台積電數位轉型有5大面向,分別是生產製造的智慧化、數位供應鏈的掌握與管理、高效能雲端運算應用、工作環境現代化,以及與外部客戶、供應商及內部員工之間的協同合作。

去年底,台積電首度展開線上大舉徵才,徵才的對象更難得鎖定IT工程師,而非過去較常招聘的製程技術或研發人員。相較於過去招攬IT人才,大多透過校園或技術研討會來例行性招募,這次首度改採線上舉行,開出大量IT職缺,就是希望突破地域限制,讓北中南及海外人才都能參加徵才活動,同時更有效的保障求職者隱私,並跟上這一波線上虛擬徵才新趨勢。

台積電這次之所以展開大規模線上IT徵才,不只要為美國新廠的IT人力做準備,更為了持續帶動數位轉型。從2016年起,台積電引進了ML、AI等新興技術來驅動數位轉型,計畫將新的數位科技與資料導向作法,導入5大領域中,分別是生產製造的智慧化、數位供應鏈的掌握與管理、高效能雲端運算應用、工作環境現代化,以及與外部客戶、供應商及內部員工之間的協同合作。

在推動5大領域數位轉型的過程中,負責IT徵才說明的主管沈文冰指出,IT就是不可或缺的重要推手。比如在半導體晶圓廠中,由於半導體生產製造機臺的造價極其昂貴,動輒高達數十億臺幣,要確保這些機臺運作,就得靠IT來精密維運與控制。

近年來,隨著機臺內的控制裝置與感應器不斷增加,機臺資料產生的頻率、數量或種類都有爆炸性的成長,部分先進製程的機臺甚至可每天產生1∼2TB的數值和影像資料,沈文冰表示,若要即時監測資訊、取得分析結果,就要靠邊緣運算來達成,「我們正在與內外部專家,共同打造專屬於半導體機臺的邊緣運算軟硬體。」

除了投入邊緣運算的研發,台積電也積極發展5G、AI、雲端及其他數位工作環境所需的技術。尤其在AI方面,台積電不僅與學術單位、科技公司合作,開發涵蓋研發、製造、業務、資安等場域的AI應用,也建置智能加速平臺,並透過教育訓練來強化內部AI實力;在雲端的投資上,台積電不斷精進混合雲技術的使用,除了將客戶關係管理、人資管理系統上雲,更要以軟體定義技術實現私有雲,來更有效率的維運基礎架構。

因此,在現有約2,000人IT團隊的基礎上,台積電仍慎重展開線上徵才,無論是熟悉軟體開發、AI或IT基礎架構的技術好手,台積電都想要納入麾下。

台積電首次舉辦線上IT徵才說明會,要徵求軟體開發、AI與IT基礎架構工程師,來持續加速數位轉型5大領域的發展。這次改在線上招聘,也體現了台積電想要跨地域招募海內外技術好手的野心。圖片來源/台灣積體電路製造股份有限公司

台積電大徵具行動化、雲端開發技能的軟體工程師

「IT單位的任務,就是開發最先進、智慧化的生產製造系統,來提升公司生產力。」軟體開發徵才說明負責主管胡君怡表示,近兩年來,台積電的軟體開發策略,走向Mobile-First與Cloud-First,目標透過行動化、MR、IoT與大數據分析等技術打造智慧化工廠,因此,台積電徵求的軟體開發工程師,也要熟知軟體應用的趨勢變化,並具備相關的開發技能。

胡君怡也列舉三個軟體開發專案,來說明平時的軟體開發任務。其中一項正在研發的產品,是將CCTV結合機器狗來蒐集即時影像與感應資料,再透過AI開發出公安巡檢及相關智慧應用,來取代人工巡檢、節省廠務人力。在這個應用中,IT團隊運用Python、Unity與Angular等語言,結合微服務的架構與敏捷開發的方法來進行軟體開發,並運用混合雲訓練AI影像辨識模型,再部署到地端的私有雲來進行影像辨識。

其二,則是廠務管理行動App,用來即時更新廠務設備資訊,包括廠務資產資訊建立、設備維修管理、工單無紙化等任務,以提升廠務工程師的生產力。這項應用的前端開發,是使用Flutter語言來開發圖形使用者介面(GUI),也設計成響應式網頁來因應不同裝置介面的呈現;中介軟體則是使用Java Spring Boot的框架來開發,再用API Gateway來封裝內部系統架構、部署上線後進行流量管理。

還有一項軟體開發成果,是晶圓廠的IoT設備監控平臺。胡君怡指出,由於晶圓廠一年365天都在生產產品,如何確保生產環境與原物料品質的穩定,是維持生產製造不間斷的重要一環。因此,軟體開發團隊協助廠務建立了IoT平臺,全年無休的蒐集生產環境資料,並開發邊緣運算應用來即時監控設備,再將資料存放到雲端Hadoop,提供後續良率分析時使用;也因龐大資料量與快速分析的需求,團隊將應用程式部署在K8s平臺,以便能快速擴充與管理資源。

胡君怡表示,IT團隊的軟體開發文化跟思維,近年來也有所轉變,從傳統瀑布式開發走向DevOps,來提升軟體交付的速度跟品質,更新頻率從2~3個月一次加速成每周~每天就能交付;IT團隊也導入了Code Review的機制,要求工程師每次變動程式碼,都需要有他人重複檢視才能更新,來提升程式碼品質。

台積電IT團隊也列出常用的程式語言與軟體框架,提供應聘者參考。前端開發採用了Angular、React、Javascript、Flutter,後端則多用Java、.Net、C++、C,資料分析主要使用Python、Spark,資料庫系統則使用傳統RDB和分散式資料庫,如Hadoop、HBase等。開發的應用程式多數會部署到K8s,同時使用API Gateway來管理。

