技能 · 程式語言 · 基礎與解題
Shell
Linux 上的命令列腳本。
- 3.3%
- 核心 AI 職缺提到
- 116
- 筆職缺
- 84
- 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 Shell。
在 8 個有獨立頁面的職位中,沒有一個職位有五分之一以上的職缺提到 Shell。
沒有任何一個有獨立頁面的職位,提到 Shell 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。
- MLOps/平台工程師13.2%38 筆中有 5 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- AI 硬體/邊緣運算工程師4.9%123 筆中有 6 筆
- 資料科學家4.6%151 筆中有 7 筆
- AI 工程師4.6%1,741 筆中有 80 筆
- 電腦視覺工程師2.6%113 筆中有 3 筆
- 智慧製造/AOI2.2%225 筆中有 5 筆
- LLM/NLP 工程師1.7%175 筆中有 3 筆
- 演算法工程師0.9%321 筆中有 3 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 Shell 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
- Python87.1%程式語言 · 101 筆
- System Architecture50.0%方法與流程 · 58 筆
- Machine Learning24.1%機器學習 · 28 筆
- PostgreSQL23.3%資料庫 · 27 筆
上線與交付
類別:DevOps、雲端、工具
- Linux88.8%DevOps · 103 筆
- Docker56.0%DevOps · 65 筆
- Git51.7%工具 · 60 筆
- CI/CD40.5%DevOps · 47 筆
- Kubernetes37.1%DevOps · 43 筆
框架、LLM 與領域訊號
類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路4740.5%
- 電子與硬體製造4135.3%
- 半導體1210.3%
- 電信、媒體與數位內容54.3%
- 金融與保險43.5%
- 醫療與生技21.7%
- 批發零售與電商21.7%
- 顧問與行銷服務10.9%
- 其他製造業10.9%
- 餐旅與生活服務10.9%
- 台北市5547.4%
- 新北市3328.4%
- 新竹市76.0%
- 桃園市65.2%
- 新竹縣54.3%
- 台中市43.5%
- 高雄市21.7%
- 南投縣21.7%
- 苗栗縣10.9%
- 花蓮縣10.9%
這個數字從哪裡看出來
116 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41
- 職稱0
- 職務說明89