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技能 · 領域知識 · 框架、LLM 與領域訊號

MES

製造執行系統:把工單、設備與現場進度連起來。

3.8%
核心 AI 職缺提到
135
筆職缺
87
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 7 個職位類別的職缺提到 MES。

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 MES:智慧製造/AOI 30.2%。

MES 在「智慧製造/AOI」職缺中的出現比例(30.2%)至少是全體核心 AI 職缺(3.8%)的兩倍,比整體更集中在這個職位。

MES 屬於「領域知識」,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。

  1. 225 筆中有 68 筆 · 至少整體兩倍
  2. MLOps/平台工程師5.3%
    38 筆中有 2 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  3. 151 筆中有 6 筆
  4. 305 筆中有 9 筆
  5. 1,741 筆中有 44 筆
  6. 175 筆中有 1 筆
  7. 321 筆中有 1 筆

和它一起出現的技能

分母是提到 MES 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. 方法與流程 · 76 筆
  2. Python54.1%
    程式語言 · 73 筆
  3. SQL50.4%
    程式語言 · 68 筆
  4. C#32.6%
    程式語言 · 44 筆
  5. 資料庫 · 40 筆
  6. 資料工程 · 38 筆
  7. 方法與流程 · 36 筆
  8. 資料庫 · 34 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

  1. ERP62.2%
    領域知識 · 84 筆
  2. IoT31.1%
    領域知識 · 42 筆
  3. LLM29.6%
    LLM 應用 · 40 筆
  4. LLM 應用 · 38 筆

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 電子與硬體製造
    57
    42.2%
  2. 其他製造業
    21
    15.6%
  3. 軟體與網路
    19
    14.1%
  4. 電信、媒體與數位內容
    18
    13.3%
  5. 半導體
    9
    6.7%
  6. 顧問與行銷服務
    4
    3.0%
  7. 專業服務
    3
    2.2%
  8. 批發零售與電商
    2
    1.5%
  9. 能源、公用事業與天然資源
    1
    0.7%
  10. 醫療與生技
    1
    0.7%
地區
  1. 新北市
    31
    23.0%
  2. 桃園市
    27
    20.0%
  3. 台中市
    20
    14.8%
  4. 台北市
    19
    14.1%
  5. 新竹市
    9
    6.7%
  6. 新竹縣
    8
    5.9%
  7. 高雄市
    5
    3.7%
  8. 台南市
    3
    2.2%
  9. 嘉義縣
    3
    2.2%
  10. 彰化縣
    2
    1.5%
  11. 雲林縣
    1
    0.7%
  12. 屏東縣
    1
    0.7%

這個數字從哪裡看出來

135 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
    25
  2. 職稱
    19
  3. 職務說明
    127
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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