重點1： Indeed數據顯示，美國軟體工程師職缺數量相較2020年減少35%，創五年新低，反映科技業招募需求下降。
重點2： 利率上升、生成式AI、大型語言模型崛起等因素都可能影響科技業招募。
重點3： 部分新創公司發現，小型團隊效率更高，因此刻意放慢招募速度，例如Linear和Bluesky。
一直以來，軟體工程師被視為炙手可熱的高薪職業，但近幾年科技業放緩相關人才招募腳步，讓這份穩定的金飯碗面臨新挑戰。
根據求職平台Indeed最新數據顯示，截至2025年1月，美國軟體工程師的職缺數量相較2020年1月減少了35%，大幅下降至五年來的最低點。
從2020年2月以來，整體就業市場的人才招募數量增加了10%，但軟體開發職位卻大幅下降。Indeed數據顯示，軟體工程師職缺數量在2022年中達到高峰，之後便一路下滑，相較2024年也下降了8%。這項趨勢不僅限於美國，加拿大、英國、法國、德國和澳洲等國也出現類似情況。
除了軟體工程師，2025年其他行業的職缺與2020年相比也出現下滑趨勢，包括：銀行和金融業下降7%、銷售業下降8%、行銷業下降8%、酒店及旅遊業職缺也減少18%。
軟體工程師職缺下滑：大型語言模型崛起成致命傷
為何軟體工程師不香了？知名軟體工程分析師歐羅斯（Gergely Orosz）指出，導致職缺下降的可能因素有四：
一、利率上升
首先，過去的十多年間，特別在新冠疫情期間，全球經濟實施接近於零的低利率政策，降低了企業融資成本，使得科技新創公司更容易獲得資金，同時在低利率環境下，風險投資意願也相對提高。
然而自2022年起，全球主要經濟體開始進入升息週期，以應對高漲的通貨膨脹，導致創投投資縮手，許多科技新創公司面臨資金斷炊而難以生存，職缺招募數量也連帶縮水。
二、科技業對突發事件的過度反應
與其他產業相比，科技業對於突發事件的反應顯得較為敏感。2022年疫情期間，科技業的招募熱潮來到頂峰，但緊接著在2024至2025年又大幅裁員，這種劇烈的轉變在其他產業中並不多見。
例如，銀行和金融業在疫情期間同樣經歷招募高峰，但其下降幅度並不像科技業出現的巨大波動。
三、生成式AI崛起，大型語言模型影響程式開發領域
生成式AI (Gen AI) 對於程式開發的影響，可能是導致科技業放緩招募腳步的另一個重要因素。
大型語言模型（LLM）的開源特性，讓程式編碼可汲取大量高品質的訓練材料，開發人員能立即發現並修正LLM產生的錯誤程式碼，自動化測試也能進一步減少AI幻覺（AI hallucination）問題，也因此相較於其他產業，LLM在程式開發領域的應用普及相當快速。調查顯示，2024年已有75%的軟體工程師使用AI編碼工具輔助工作，這些因素讓許多科技公司更謹慎評估是否需要擴大工程團隊。
以Salesforce為例，在今年1月凍結軟體工程師員工人數，原因在於AI工具讓他們的生產效率提高了30%，反而轉向增加招募銷售人員來賣自家的AI產品。
四、小型團隊效率更高
LLM能將個人和團隊的生產力極大化，即使是小型團隊的新創公司，運作效率也不輸大型科技公司。
例如，AI工具新創公司Linear的工程團隊只有25人，社群媒體平台Bluesky為13人，仍然能夠開發出成功的產品。前者擁有超過1萬家包括 OpenAI的企業客戶，後者則擁有3,000 萬社群用戶，甚至Web、iOS 和 Android 應用程式的程式碼，起初都由同一位開發人員創立。
此外，LLM的出現，讓軟體開發不再是專業人士的專利。許多AI新創公司推出用文字描述就能生成可用的應用程式，讓非本科生也能自行創建軟體程式，甚至利用AI工具改良、擴展編碼與增添新功能等，促進軟體開發的民主化。
總觀上述軟體開發人員職缺下降因素，除了全球經濟變遷，最主要的原因是大型語言模型顛覆了整體科技業生態，各種新興AI工具帶來生產力結構變化，都讓科技公司在招募人才上抱持觀望態度，進而導致招募速度放緩。
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本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋
