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技能 · 機器學習 · 基礎與解題

YOLO

即時物件偵測的模型家族。

1.9%
核心 AI 職缺提到
66
筆職缺
57
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 5 個職位類別的職缺提到 YOLO。

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 YOLO。

YOLO 在「電腦視覺工程師」職缺中的出現比例(14.2%)至少是全體核心 AI 職缺(1.9%)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. 113 筆中有 16 筆 · 至少整體兩倍
  2. 321 筆中有 10 筆
  3. 1,741 筆中有 36 筆
  4. 123 筆中有 2 筆
  5. 225 筆中有 1 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
    30
    45.5%
  2. 電子與硬體製造
    15
    22.7%
  3. 其他製造業
    8
    12.1%
  4. 專業服務
    4
    6.1%
  5. 半導體
    4
    6.1%
  6. 醫療與生技
    2
    3.0%
  7. 電信、媒體與數位內容
    1
    1.5%
  8. 營建與不動產
    1
    1.5%
  9. 金融與保險
    1
    1.5%
地區
  1. 台北市
    19
    28.8%
  2. 新北市
    9
    13.6%
  3. 台中市
    8
    12.1%
  4. 新竹市
    8
    12.1%
  5. 高雄市
    7
    10.6%
  6. 桃園市
    6
    9.1%
  7. 台南市
    5
    7.6%
  8. 新竹縣
    2
    3.0%
  9. 雲林縣
    1
    1.5%
  10. 苗栗縣
    1
    1.5%

這個數字從哪裡看出來

66 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
    0
  2. 職稱
    0
  3. 職務說明
    66
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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