日月光半導體製造中壢分公司面試問題整理(2026 年 1 月最新)

日月光半導體製造中壢分公司面試整體評價為還算愉快,面試難度3.0 分(滿分為5分), 有 3 人認為面試過程「普通」,3 人...

日月光半導體製造中壢分公司面試問題整理(2026 年 1 月最新)

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日月光半導體製造中壢分公司面試整體評價為還算愉快,面試難度3.0 分(滿分為5分), 有 3 人認為面試過程「普通」,3 人認為「非常滿意」。

日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司面試經驗(點擊查看)


網友分享面試經驗:

設備維護助理工程師 / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2025/12
面試地點:桃園
本次面試評價為「普通」,面試困難度為「普通」。

面試攻略: 中文面試 、有筆試 、無複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「我們做2休2 甚至3休1 可以接受嗎?」
面試者回應:「能 可以」

設備維護助理工程師面試經驗 (查看 379 字完整面試)


產線人員 / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2022/2
面試地點:桃園
本次面試評價為「普通」,面試困難度為「普通」。

面試攻略: 中文面試 、無筆試 、有複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「你能接受日夜輪班與加班嗎?通勤多久?可搬10公斤?能站看顯微鏡?是否怕密閉空間?遇瑕疵如何處理回報?」
面試者回應:「A:可以配合輪班與必要加班,也了解產線可能是無塵室、看顯微鏡的工作型態。 A:約 30~40 分鐘,交通路線已規劃好,能準時到班。 A:可以,會注意正確姿勢與安全,必要時配合推車/協作。 A:可以久站,也願意接受顯微鏡判讀與手眼協調訓練,做事會以細心為主。 A:不怕,能遵守無塵室規範與穿戴流程;如果不適會立即回報、按規定處理。 A:先把疑似不良品標示隔離、記錄狀況,立刻回報領班/品保,依SOP處理避免流出。」

產線人員面試經驗 (查看 300 字完整面試)


製程整合工程師 / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2025/12
面試地點:桃園
本次面試評價為「非常滿意」,面試困難度為「普通」。

面試攻略: 中文面試 、有筆試 、無複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「自介 職涯規劃 你覺得求學期間帶的走的能力 有面其他間公司嗎 最後你會怎麼選 知不知道什麼是WLCSP」
面試者回應:「職涯規劃是希望你不要太快走人 主管感覺希望能待3/5年 主管很重團隊合作 互相幫忙支持」

製程整合工程師面試經驗 (查看 359 字完整面試)


製程工程師 / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2025/12
面試地點:桃園
本次面試評價為「普通」,面試困難度為「普通」。

面試攻略: 中文面試 、無筆試 、無複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「COWOS基本知識」
面試者回應:「知道基本架構即可」

製程工程師面試經驗 (查看 437 字完整面試)


HR Assistant / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2025/11
面試地點:桃園
本次面試評價為「還算愉快」,面試困難度為「低」。

面試攻略: 中文面試 、有筆試 、無複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「為何離職」
面試者回應:「如實回答」

HR Assistant面試經驗 (查看 355 字完整面試)


客戶工程整合工程師 / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2025/11
面試地點:桃園
本次面試評價為「非常滿意」,面試困難度為「高」。

面試攻略: 中文、英文、日文面試 、無筆試 、無複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「詢問你是否是個細心的人」
面試者回應:「回答是之後,主管表示這些當然是個人都會說是,因此會要你用一些實際例子來證明這件事。」

客戶工程整合工程師面試經驗 (查看 1173 字完整面試)


AI軟體工程師 / 日月光半導體製造股份有限公司中壢分公司

面試時間:2025/7
面試地點:桃園
本次面試評價為「非常滿意」,面試困難度為「普通」。

面試攻略: 中文面試 、有筆試 、無複試(二次面試)、等待中收到面試結果

面試官的面試問題提到:「如果產線要做 AI 瑕疵檢測,瑕疵種類多、資料不平衡(某些瑕疵很少),你會怎麼設計整體方案?」
面試者回應:「先把需求拆成「誤報/漏報成本」與「可檢出瑕疵定義」,再決定任務型態:若要精準定位與形狀描述,會偏分割;若只需框出區域,偏檢測;若是整片判定 OK/NG,分類即可。資料不平衡我會做三件事: (1) 標註規範與抽檢機制,先確保 label 一致; (2) 以分層抽樣、focal loss/類別權重、hard negative mining 處理長尾; (3) 針對稀有瑕疵做「小樣本擴增 + 以製程知識合成」並搭配主動學習,把模型不確定的樣本回流再標。最終用 PR/Recall@FPR 或依產線成本定義 KPI,而不是只看 accuracy。」

AI軟體工程師面試經驗 (查看 989 字完整面試)



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