技能 · 程式語言 · 基礎與解題
Python
AI 與資料工作最常見的程式語言。
- 53.8%
- 核心 AI 職缺提到
- 1,894
- 筆職缺
- 926
- 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 Python。
在 8 個有獨立頁面的職位中,有 7 個職位至少五分之一的職缺提到 Python:資料科學家 84.8%、LLM/NLP 工程師 73.7%、演算法工程師 62.3%、電腦視覺工程師 61.1%、AI 工程師 60.7%、智慧製造/AOI 33.8%、AI 硬體/邊緣運算工程師 29.3%。
沒有任何一個有獨立頁面的職位,提到 Python 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。
- 資料科學家84.8%151 筆中有 128 筆
- MLOps/平台工程師84.2%38 筆中有 32 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- LLM/NLP 工程師73.7%175 筆中有 129 筆
- 演算法工程師62.3%321 筆中有 200 筆
- 電腦視覺工程師61.1%113 筆中有 69 筆
- AI 工程師60.7%1,741 筆中有 1,056 筆
- AI 研究員55.0%60 筆中有 33 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- 智慧製造/AOI33.8%225 筆中有 76 筆
- AI 硬體/邊緣運算工程師29.3%123 筆中有 36 筆
- AI 產品/專案經理14.4%305 筆中有 44 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 Python 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
- Machine Learning39.3%機器學習 · 745 筆
- System Architecture38.4%方法與流程 · 727 筆
- Deep Learning32.4%機器學習 · 613 筆
- C++30.2%程式語言 · 572 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
- LLM45.4%LLM 應用 · 859 筆
- PyTorch29.5%框架 · 559 筆
- RAG27.6%LLM 應用 · 522 筆
- AI Agents26.1%LLM 應用 · 494 筆
- Generative AI24.5%LLM 應用 · 464 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路57930.6%
- 電子與硬體製造43422.9%
- 半導體24012.7%
- 金融與保險1186.2%
- 專業服務1166.1%
- 其他製造業1166.1%
- 醫療與生技884.7%
- 電信、媒體與數位內容673.5%
- 批發零售與電商613.2%
- 顧問與行銷服務271.4%
- 營建與不動產231.2%
- 政府與非營利組織110.6%
- 台北市81743.1%
- 新北市27214.4%
- 新竹縣1729.1%
- 新竹市1658.7%
- 台中市1477.8%
- 桃園市1065.6%
- 高雄市804.2%
- 台南市442.3%
- 苗栗縣351.8%
- 彰化縣150.8%
- 南投縣90.5%
- 雲林縣60.3%
這個數字從哪裡看出來
1,894 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1,138
- 職稱36
- 職務說明1,641