SkillTrendLab
技能 · 程式語言 · 基礎與解題

C++

高效能系統與嵌入式 AI 常用的語言。

20.8%
核心 AI 職缺提到
734
筆職缺
361
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 10 個職位類別的職缺提到 C++。

在 8 個有獨立頁面的職位中,有 3 個職位至少五分之一的職缺提到 C++:電腦視覺工程師 67.3%、演算法工程師 60.4%、AI 硬體/邊緣運算工程師 30.1%。

C++ 在「電腦視覺工程師」職缺中的出現比例(67.3%)至少是全體核心 AI 職缺(20.8%)的兩倍,比整體更集中在這個職位。

C++ 在「演算法工程師」職缺中的出現比例(60.4%)至少是全體核心 AI 職缺(20.8%)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。

  1. 113 筆中有 76 筆 · 至少整體兩倍
  2. 321 筆中有 194 筆 · 至少整體兩倍
  3. 123 筆中有 37 筆
  4. AI 研究員25.0%
    60 筆中有 15 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  5. MLOps/平台工程師21.1%
    38 筆中有 8 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  6. 225 筆中有 39 筆
  7. 1,741 筆中有 299 筆
  8. 175 筆中有 26 筆
  9. 151 筆中有 19 筆
  10. 305 筆中有 3 筆

和它一起出現的技能

分母是提到 C++ 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

  1. Python77.9%
    程式語言 · 572 筆
  2. C54.9%
    程式語言 · 403 筆
  3. 機器學習 · 297 筆
  4. 機器學習 · 279 筆
  5. 方法與流程 · 247 筆
  6. 機器學習 · 239 筆
  7. 方法與流程 · 213 筆

上線與交付

類別:DevOps、雲端、工具

  1. Linux28.3%
    DevOps · 208 筆

框架、LLM 與領域訊號

類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體

  1. PyTorch33.8%
    框架 · 248 筆
  2. 框架 · 213 筆
  3. 領域知識 · 165 筆
  4. LLM22.3%
    LLM 應用 · 164 筆

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 電子與硬體製造
    207
    28.2%
  2. 軟體與網路
    178
    24.3%
  3. 半導體
    164
    22.3%
  4. 專業服務
    68
    9.3%
  5. 其他製造業
    60
    8.2%
  6. 電信、媒體與數位內容
    20
    2.7%
  7. 醫療與生技
    19
    2.6%
  8. 金融與保險
    7
    0.9%
  9. 批發零售與電商
    6
    0.8%
  10. 政府與非營利組織
    4
    0.5%
  11. 顧問與行銷服務
    1
    0.1%
地區
  1. 台北市
    220
    30.0%
  2. 新竹市
    117
    15.9%
  3. 新北市
    106
    14.4%
  4. 新竹縣
    104
    14.2%
  5. 台中市
    54
    7.4%
  6. 桃園市
    52
    7.1%
  7. 台南市
    30
    4.1%
  8. 高雄市
    22
    3.0%
  9. 苗栗縣
    17
    2.3%
  10. 嘉義市
    2
    0.3%
  11. 彰化縣
    2
    0.3%
  12. 宜蘭縣
    2
    0.3%

這個數字從哪裡看出來

734 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。

  1. 雇主技能標籤
    448
  2. 職稱
    5
  3. 職務說明
    545
這一頁的資料
資料日期
2026年9月11日
本期核心 AI 職缺
3,523
方法版本
2026.09.1

本頁尚未列入搜尋索引:還需要第二期資料才能談變化。