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技能 · 工具 · 上線與交付

CUDA

NVIDIA GPU 的平行運算平台。

3.7%
核心 AI 職缺提到
131
筆職缺
92
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 CUDA。

在 8 個有獨立頁面的職位中,沒有一個職位有五分之一以上的職缺提到 CUDA。

CUDA 在「電腦視覺工程師」職缺中的出現比例(10.6%)至少是全體核心 AI 職缺(3.7%)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. MLOps/平台工程師18.4%
    38 筆中有 7 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  2. 113 筆中有 12 筆 · 至少整體兩倍
  3. 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
  4. 175 筆中有 10 筆
  5. 321 筆中有 16 筆
  6. 123 筆中有 6 筆
  7. 1,741 筆中有 68 筆
  8. 305 筆中有 2 筆
  9. 151 筆中有 1 筆

和它一起出現的技能

分母是提到 CUDA 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. Python77.1%
    程式語言 · 101 筆
  2. C++48.1%
    程式語言 · 63 筆
  3. 機器學習 · 61 筆
  4. 機器學習 · 52 筆
  5. 機器學習 · 48 筆
  6. 方法與流程 · 47 筆

上線與交付

類別:DevOps、雲端、工具

  1. Linux47.3%
    DevOps · 62 筆
  2. 工具 · 48 筆
  3. Docker34.4%
    DevOps · 45 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. PyTorch55.7%
    框架 · 73 筆
  2. 框架 · 50 筆
  3. LLM37.4%
    LLM 應用 · 49 筆

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 軟體與網路
    47
    35.9%
  2. 電子與硬體製造
    36
    27.5%
  3. 半導體
    22
    16.8%
  4. 專業服務
    9
    6.9%
  5. 其他製造業
    7
    5.3%
  6. 醫療與生技
    6
    4.6%
  7. 金融與保險
    2
    1.5%
  8. 政府與非營利組織
    1
    0.8%
  9. 顧問與行銷服務
    1
    0.8%
地區
  1. 台北市
    56
    42.8%
  2. 新北市
    29
    22.1%
  3. 新竹市
    13
    9.9%
  4. 新竹縣
    9
    6.9%
  5. 台中市
    7
    5.3%
  6. 苗栗縣
    5
    3.8%
  7. 高雄市
    5
    3.8%
  8. 桃園市
    3
    2.3%
  9. 台南市
    2
    1.5%
  10. 雲林縣
    1
    0.8%

這個數字從哪裡看出來

131 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
    0
  2. 職稱
    0
  3. 職務說明
    131
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

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