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。
- 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
- 電腦視覺工程師10.6%113 筆中有 12 筆 · 至少整體兩倍
- 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
- LLM/NLP 工程師5.7%175 筆中有 10 筆
- 演算法工程師5.0%321 筆中有 16 筆
- AI 硬體/邊緣運算工程師4.9%123 筆中有 6 筆
- AI 工程師3.9%1,741 筆中有 68 筆
- AI 產品/專案經理0.7%305 筆中有 2 筆
- 資料科學家0.7%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
- Python77.1%程式語言 · 101 筆
- C++48.1%程式語言 · 63 筆
- Deep Learning46.6%機器學習 · 61 筆
- Machine Learning39.7%機器學習 · 52 筆
- Computer Vision36.6%機器學習 · 48 筆
- System Architecture35.9%方法與流程 · 47 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
- PyTorch55.7%框架 · 73 筆
- TensorFlow38.2%框架 · 50 筆
- LLM37.4%LLM 應用 · 49 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路4735.9%
- 電子與硬體製造3627.5%
- 半導體2216.8%
- 專業服務96.9%
- 其他製造業75.3%
- 醫療與生技64.6%
- 金融與保險21.5%
- 政府與非營利組織10.8%
- 顧問與行銷服務10.8%
- 台北市5642.8%
- 新北市2922.1%
- 新竹市139.9%
- 新竹縣96.9%
- 台中市75.3%
- 苗栗縣53.8%
- 高雄市53.8%
- 桃園市32.3%
- 台南市21.5%
- 雲林縣10.8%
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。
- 雇主技能標籤0
- 職稱0
- 職務說明131