技能 · DevOps · 上線與交付
Linux
伺服器與嵌入式系統的主流作業系統。
- 19.3%
- 核心 AI 職缺提到
- 681
- 筆職缺
- 390
- 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 Linux。
在 8 個有獨立頁面的職位中,有 5 個職位至少五分之一的職缺提到 Linux:資料科學家 25.2%、AI 工程師 23.3%、電腦視覺工程師 23.0%、AI 硬體/邊緣運算工程師 22.8%、LLM/NLP 工程師 20.6%。
沒有任何一個有獨立頁面的職位,提到 Linux 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。
- MLOps/平台工程師42.1%38 筆中有 16 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- 資料科學家25.2%151 筆中有 38 筆
- AI 工程師23.3%1,741 筆中有 406 筆
- 電腦視覺工程師23.0%113 筆中有 26 筆
- AI 硬體/邊緣運算工程師22.8%123 筆中有 28 筆
- AI 研究員21.7%60 筆中有 13 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- LLM/NLP 工程師20.6%175 筆中有 36 筆
- 演算法工程師15.9%321 筆中有 51 筆
- 智慧製造/AOI9.8%225 筆中有 22 筆
- AI 產品/專案經理3.6%305 筆中有 11 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 Linux 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
- Python80.0%程式語言 · 545 筆
- System Architecture43.6%方法與流程 · 297 筆
- C++30.5%程式語言 · 208 筆
- Machine Learning28.6%機器學習 · 195 筆
- Deep Learning26.4%機器學習 · 180 筆
上線與交付
類別:DevOps、雲端、工具
- Git44.6%工具 · 304 筆
- Docker40.5%DevOps · 276 筆
- Kubernetes21.1%DevOps · 144 筆
框架、LLM 與領域訊號
類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路24335.7%
- 電子與硬體製造18326.9%
- 半導體7511.0%
- 專業服務365.3%
- 金融與保險324.7%
- 其他製造業284.1%
- 電信、媒體與數位內容243.5%
- 醫療與生技202.9%
- 批發零售與電商182.6%
- 營建與不動產81.2%
- 顧問與行銷服務50.7%
- 政府與非營利組織50.7%
- 台北市28241.4%
- 新北市12718.6%
- 新竹縣639.3%
- 新竹市558.1%
- 桃園市466.8%
- 台中市466.8%
- 高雄市243.5%
- 台南市152.2%
- 苗栗縣142.1%
- 彰化縣40.6%
- 南投縣20.3%
- 雲林縣10.1%
這個數字從哪裡看出來
681 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308
- 職稱3
- 職務說明554