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技能 · 工具

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
—
30 天變化 · 第二期起

哪些職位要求它

在該職位的職缺中，提到這個技能的比例。

  1. MLOps／平台工程師
    7 筆職缺
    18.4%
  2. 電腦視覺工程師
    12 筆職缺
    10.6%
  3. AI 研究員
    5 筆職缺
    8.3%
  4. LLM／NLP 工程師
    10 筆職缺
    5.7%
  5. 演算法工程師
    16 筆職缺
    5.0%
  6. AI 硬體／邊緣運算工程師
    6 筆職缺
    4.9%
  7. AI 工程師
    68 筆職缺
    3.9%
  8. AI 產品／專案經理
    2 筆職缺
    0.7%
  9. 資料科學家
    1 筆職缺
    0.7%

和它一起出現的技能

在提到 CUDA 的職缺中，同時提到其他技能的比例。

  1. Python
    程式語言
    77.1%
  2. PyTorch
    框架
    55.7%
  3. C++
    程式語言
    48.1%
  4. Linux
    DevOps
    47.3%
  5. Deep Learning
    機器學習
    46.6%
  6. Machine Learning
    機器學習
    39.7%
  7. TensorFlow
    框架
    38.2%
  8. LLM
    LLM 應用
    37.4%
  9. TensorRT
    工具
    36.6%
  10. Computer Vision
    機器學習
    36.6%
  11. System Architecture
    方法與流程
    35.9%
  12. Docker
    DevOps
    34.4%

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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