美國科技職缺消長大統計:哪些職位變熱門、什麼工作快過氣?5年以下資歷超難找工作?
美國科技職缺消長大統計:哪些職位變熱門、什麼工作快過氣?5年以下資歷超難找工作?

經歷疫情、AI崛起等重大事件,這些年美國科技界的職位需求也出現大幅度變化。人力資源平台Indeed於7月30日發布的報告中,揭露5年前後美國科技業需求增加最多,以及衰退幅度最大的10個職業。

這5年來,科技職缺如何變化?

變化一:整體職缺需求衰退,軟體工程師也無法倖免

Indeed指出,科技界職缺需求量在這些年經歷了一次雲霄飛車,疫情期間曾一度經歷大幅度成長,不過隨著疫情後繁榮期結束而快速衰退。截至2025年7月初,職缺數量反而較2020年初下降了36%,顯示美國科技界已經進入凍結招募的時代。

Indeed的資料顯示,職缺的下滑大約一半是發生在疫情後的衰退期間,另一半則是發生在2022年底ChatGPT登場之後。

截至2025年初,大多數的科技職缺數量都低於疫情前的水準,149種職位開出的至少1,000個職缺中,只有28種職位超過了疫情前的水準,並有大約同數量的職位數量下降了40%以上,包括科技界最常見的軟體工程師。

Indeed高級經濟學家布蘭登.貝納德(Brendon Bernard)表示,「雖然沒有確切證據指出AI與職缺數量下滑有關,但自動化可能是職缺減少的原因之一。我們還看到AI的影響浮現在目前需求仍在成長的科技職位當中,其餘職位對經驗的要求也有所提升。」

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變化二:與AI相關職缺需求增加,薪水也不錯

在整體職缺衰減的趨勢中,呈現上揚的職位大多出現在與AI相關的職位上,好比說機器學習工程師儘管與2022年初高峰相比下滑47%,但與2020年初相比的話,仍然成長了59%之多。類似的職位,例如以前很少見的AI/ML工程師,現在也都有著出色表現。

還有能幫助企業導入新技術的職位也非常熱門,像是SAP主管、SAP顧問等職位。

Indeed提到,對AI相關職位的熱烈需求也反應在薪資表現上。機器學習工程師等職位的年薪中位數高達26萬美元(約新台幣800萬元)。

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變化三:基礎職位的需求大幅度下降

《Business Insider》則提到,現在科技界對基礎職位的需求大幅度下降,越來越多的職位要求應徵者有5年以上的經驗。

且雖然許多科技職缺需求大幅下滑,科技從業人員相比以前仍然有所增加。Indeed指出,雖然2024年的科技就業人數小幅減少2%,但與2019年時相比仍然成長19%,遠超出整體就業環境的2%。

科技業工作.jpeg
圖/ AI生成圖片

Indeed認為,這樣的狀況使得科技界工作者與求職者的處境可說截然不同,工作者領著不錯的薪水,有著仍然穩定的工作;而剛步入勞力市場的畢業生,或者因為裁員被迫重新開始找工作的求職者,都面臨不得其門而入的窘境。

而到了某個時候,工作者和求職者的情況可能會再次趨同。Indeed提到,假如現在的招募下滑是AI相關的自動化技術扮演主因,那個科技業的就業環境可能會較現在的情況,出現更大幅度的衰退。

完整報告請見:The US Tech Hiring Freeze Continues

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關鍵字: #職缺趨勢
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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