技能 · LLM 應用 · 框架、LLM 與領域訊號
LLM
大型語言模型:以 GPT、Claude、Gemini 為代表的生成式模型。
- 31.1%
- 核心 AI 職缺提到
- 1,097
- 筆職缺
- 635
- 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 LLM。
在 8 個有獨立頁面的職位中,有 3 個職位至少五分之一的職缺提到 LLM:LLM/NLP 工程師 77.1%、AI 工程師 39.9%、資料科學家 33.1%。
LLM 在「LLM/NLP 工程師」職缺中的出現比例(77.1%)至少是全體核心 AI 職缺(31.1%)的兩倍,比整體更集中在這個職位。
LLM 屬於「LLM 應用」,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。
- LLM/NLP 工程師77.1%175 筆中有 135 筆 · 至少整體兩倍
- AI 工程師39.9%1,741 筆中有 694 筆
- MLOps/平台工程師39.5%38 筆中有 15 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- AI 研究員38.3%60 筆中有 23 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- 資料科學家33.1%151 筆中有 50 筆
- AI 產品/專案經理19.3%305 筆中有 59 筆
- 電腦視覺工程師9.7%113 筆中有 11 筆
- 演算法工程師6.2%321 筆中有 20 筆
- 智慧製造/AOI5.3%225 筆中有 12 筆
- AI 硬體/邊緣運算工程師4.1%123 筆中有 5 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 LLM 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
- Python78.3%程式語言 · 859 筆
- System Architecture44.8%方法與流程 · 491 筆
- Machine Learning36.0%機器學習 · 395 筆
- Deep Learning27.7%機器學習 · 304 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
- RAG53.6%LLM 應用 · 588 筆
- AI Agents45.0%LLM 應用 · 494 筆
- Generative AI40.8%LLM 應用 · 447 筆
- Prompt Engineering33.4%LLM 應用 · 366 筆
- PyTorch25.9%框架 · 284 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路42138.4%
- 電子與硬體製造19918.1%
- 半導體978.8%
- 金融與保險827.5%
- 專業服務595.4%
- 其他製造業494.5%
- 批發零售與電商464.2%
- 醫療與生技464.2%
- 電信、媒體與數位內容444.0%
- 顧問與行銷服務171.6%
- 營建與不動產141.3%
- 餐旅與生活服務90.8%
- 台北市56651.6%
- 新北市16414.9%
- 新竹縣746.8%
- 新竹市686.2%
- 台中市666.0%
- 高雄市474.3%
- 桃園市454.1%
- 台南市191.7%
- 苗栗縣151.4%
- 彰化縣100.9%
- 雲林縣40.4%
- 花蓮縣40.4%
這個數字從哪裡看出來
1,097 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386
- 職稱84
- 職務說明1,010