技能 · 機器學習 · 基礎與解題
Computer Vision
讓機器理解影像與影片的技術領域。
- 13.8%
- 核心 AI 職缺提到
- 487
- 筆職缺
- 307
- 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 Computer Vision。
在 8 個有獨立頁面的職位中,有 2 個職位至少五分之一的職缺提到 Computer Vision:電腦視覺工程師 94.7%、演算法工程師 24.6%。
Computer Vision 在「電腦視覺工程師」職缺中的出現比例(94.7%)至少是全體核心 AI 職缺(13.8%)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。
- 電腦視覺工程師94.7%113 筆中有 107 筆 · 至少整體兩倍
- 演算法工程師24.6%321 筆中有 79 筆
- 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
- 資料科學家14.6%151 筆中有 22 筆
- AI 工程師11.9%1,741 筆中有 207 筆
- AI 研究員11.7%60 筆中有 7 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- 智慧製造/AOI8.4%225 筆中有 19 筆
- LLM/NLP 工程師8.0%175 筆中有 14 筆
- AI 硬體/邊緣運算工程師6.5%123 筆中有 8 筆
- AI 產品/專案經理2.3%305 筆中有 7 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 Computer Vision 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
- Python75.6%程式語言 · 368 筆
- Deep Learning54.6%機器學習 · 266 筆
- C++49.1%程式語言 · 239 筆
- Machine Learning48.5%機器學習 · 236 筆
- System Architecture34.5%方法與流程 · 168 筆
- C26.5%程式語言 · 129 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
- PyTorch46.2%框架 · 225 筆
- TensorFlow39.0%框架 · 190 筆
- LLM32.4%LLM 應用 · 158 筆
- OpenCV29.8%框架 · 145 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路13728.1%
- 電子與硬體製造12225.1%
- 半導體7415.2%
- 其他製造業5310.9%
- 專業服務387.8%
- 醫療與生技224.5%
- 電信、媒體與數位內容132.7%
- 金融與保險132.7%
- 顧問與行銷服務51.0%
- 營建與不動產40.8%
- 批發零售與電商30.6%
- 餐旅與生活服務10.2%
- 台北市17636.1%
- 新北市6914.2%
- 新竹市6012.3%
- 台中市428.6%
- 新竹縣418.4%
- 桃園市326.6%
- 高雄市306.2%
- 台南市193.9%
- 南投縣30.6%
- 雲林縣30.6%
- 苗栗縣30.6%
- 嘉義縣20.4%
這個數字從哪裡看出來
487 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70
- 職稱97
- 職務說明444