技能 · 領域知識 · 框架、LLM 與領域訊號
Hardware Engineering
電子產品的硬體設計與驗證。
- 2.1%
- 核心 AI 職缺提到
- 74
- 筆職缺
- 45
- 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 7 個職位類別的職缺提到 Hardware Engineering。
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 Hardware Engineering:AI 硬體/邊緣運算工程師 28.5%。
Hardware Engineering 在「AI 硬體/邊緣運算工程師」職缺中的出現比例(28.5%)至少是全體核心 AI 職缺(2.1%)的兩倍,比整體更集中在這個職位。
Hardware Engineering 屬於「領域知識」,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。
- AI 硬體/邊緣運算工程師28.5%123 筆中有 35 筆 · 至少整體兩倍
- AI 研究員5.0%60 筆中有 3 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- AI 工程師1.4%1,741 筆中有 25 筆
- LLM/NLP 工程師1.1%175 筆中有 2 筆
- AI 產品/專案經理1.0%305 筆中有 3 筆
- 演算法工程師0.9%321 筆中有 3 筆
- 智慧製造/AOI0.4%225 筆中有 1 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 Hardware Engineering 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
- System Architecture33.8%方法與流程 · 25 筆
- Python29.7%程式語言 · 22 筆
- C++27.0%程式語言 · 20 筆
- C16.2%程式語言 · 12 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
- IC Design50.0%領域知識 · 37 筆
- PCB Design35.1%領域知識 · 26 筆
- Embedded Systems33.8%領域知識 · 25 筆
- LLM10.8%LLM 應用 · 8 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 電子與硬體製造4256.8%
- 半導體1418.9%
- 軟體與網路912.2%
- 專業服務56.8%
- 批發零售與電商22.7%
- 電信、媒體與數位內容22.7%
- 新北市2432.4%
- 台北市1925.7%
- 新竹市912.2%
- 桃園市810.8%
- 台中市45.4%
- 新竹縣45.4%
- 高雄市22.7%
- 台南市22.7%
- 苗栗縣11.4%
- 南投縣11.4%
這個數字從哪裡看出來
74 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19
- 職稱21
- 職務說明53