技能 · 雲端 · 上線與交付
Azure
微軟的雲端平台。
- 10.2%
- 核心 AI 職缺提到
- 358
- 筆職缺
- 219
- 家公司
歷史資料從 2026年9月11日 開始。要看出增減,需要一期至少相隔 30 天、可以比較的後續資料。
它在哪些職位最常被提到
每一列的分母是該職位本期的職缺數,依比例排序。
本期怎麼讀
本期有 9 個職位類別的職缺提到 Azure。
在 8 個有獨立頁面的職位中,有 1 個職位至少五分之一的職缺提到 Azure:資料科學家 21.9%。
Azure 在「資料科學家」職缺中的出現比例(21.9%)至少是全體核心 AI 職缺(10.2%)的兩倍,比整體更集中在這個職位。
解讀規則:「比整體更集中」是指在有獨立頁面的職位裡,至少 10 筆職缺提到這個技能,而且比例至少是全體核心 AI 職缺的 2 倍;「常被提到」是指一個職位至少 20% 的職缺提到它。這些句子描述的是本期開著的職缺,不是趨勢。
- MLOps/平台工程師28.9%38 筆中有 11 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- 資料科學家21.9%151 筆中有 33 筆 · 至少整體兩倍
- LLM/NLP 工程師13.7%175 筆中有 24 筆
- AI 工程師12.5%1,741 筆中有 218 筆
- AI 產品/專案經理5.6%305 筆中有 17 筆
- 智慧製造/AOI3.1%225 筆中有 7 筆
- 電腦視覺工程師2.6%113 筆中有 3 筆
- 演算法工程師2.5%321 筆中有 8 筆
- AI 研究員1.7%60 筆中有 1 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
和它一起出現的技能
分母是提到 Azure 的職缺數:其中同時提到各技能的比例,依三種閱讀角度分組。
基礎與解題
類別:程式語言、機器學習、資料工程、資料庫、方法與流程
- Python75.4%程式語言 · 270 筆
- System Architecture48.6%方法與流程 · 174 筆
- Machine Learning34.4%機器學習 · 123 筆
上線與交付
類別:DevOps、雲端、工具
- AWS72.6%雲端 · 260 筆
- Google Cloud64.8%雲端 · 232 筆
- Git48.3%工具 · 173 筆
- Docker48.0%DevOps · 172 筆
- CI/CD38.6%DevOps · 138 筆
框架、LLM 與領域訊號
類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
- LLM56.1%LLM 應用 · 201 筆
- RAG39.4%LLM 應用 · 141 筆
- AI Agents38.0%LLM 應用 · 136 筆
- Generative AI36.3%LLM 應用 · 130 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路13638.0%
- 電子與硬體製造7220.1%
- 金融與保險3910.9%
- 半導體226.2%
- 醫療與生技174.8%
- 其他製造業174.8%
- 電信、媒體與數位內容133.6%
- 批發零售與電商123.4%
- 顧問與行銷服務82.2%
- 營建與不動產82.2%
- 餐旅與生活服務61.7%
- 專業服務51.4%
- 台北市22061.5%
- 新北市5415.1%
- 台中市267.3%
- 桃園市185.0%
- 新竹市143.9%
- 新竹縣133.6%
- 高雄市51.4%
- 台南市41.1%
- 苗栗縣20.6%
- 屏東縣10.3%
- 嘉義縣10.3%
這個數字從哪裡看出來
358 筆職缺中,各有多少筆是從雇主填的技能標籤、職稱、職務說明看出來的。一筆職缺可能同時有多種證據,所以三個數字相加會大於職缺數。
- 雇主技能標籤37
- 職稱1
- 職務說明346