技能 · 程式語言 · 基礎與解題
MATLAB
工程與訊號處理領域的數值運算環境。
- 3.4%
- 核心 AI 職缺提到
- 120
- 筆職缺
- 81
- 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 8 個職位類別的職缺提到 MATLAB。
在 8 個有獨立頁面的職位中，有 1 個職位至少五分之一的職缺提到 MATLAB：演算法工程師 23.1%。
MATLAB 在「演算法工程師」職缺中的出現比例（23.1%）至少是全體核心 AI 職缺（3.4%）的兩倍，比整體更集中在這個職位。
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。
- 演算法工程師23.1%321 筆中有 74 筆 · 至少整體兩倍
- 電腦視覺工程師5.3%113 筆中有 6 筆
- 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
- 資料科學家2.6%151 筆中有 4 筆
- 智慧製造／AOI1.8%225 筆中有 4 筆
- AI 工程師1.4%1,741 筆中有 25 筆
- AI 硬體／邊緣運算工程師0.8%123 筆中有 1 筆
- LLM／NLP 工程師0.6%175 筆中有 1 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 MATLAB 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
- Python74.2%程式語言 · 89 筆
- C++70.8%程式語言 · 85 筆
- C51.7%程式語言 · 62 筆
- Algorithm Design50.0%方法與流程 · 60 筆
- Machine Learning40.8%機器學習 · 49 筆
- Deep Learning37.5%機器學習 · 45 筆
- Data Analysis24.2%資料工程 · 29 筆
- Computer Vision21.7%機器學習 · 26 筆
- System Architecture17.5%方法與流程 · 21 筆
上線與交付
類別：DevOps、雲端、工具
這一組沒有技能進入列表。
框架、LLM 與領域訊號
類別：框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
- Embedded Systems23.3%領域知識 · 28 筆
- TensorFlow16.7%框架 · 20 筆
- OpenCV15.8%框架 · 19 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 半導體4537.5%
- 電子與硬體製造2823.3%
- 專業服務1210.0%
- 軟體與網路119.2%
- 其他製造業97.5%
- 醫療與生技86.7%
- 批發零售與電商32.5%
- 電信、媒體與數位內容32.5%
- 顧問與行銷服務10.8%
- 新竹市2722.5%
- 台北市2218.3%
- 新竹縣1915.8%
- 新北市1512.5%
- 台中市86.7%
- 台南市75.8%
- 桃園市75.8%
- 高雄市43.3%
- 彰化縣32.5%
- 苗栗縣32.5%
- 宜蘭縣10.8%
- 嘉義市10.8%
這個數字從哪裡看出來
120 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67
- 職稱0
- 職務說明91