技能 · 方法與流程 · 基礎與解題
REST API
以 HTTP 資源為介面的服務設計。
- 13.5%
- 核心 AI 職缺提到
- 475
- 筆職缺
- 349
- 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 REST API。
在 8 個有獨立頁面的職位中，有 2 個職位至少五分之一的職缺提到 REST API：LLM／NLP 工程師 21.1%、AI 工程師 20.3%。
沒有任何一個有獨立頁面的職位，提到 REST API 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。
- LLM／NLP 工程師21.1%175 筆中有 37 筆
- AI 工程師20.3%1,741 筆中有 353 筆
- MLOps／平台工程師15.8%38 筆中有 6 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻，不列入解讀
- 智慧製造／AOI8.9%225 筆中有 20 筆
- 資料科學家5.3%151 筆中有 8 筆
- AI 研究員5.0%60 筆中有 3 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻，不列入解讀
- AI 產品／專案經理4.9%305 筆中有 15 筆
- 演算法工程師3.1%321 筆中有 10 筆
- 電腦視覺工程師1.8%113 筆中有 2 筆
- AI 硬體／邊緣運算工程師0.8%123 筆中有 1 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 REST API 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
- Python73.5%程式語言 · 349 筆
- System Architecture57.5%方法與流程 · 273 筆
- SQL33.5%程式語言 · 159 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
- LLM56.4%LLM 應用 · 268 筆
- RAG45.9%LLM 應用 · 218 筆
- AI Agents43.4%LLM 應用 · 206 筆
- Generative AI32.0%LLM 應用 · 152 筆
- Claude31.8%LLM 應用 · 151 筆
- ChatGPT31.6%LLM 應用 · 150 筆
- Prompt Engineering30.5%LLM 應用 · 145 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路17937.7%
- 電子與硬體製造9920.8%
- 其他製造業296.1%
- 批發零售與電商285.9%
- 醫療與生技265.5%
- 半導體265.5%
- 金融與保險224.6%
- 電信、媒體與數位內容173.6%
- 專業服務153.2%
- 營建與不動產91.9%
- 餐旅與生活服務81.7%
- 顧問與行銷服務81.7%
- 台北市21545.3%
- 新北市9419.8%
- 台中市5110.7%
- 桃園市275.7%
- 高雄市275.7%
- 新竹縣204.2%
- 新竹市153.2%
- 台南市112.3%
- 苗栗縣40.8%
- 彰化縣40.8%
- 南投縣40.8%
- 雲林縣10.2%
這個數字從哪裡看出來
475 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5
- 職稱1
- 職務說明471