SkillTrendLab
EN
技能 · 領域知識

Industrial Automation

產線設備的控制與整合。

4.2%
核心 AI 職缺提到
147
筆職缺
86
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. 智慧製造／AOI
    53 筆職缺
    23.6%
  2. 電腦視覺工程師
    13 筆職缺
    11.5%
  3. 演算法工程師
    15 筆職缺
    4.7%
  4. AI 硬體／邊緣運算工程師
    5 筆職缺
    4.1%
  5. AI 工程師
    52 筆職缺
    3.0%
  6. AI 產品／專案經理
    7 筆職缺
    2.3%
  7. LLM／NLP 工程師
    1 筆職缺
    0.6%

和它一起出現的技能

在提到 Industrial Automation 的職缺中，同時提到其他技能的比例。

  1. System Architecture
    方法與流程
    51.7%
  2. Python
    程式語言
    47.6%
  3. C#
    程式語言
    37.4%
  4. IoT
    領域知識
    29.9%
  5. C++
    程式語言
    28.6%
  6. Robotics
    領域知識
    24.5%
  7. Computer Vision
    機器學習
    21.8%
  8. MES
    領域知識
    19.1%
  9. Data Analysis
    資料工程
    17.0%
  10. Machine Learning
    機器學習
    16.3%
  11. Software Testing
    方法與流程
    15.0%
  12. Git
    工具
    14.3%

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 電子與硬體製造
    63
    42.9%
  2. 其他製造業
    23
    15.7%
  3. 軟體與網路
    17
    11.6%
  4. 電信、媒體與數位內容
    15
    10.2%
  5. 專業服務
    15
    10.2%
  6. 半導體
    8
    5.4%
  7. 批發零售與電商
    2
    1.4%
  8. 營建與不動產
    2
    1.4%
  9. 能源、公用事業與天然資源
    1
    0.7%
  10. 顧問與行銷服務
    1
    0.7%
地區
  1. 新北市
    31
    21.1%
  2. 桃園市
    30
    20.4%
  3. 台北市
    19
    12.9%
  4. 新竹縣
    16
    10.9%
  5. 台中市
    13
    8.8%
  6. 新竹市
    10
    6.8%
  7. 高雄市
    7
    4.8%
  8. 台南市
    4
    2.7%
  9. 嘉義縣
    3
    2.0%
  10. 南投縣
    3
    2.0%
  11. 雲林縣
    3
    2.0%
  12. 彰化縣
    3
    2.0%

這個數字從哪裡看出來

147 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
    59
  2. 職稱
    5
  3. 職務說明
    120
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

本頁尚未列入搜尋索引：還需要第二期資料才能談變化。

研究方法 →所有技能 →