技能 · LLM 應用 · 框架、LLM 與領域訊號
ChatGPT
OpenAI 的對話模型與 API。
- 12.1%
- 核心 AI 職缺提到
- 425
- 筆職缺
- 329
- 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 ChatGPT。
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 ChatGPT：LLM／NLP 工程師 26.9%。
ChatGPT 在「LLM／NLP 工程師」職缺中的出現比例（26.9%）至少是全體核心 AI 職缺（12.1%）的兩倍，比整體更集中在這個職位。
ChatGPT 屬於「LLM 應用」，是框架、LLM 與領域訊號；請搭配下方和它一起出現的基礎與上線交付技能一起解讀。
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。
- LLM／NLP 工程師26.9%175 筆中有 47 筆 · 至少整體兩倍
- AI 產品／專案經理16.1%305 筆中有 49 筆
- AI 工程師16.0%1,741 筆中有 278 筆
- MLOps／平台工程師10.5%38 筆中有 4 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻，不列入解讀
- AI 研究員8.3%60 筆中有 5 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻，不列入解讀
- 資料科學家5.3%151 筆中有 8 筆
- AI 硬體／邊緣運算工程師1.6%123 筆中有 2 筆
- 智慧製造／AOI0.9%225 筆中有 2 筆
- 演算法工程師0.3%321 筆中有 1 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 ChatGPT 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
- Python67.8%程式語言 · 288 筆
- System Architecture45.4%方法與流程 · 193 筆
- REST API35.3%方法與流程 · 150 筆
上線與交付
類別：DevOps、雲端、工具
框架、LLM 與領域訊號
類別：框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
- LLM65.4%LLM 應用 · 278 筆
- Claude64.5%LLM 應用 · 274 筆
- RAG48.5%LLM 應用 · 206 筆
- Prompt Engineering44.9%LLM 應用 · 191 筆
- AI Agents44.0%LLM 應用 · 187 筆
- Generative AI41.6%LLM 應用 · 177 筆
- Gemini41.4%LLM 應用 · 176 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路19946.8%
- 電子與硬體製造5112.0%
- 電信、媒體與數位內容348.0%
- 批發零售與電商317.3%
- 其他製造業214.9%
- 醫療與生技184.2%
- 金融與保險153.5%
- 專業服務112.6%
- 營建與不動產112.6%
- 半導體112.6%
- 顧問與行銷服務92.1%
- 餐旅與生活服務71.7%
- 台北市23154.4%
- 新北市8419.8%
- 台中市368.5%
- 高雄市266.1%
- 桃園市133.1%
- 新竹市92.1%
- 新竹縣81.9%
- 台南市61.4%
- 彰化縣61.4%
- 南投縣20.5%
- 嘉義市10.2%
- 屏東縣10.2%
這個數字從哪裡看出來
425 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72
- 職稱5
- 職務說明385