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技能 · 程式語言 · 基礎與解題

SQL

關聯式資料庫的查詢語言。

15.3%
核心 AI 職缺提到
540
筆職缺
360
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 SQL。

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 SQL:資料科學家 41.7%、智慧製造/AOI 20.0%。

SQL 在「資料科學家」職缺中的出現比例(41.7%)至少是全體核心 AI 職缺(15.3%)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。

  1. 151 筆中有 63 筆 · 至少整體兩倍
  2. 225 筆中有 45 筆
  3. 1,741 筆中有 309 筆
  4. 175 筆中有 29 筆
  5. 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
  6. 305 筆中有 28 筆
  7. 321 筆中有 15 筆
  8. 113 筆中有 4 筆
  9. AI 研究員1.7%
    60 筆中有 1 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  10. 123 筆中有 1 筆

和它一起出現的技能

分母是提到 SQL 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. Python79.1%
    程式語言 · 427 筆
  2. 方法與流程 · 259 筆
  3. 資料工程 · 182 筆
  4. 機器學習 · 179 筆
  5. 資料庫 · 167 筆
  6. 方法與流程 · 159 筆

上線與交付

類別:DevOps、雲端、工具

  1. Git40.6%
    工具 · 219 筆
  2. Docker32.6%
    DevOps · 176 筆

框架、LLM 與領域訊號

類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體

  1. LLM45.6%
    LLM 應用 · 246 筆
  2. RAG33.3%
    LLM 應用 · 180 筆
  3. LLM 應用 · 164 筆
  4. LLM 應用 · 157 筆

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 軟體與網路
    165
    30.6%
  2. 電子與硬體製造
    104
    19.3%
  3. 金融與保險
    64
    11.8%
  4. 半導體
    46
    8.5%
  5. 其他製造業
    35
    6.5%
  6. 批發零售與電商
    35
    6.5%
  7. 電信、媒體與數位內容
    24
    4.4%
  8. 醫療與生技
    24
    4.4%
  9. 顧問與行銷服務
    16
    3.0%
  10. 專業服務
    9
    1.7%
  11. 營建與不動產
    9
    1.7%
  12. 餐旅與生活服務
    4
    0.7%
地區
  1. 台北市
    249
    46.1%
  2. 新北市
    90
    16.7%
  3. 台中市
    47
    8.7%
  4. 桃園市
    41
    7.6%
  5. 高雄市
    30
    5.6%
  6. 新竹市
    29
    5.4%
  7. 新竹縣
    21
    3.9%
  8. 台南市
    7
    1.3%
  9. 苗栗縣
    6
    1.1%
  10. 彰化縣
    5
    0.9%
  11. 嘉義縣
    3
    0.6%
  12. 屏東縣
    3
    0.6%

這個數字從哪裡看出來

540 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
    19
  2. 職稱
    5
  3. 職務說明
    526
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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