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技能 · DevOps · 上線與交付

Kubernetes

容器編排系統。

9.4%
核心 AI 職缺提到
330
筆職缺
188
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 10 個職位類別的職缺提到 Kubernetes。

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 Kubernetes。

沒有任何一個有獨立頁面的職位,提到 Kubernetes 的比例達到全體核心 AI 職缺的兩倍。

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68.4%
    38 筆中有 26 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  2. 151 筆中有 23 筆
  3. 1,741 筆中有 217 筆
  4. 175 筆中有 19 筆
  5. 225 筆中有 9 筆
  6. AI 研究員3.3%
    60 筆中有 2 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  7. 113 筆中有 2 筆
  8. 321 筆中有 4 筆
  9. 123 筆中有 1 筆
  10. 305 筆中有 2 筆

和它一起出現的技能

分母是提到 Kubernetes 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. Python77.0%
    程式語言 · 254 筆
  2. 方法與流程 · 153 筆

上線與交付

類別:DevOps、雲端、工具

  1. Docker80.6%
    DevOps · 266 筆
  2. CI/CD51.8%
    DevOps · 171 筆
  3. Git51.5%
    工具 · 170 筆
  4. Linux43.6%
    DevOps · 144 筆
  5. AWS39.4%
    雲端 · 130 筆
  6. 雲端 · 124 筆
  7. Azure35.1%
    雲端 · 116 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. LLM59.1%
    LLM 應用 · 195 筆
  2. RAG41.2%
    LLM 應用 · 136 筆
  3. LLM 應用 · 133 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
    131
    39.7%
  2. 電子與硬體製造
    68
    20.6%
  3. 半導體
    36
    10.9%
  4. 金融與保險
    35
    10.6%
  5. 電信、媒體與數位內容
    20
    6.1%
  6. 其他製造業
    9
    2.7%
  7. 醫療與生技
    9
    2.7%
  8. 批發零售與電商
    7
    2.1%
  9. 專業服務
    6
    1.8%
  10. 營建與不動產
    4
    1.2%
  11. 顧問與行銷服務
    3
    0.9%
  12. 餐旅與生活服務
    1
    0.3%
地區
  1. 台北市
    186
    56.4%
  2. 新北市
    50
    15.2%
  3. 台中市
    21
    6.4%
  4. 新竹縣
    18
    5.5%
  5. 新竹市
    17
    5.1%
  6. 桃園市
    15
    4.5%
  7. 高雄市
    9
    2.7%
  8. 苗栗縣
    9
    2.7%
  9. 台南市
    3
    0.9%
  10. 屏東縣
    1
    0.3%

這個數字從哪裡看出來

330 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
    14
  2. 職稱
    1
  3. 職務說明
    326
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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