SEMI는 2026년 4월 글로벌 반도체 산업이 2030년까지 100만 명 이상의 추가 전문인력을 필요로 할 것으로 전망했다. 미국에서도 2029년까지 기술자와 엔지니어 5만9천~14만6천 명이 부족할 수 있다는 추정이 제시됐다. 장비 유지보수 기술자는 안전·품질·전기·기계·정비 원리와 반도체 공정 환경을 함께 이해해야 하기 때문에 단기간에 양성하기 어렵다. SEMI Foundation이 Micron, GlobalFoundries, Intel, Tokyo Electron 등과 함께 Equipment Maintenance Technician 자격체계를 만드는 것도 이런 이유다.
현장 채용에서도 같은 흐름이 보인다. TSMC의 일본 자회사 JASM은 구마모토 FAB에서 장비 알람 처리, 비정상 Lot 복구, 검사 Recipe 설정 등을 담당하는 Module Engineering Technician을 모집하고 있다. 12시간 주야 교대근무가 포함된 전형적인 현장 운영 직무다. TSMC Arizona도 Equipment Technician, AMHS Technician, Intelligent Manufacturing Engineer 같은 인력을 계속 채용하고 있다. 자동화 공장이 늘어나도 FAB를 실제로 돌리는 기술자의 필요성이 사라지지 않는다는 뜻이다.
장비업체들은 해법을 ‘사람을 더 뽑는 것’에만 두지 않는다. Tokyo Electron은 NVIDIA와 협력하는 Epsira 플랫폼에서 AI Troubleshooting, 로봇 유지보수, Digital Twin을 결합하고 있다. TEL이 공식적으로 제시한 목표 중 하나가 데이터 활용을 통한 ‘skill-free operation’이다. 이는 숙련자를 없애겠다는 의미가 아니라, 작업자의 경험 차이 때문에 발생하는 운영 편차를 데이터와 표준 절차로 줄이겠다는 접근이다.
핵심은 숙련 엔지니어가 반복해서 수행해 온 점검 순서, 알람 대응, 부품 교체 판단, 복구 절차를 데이터와 Workflow로 옮기는 데 있다. 경험이 적은 기술자도 시스템의 지원을 받아 일정한 품질의 작업을 수행하고, 숙련자는 더 복잡한 장애 분석과 개선에 집중할 수 있다.
앞으로 FAB 운영 경쟁력은 ‘숙련자를 몇 명 보유했는가’뿐 아니라 ‘그들의 경험을 얼마나 빨리 조직의 지식으로 전환했는가’에서 갈릴 가능성이 크다. 반도체 인력 부족은 이제 단순한 채용 문제가 아니라 운영 노하우를 데이터·Workflow·AI로 바꾸는 기술 문제가 되고 있다.
※ 본 기사는 공개된 해외 자료를 바탕으로 생성형 AI가 작성·편집했습니다.
[자료] SEMI, Bridging the Next Generation of Semiconductor Talent Through a Globally Connected Workforce Ecosystem, 2026.04.23 https://www.semi.org/en/taxonomy/term/47611 SEMI, Solving the Semiconductor Talent Gap by Connecting and Training Talent to Support Industry Needs, 2026.03.25 https://www.semi.org/en/blogs/solving-the-semiconductor-talent-gap-by-connecting-and-training-talent-to-support-industry-needs TSMC/JASM Careers, Module Engineering Technician https://ro.careers.tsmc.com/ Tokyo Electron, Tokyo Electron and NVIDIA Expand Collaboration for Agentic AI and Robotics, 2026.07.16 https://www.tel.com/news/topics/2026/20260716_001.html