胡君怡也特別點明,除了要招攬具有設備自動化與流程分析經驗的業界人才,台積電也要招攬沒有半導體產業經驗的求職者,她指出,求職者不一定要具備產業知識,熟悉軟體開發技術與持續學習的心態才是錄取關鍵。

力推AI驅動數位轉型,台機電釋出AI 4職缺

導入AI近5年的台積電,將AI視為數位轉型核心科技之一,更力推企業AI應用落地,這次在AI工程師的徵才上,台積電釋出了包括資料科學家、ML軟體工程師、ML平臺工程師、ML領域執行經理等職缺,要招攬相關AI人才持續推動生產製造智慧化。

負責AI徵才說明的主管林幸怡表示,台積電AI應用的四大面向,其一,是輔助IC晶片設計與製程開發,來解決高複雜度、高維度的問題;其二,是透過製造過程中的感測資料與影像資料,來快速進行品質檢驗與瑕疵檢測,以協助量產;其三,是在業務端運用AI來分析市場的動態變化;其四,是利用AI來進行異常偵測,協助IT系統正常維運。

這些AI開發所運用的資料類型,包括了時間序列性質的設備感測資料、影像類的瑕疵檢測與量測資料、頻譜式的腔體狀況監測資料,以及市場動態分析、設備Log等文字類(Text)資料等;而AI團隊嘗試使用的模型訓練技術,則包括聯合學習(Federated Learning)、遷移學習、主動學習等,藉此來解決各場域實際面臨的問題。

除了基本的技術能力之外,林幸怡表示,台積電AI工程師所需的能力與特質,第一,必須要耐煩,才能耐心、細心的處理資料;第二,則是要具備說故事的能力,才能針對資料分析結果與他人討論、互動,讓他人接受AI團隊對於資料洞察結果提出的建議;最後,則是要有自我學習的能力,因為AI技術進步得非常快,需要不斷掌握新技術與趨勢,同時也要樂於與他人共學、共享,才能促進團隊共同進步。 

林幸怡也進一步以台積電的AI導入作法,來說明了台積電對於AI的重視。在AI開發環境方面,台積電自建了一套ML開發平臺,不只能儲存結構化、非結構化的資料,也提供CPU、GPU等運算資源,還能在其中引進開源的程式語言來使用,只要在符合內部流程的前提下就能引進。

台積電也設計了一套AI專案管理方法,共分為三個階段,來加速AI落地。首先在0到1的階段,會進行可行性評估的研究(feasibility study),運用已知的資料資訊來評估專案失敗風險,同時也重視將商業問題轉化為ML問題的過程;進入1到N的階段,則注重AI開發的彈性與速度,目標將⼩範圍的成功方法或模式,快速擴⼤應用到不同的場景中;最後的模型維運階段,則要透過監控模型表現,來建立一個持續性的AI維運流程,並在必要時重新訓練模型。

除了建立AI開發環境與管理方法,台積電也在內部培訓AI文化,來形塑主管與員工的AI觀念,讓更多人理解資料驅動與傳統經驗式決策的不同之處,同時也透過內部的AI推廣活動。近年來,台積電致力於打造AI-friendly的環境,透過系統性資料處理工作流來降低AI開發門檻,也建立跨組織分享與討論AI的文化。

IT基礎架構大轉型,台積電徵才要找懂雲端與軟體定義技術的人才

在IT基礎架構方面,台積電要徵三種人才,一是雲端平臺架構師,來協助企業持續擴大應用雲端平臺,加速IT基礎架構的轉型;二是基礎建設架構師與工程師,來協助實現軟體定義的IT基礎架構,並達成基礎架構維運的全自動化; 最後則是資安維運工程師,來協助標準化維運環境的開發與管理,與強化台積電的資安管理。

之所以需要這三類人才, 是因台積電的IT基礎架構團隊,需負責支援全球的業務與研發,也要確保工廠生產不中斷、支撐各類大小應用及IT服務;近年來,台積電更開始雲端化基礎架構,將CRM、HCM上雲,並運用軟體定義技術來改造舊有的IT基礎架構。 因此,維運IT基礎架構所需的技術人才,可說是至關重要。

負責IT基礎架構徵才說明的主管郭清典指出,當前IT基礎架構團隊的工作三大重點,第一,是要運用各項基礎架構新服務,來支援企業的數位轉型;第二,則是運用軟體定義技術,將傳統資料中心轉型為真正的私有雲;第三,是要持續投入新世代的基礎架構研發,透過5G、IoT、AIOps等新興技術,來支援企業未來的成長。

為了支持這三大工作重點,IT基礎架構團隊專注於多項技術的運用。首先,為了支援未來超大規模資料中心的管理需求,團隊要透過軟體定義技術,來打造運算、儲存與網路設備,以便將來更有效的維運與管理基礎架構。再者,為了提升主機運算資源的效能,團隊也要運用虛擬化技術來提昇實體機的資源使用率,同時透過容器化技術,將各種系統功能獨立出來,並將所需的執行環境包裝成容器,轉換成可自動擴充的微服務架構。

不只如此,團隊還應用基礎架構程式化(Infrastructure as Code)的技術,將各應用環境所需的基礎架構資源與組態設定文件化、軟體化,變成Template或Script,並制定政策,同時建立起完整的DevOps環境與CI/CD流程,來確保能重複建立與之前一致的環境,減少人為設定疏失的機率。

由於在IT基礎架構上,將大量運用上述技術,這些技術的純熟運用,也可能成為台積電對於應聘人才的技術期許之一。文⊙翁芊儒

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