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技能 · 機器學習

MLOps

把模型訓練、部署與監控當成工程流程來運作。

9.9%
核心 AI 職缺提到
348
筆職缺
234
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. MLOps／平台工程師
    15 筆職缺
    39.5%
  2. 資料科學家
    32 筆職缺
    21.2%
  3. AI 研究員
    9 筆職缺
    15.0%
  4. LLM／NLP 工程師
    26 筆職缺
    14.9%
  5. AI 工程師
    203 筆職缺
    11.7%
  6. 電腦視覺工程師
    13 筆職缺
    11.5%
  7. 演算法工程師
    18 筆職缺
    5.6%
  8. AI 硬體／邊緣運算工程師
    3 筆職缺
    2.4%
  9. AI 產品／專案經理
    7 筆職缺
    2.3%
  10. 智慧製造／AOI
    3 筆職缺
    1.3%

和它一起出現的技能

在提到 MLOps 的職缺中，同時提到其他技能的比例。

  1. Python
    程式語言
    84.5%
  2. LLM
    LLM 應用
    62.1%
  3. PyTorch
    框架
    49.7%
  4. Machine Learning
    機器學習
    48.6%
  5. System Architecture
    方法與流程
    47.7%
  6. Docker
    DevOps
    46.0%
  7. Deep Learning
    機器學習
    44.3%
  8. Git
    工具
    42.8%
  9. RAG
    LLM 應用
    41.4%
  10. TensorFlow
    框架
    41.1%
  11. AI Agents
    LLM 應用
    37.4%
  12. Generative AI
    LLM 應用
    34.5%

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 軟體與網路
    124
    35.6%
  2. 電子與硬體製造
    64
    18.4%
  3. 金融與保險
    44
    12.6%
  4. 半導體
    40
    11.5%
  5. 專業服務
    18
    5.2%
  6. 批發零售與電商
    14
    4.0%
  7. 醫療與生技
    13
    3.7%
  8. 電信、媒體與數位內容
    10
    2.9%
  9. 其他製造業
    10
    2.9%
  10. 顧問與行銷服務
    8
    2.3%
  11. 政府與非營利組織
    2
    0.6%
  12. 營建與不動產
    1
    0.3%
地區
  1. 台北市
    191
    54.9%
  2. 新北市
    43
    12.4%
  3. 新竹縣
    26
    7.5%
  4. 台中市
    23
    6.6%
  5. 新竹市
    19
    5.5%
  6. 桃園市
    17
    4.9%
  7. 高雄市
    11
    3.2%
  8. 苗栗縣
    6
    1.7%
  9. 台南市
    5
    1.4%
  10. 雲林縣
    3
    0.9%
  11. 屏東縣
    1
    0.3%
  12. 彰化縣
    1
    0.3%

這個數字從哪裡看出來

348 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
    46
  2. 職稱
    12
  3. 職務說明
    328
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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