,不到4個小時又要回公司繼續上工。『你問我,想過放棄嗎?』我不想啊!這裡有這麼多東西可學!有很多聰明厲害的人,希望我有一天能跟他們一樣厲害!

問:文科生進入半導體有優勢嗎?

答:相對於部分理工腦只專注眼前工作,我從文科領域帶著專案管理的能力,知道如何和人協調溝通,當你在一個大家都不會溝通的地方,主管很容易看到你。不過,想進半導體擔任工程師的文科生,也要問自己是不是真的喜歡理工?文科工作講求創意、美感、感情、人際互動,理工相對缺乏,理工世界講話直接,重視邏輯、數字,而且半導體有非常多電機相關的理論、知識要學,對文科生來說,難度不小。

責任編輯:黃翊禎、錢玉紘

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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