SkillTrendLab
EN
技能 · 框架

ROS

機器人軟體的中介框架。

2.7%
核心 AI 職缺提到
95
筆職缺
58
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. 演算法工程師
    21 筆職缺
    6.5%
  2. AI 研究員
    3 筆職缺
    5.0%
  3. AI 硬體／邊緣運算工程師
    5 筆職缺
    4.1%
  4. 電腦視覺工程師
    4 筆職缺
    3.5%
  5. AI 工程師
    54 筆職缺
    3.1%
  6. MLOps／平台工程師
    1 筆職缺
    2.6%
  7. 智慧製造／AOI
    3 筆職缺
    1.3%
  8. 資料科學家
    1 筆職缺
    0.7%
  9. AI 產品／專案經理
    1 筆職缺
    0.3%

和它一起出現的技能

在提到 ROS 的職缺中，同時提到其他技能的比例。

  1. Robotics
    領域知識
    82.1%
  2. Python
    程式語言
    79.0%
  3. C++
    程式語言
    71.6%
  4. System Architecture
    方法與流程
    48.4%
  5. Linux
    DevOps
    43.2%
  6. Computer Vision
    機器學習
    40.0%
  7. Deep Learning
    機器學習
    37.9%
  8. PyTorch
    框架
    35.8%
  9. Machine Learning
    機器學習
    32.6%
  10. C
    程式語言
    31.6%
  11. Algorithm Design
    方法與流程
    30.5%
  12. Reinforcement Learning
    機器學習
    26.3%

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 電子與硬體製造
    28
    29.5%
  2. 軟體與網路
    22
    23.2%
  3. 其他製造業
    20
    21.1%
  4. 專業服務
    16
    16.8%
  5. 半導體
    3
    3.2%
  6. 電信、媒體與數位內容
    2
    2.1%
  7. 政府與非營利組織
    1
    1.1%
  8. 顧問與行銷服務
    1
    1.1%
  9. 批發零售與電商
    1
    1.1%
  10. 醫療與生技
    1
    1.1%
地區
  1. 台北市
    27
    28.4%
  2. 新北市
    14
    14.7%
  3. 新竹縣
    14
    14.7%
  4. 桃園市
    13
    13.7%
  5. 新竹市
    10
    10.5%
  6. 台中市
    7
    7.4%
  7. 台南市
    6
    6.3%
  8. 雲林縣
    2
    2.1%
  9. 高雄市
    1
    1.1%
  10. 宜蘭縣
    1
    1.1%

這個數字從哪裡看出來

95 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
    3
  3. 職務說明
    95
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

本頁尚未列入搜尋索引：還需要第二期資料才能談變化。

研究方法 →所有技能 →