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技能 · 框架

LangChain

串接語言模型應用的框架。

7.0%
核心 AI 職缺提到
246
筆職缺
202
家公司
—
30 天變化 · 第二期起

哪些職位要求它

在該職位的職缺中，提到這個技能的比例。

  1. LLM／NLP 工程師
    37 筆職缺
    21.1%
  2. MLOps／平台工程師
    4 筆職缺
    10.5%
  3. AI 工程師
    176 筆職缺
    10.1%
  4. 資料科學家
    8 筆職缺
    5.3%
  5. AI 研究員
    2 筆職缺
    3.3%
  6. 智慧製造／AOI
    3 筆職缺
    1.3%
  7. AI 產品／專案經理
    4 筆職缺
    1.3%
  8. 演算法工程師
    1 筆職缺
    0.3%

和它一起出現的技能

在提到 LangChain 的職缺中，同時提到其他技能的比例。

  1. LLM
    LLM 應用
    92.7%
  2. Python
    程式語言
    90.2%
  3. RAG
    LLM 應用
    78.9%
  4. AI Agents
    LLM 應用
    64.6%
  5. Docker
    DevOps
    50.8%
  6. Prompt Engineering
    LLM 應用
    50.0%
  7. Git
    工具
    49.2%
  8. System Architecture
    方法與流程
    48.8%
  9. Generative AI
    LLM 應用
    45.1%
  10. Vector Database
    資料庫
    43.5%
  11. ChatGPT
    LLM 應用
    42.7%
  12. LlamaIndex
    框架
    41.9%

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 軟體與網路
    96
    39.0%
  2. 電子與硬體製造
    41
    16.7%
  3. 金融與保險
    20
    8.1%
  4. 半導體
    18
    7.3%
  5. 批發零售與電商
    16
    6.5%
  6. 電信、媒體與數位內容
    16
    6.5%
  7. 醫療與生技
    11
    4.5%
  8. 其他製造業
    8
    3.3%
  9. 顧問與行銷服務
    6
    2.4%
  10. 專業服務
    6
    2.4%
  11. 營建與不動產
    3
    1.2%
  12. 能源、公用事業與天然資源
    2
    0.8%
地區
  1. 台北市
    125
    50.8%
  2. 新北市
    42
    17.1%
  3. 新竹市
    15
    6.1%
  4. 台中市
    13
    5.3%
  5. 桃園市
    12
    4.9%
  6. 高雄市
    12
    4.9%
  7. 新竹縣
    11
    4.5%
  8. 台南市
    3
    1.2%
  9. 苗栗縣
    3
    1.2%
  10. 嘉義市
    2
    0.8%
  11. 彰化縣
    2
    0.8%
  12. 花蓮縣
    2
    0.8%

這個數字從哪裡看出來

246 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
    1
  3. 職務說明
    246
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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