技能 · 機器學習
Machine Learning
從資料中學習模型的方法總稱。
- 25.5%
- 核心 AI 職缺提到
- 897
- 筆職缺
- 502
- 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。
- 106 筆職缺70.2%
- 122 筆職缺38.0%
- AI 研究員22 筆職缺36.7%
- 64 筆職缺36.6%
- 37 筆職缺32.7%
- 423 筆職缺24.3%
- MLOps／平台工程師9 筆職缺23.7%
- 35 筆職缺11.5%
- 17 筆職缺7.6%
- 9 筆職缺7.3%
和它一起出現的技能
在提到 Machine Learning 的職缺中，同時提到其他技能的比例。
- 程式語言83.0%
- 機器學習56.3%
- LLM 應用44.0%
- 框架41.1%
- 36.6%
- 方法與流程31.4%
- 程式語言31.1%
- LLM 應用30.9%
- 資料工程29.5%
- 工具28.6%
- 機器學習26.3%
- LLM 應用24.1%
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路27130.2%
- 電子與硬體製造17419.4%
- 半導體12213.6%
- 金融與保險849.4%
- 專業服務626.9%
- 醫療與生技535.9%
- 其他製造業475.2%
- 批發零售與電商232.6%
- 電信、媒體與數位內容222.5%
- 營建與不動產151.7%
- 顧問與行銷服務141.6%
- 餐旅與生活服務50.6%
- 台北市42547.4%
- 新北市11012.3%
- 新竹市819.0%
- 新竹縣808.9%
- 台中市728.0%
- 桃園市444.9%
- 高雄市353.9%
- 台南市182.0%
- 苗栗縣91.0%
- 雲林縣30.3%
- 彰化縣30.3%
- 嘉義縣30.3%
這個數字從哪裡看出來
897 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319
- 職稱109
- 職務說明735