ذكاء مهني

مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة

لمحة سريعة

يقوم مهندسو المعرفة بدمج المعرفة المنظمة في أنظمة الحاسوب (قواعد المعرفة) من أجل حل المشكلات المعقدة التي تتطلب عادة مستوى عاليًا من الخبرة البشرية أو طرق استخبارات صناعية. كما أنهم مسؤولون عن استخراج أو استخلاص المعرفة من مصادر المعلومات والحفاظ على هذه المعرفة وإتاحتها للمؤسسة أو المستخدمين. ولتحقيق ذلك، فهُم على دراية بأساليب تمثيل المعرفة والصيانة (القواعد، والإطارات، والشبكات الدلالية، والأطياف) واستخدام تقنيات وأدوات استخلاص المعرفة. ويمكنهم تصميم وبناء خبراء أو أنظمة استخبارات صناعية تستخدم هذه المعرفة.

٣٧%
المرونة النتيجة · ٢٠٢٦ (الأعلى هو الأفضل)
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها ٥٤% التعرض للذكاء الاصطناعي · ٢٠٢٦
سوق العمل

أين يوجد طلب على هذه المهنة

حالات النقص والفائض في العمالة المُبلَّغ عنها، حسب السنة. تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

تشمل الأرقام اختصاصيو تكنولوجيا المعلومات والاتصالات — ٧٥ مهنة، من بينها هذه.

١٠ من ١١ بها نقص٢٠٢٥جميع الـ٣٠ في نمو٣٫٧Mوظائف حتى ٢٠٣٥

نقص: أيرلندا, البرتغال, التشيك, الدانمرك و٦ أخرى.

أطول نقص: النمسا، ٣ سنوات.

اختر منطقة على الخريطة لعرض أرقامها.

عن هذا المصدر›

المصدر: ELA/EURES، حالات النقص والفائض في العمالة. تُنشر البيانات على مستوى المجموعة المهنية وتغطي أوروبا. تختلف الإصدارات في بنية الملحق وفي الدول المشمولة، لذا لا يعني الاختلاف بين سنة وأخرى دائمًا أن سوق العمل قد تغيّر. الدول الرمادية لم يُبلَّغ عنها، وهذا ليس كالتوازن.

ماذا تعني هذه الكلمات

الأمور الأربعة التي يبيّنها هذا القسم

الطلب المُبلَّغ عنه
الطلب المُبلَّغ عنه: ما إذا كان أصحاب العمل يبلّغون عن حاجتهم إلى أشخاص في هذه المهنة — وهو حكم تنشره جهة وطنية أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وليس عدداً.
إلى أين يتجه
إلى أين يتجه: المسار المتوقع للتوظيف في هذه المهنة خلال السنوات المقبلة، استناداً إلى توقّع رسمي.
الوظائف الشاغرة
الوظائف الشاغرة: عدد فرص العمل التي تنشأ تقريباً بسبب النمو وبسبب مغادرة أشخاص هذه المهنة.
الأجر المعتاد
الأجر المعتاد: ما يكسبه الأشخاص في هذه المهنة عادةً في الأماكن التي ينشر فيها المصدر هذه البيانات. ولا يعني ترك الخانة فارغة أن العمل غير مدفوع الأجر؛ بل يعني أنه لا ينشره أحد لذلك المكان.

يُترك المقياس خالياً عندما لا ينشره أحد لذلك المكان، بدلاً من عرضه على أنه صفر.

إلى أي اتجاه يميل السوق بالنسبة إليك

في صالحك
الوظائف الشاغرة أكثر من الباحثين عن عمل — وأصحاب العمل يتنافسون على المرشحين.
متوازن
عدد الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل متقارب تقريبًا.
تنافسي
الباحثون عن عمل أكثر من الوظائف الشاغرة — توقّع منافسة.
بيانات متضاربة
المصادر غير متفقة، أو أن المجموعة المهنية نفسها تعاني نقصًا في منطقة وفائضًا في أخرى.

تُصنّف كل المصادر ضمن واحدة من هذه الفئات الأربع، ولذلك توجد مجموعة مصطلحات واحدة لتعلّمها: في صالحك، متوازن، تنافسي، بيانات متضاربة. وما يختلف هو الأدلة التي تستند إليها، وهي مطبوعة أسفل كل تصنيف — نسبة مقيسة بين الوظائف الشاغرة والباحثين عن عمل، أو تقييم تنشره جهة وطنية.

كيف تقارن هذه المهنة بالمهن الأخرى في البلد نفسه

قوي
من أقوى المهن في that country
جيد
أقوى من معظم المهن في that country
متفاوت
قريبة من المعتاد في that country
ضعيف
أضعف من معظم المهن في that country

هذا ترتيب داخل بلد واحد، وليس نتيجة يمكنك مقارنتها عبر الحدود — فالسجلات التي تقف وراء بلدين تحصي أشخاصاً مختلفين، ولذلك يعني العدد نفسه أشياء مختلفة في كل بلد. ولهذا أيضاً قد تكون المهنة ضمن الأقوى في بلد ما، ومع ذلك تظهر على أنها تنافسي: فهي تتصدر سوقاً يشهد منافسة شديدة بوجه عام.

مصدر هذه البيانات

تنشر كل رقم جهة وطنية للإحصاء أو مرفق عام للتوظيف أو جهة تابعة للاتحاد الأوروبي، وتذكر كل بطاقة مصدرها والفترة التي تغطيها. تُحصى البيانات في بعض الأماكن شهرياً، بينما تُقيّم في أماكن أخرى مرة أو مرتين في السنة، ولذلك قد تصف منطقتان على الخريطة نفسها لحظتين مختلفتين — ويظهر التاريخ دائماً.

لا تتنبأ أي من هذه المعلومات بفرص شخص بعينه. إنها تصف سوقاً.

الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه (ألمانيا, السويد, فرنسا, هولندا, بلجيكا, النمسا)
الطلب المُبلَّغ عنه · الأجر المعتاد · إلى أين يتجه
الطلب المُبلَّغ عنه الأجر المعتاد إلى أين يتجه
ألمانيا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٤ * — +١٥٫٦% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
السويد أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٤٥٫١% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
فرنسا لم يُبلَّغ عنه — +٣٤٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
هولندا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٣٢% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
بلجيكا لم يُبلَّغ عنه — +٣٧٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
النمسا أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٤٨٫٨% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *

* تُنشر لمجموعات المهن، وليس لمسميات وظيفية فردية.

هل تقدّمون الإرشاد المهني للطلاب أو العملاء أو الموظفين؟ استخدموا بيانات هذه المهنة في مؤسستكم.

NexFuture™

نظرة المستقبل لـ مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة

The outlook for مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

كيف يتم حساب هذه الدرجات؟

يُقدِّر مؤشر المرونة (من ٠ إلى ١٠٠) مدى الحماية الهيكلية لهذه المهنة من الأتمتة واضطرابات الذكاء الاصطناعي، استناداً إلى تحليل مستوى المهام. وتعني الدرجات الأعلى مهاماً تعتمد بدرجة أكبر على الحكم الإنساني. يُظهر التعرض للذكاء الاصطناعي النسبة المئوية التقديرية لساعات المهام التي قد تتأثر بقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وهذه مؤشرات هيكلية مستمدة من النماذج، وليست تنبؤات بأمن الوظائف الفردية.

لعب المستقبل
كيف يمكن أن يتغير مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟

قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.

يُقدّر حدوث تحول كبير على مستوى المهام خلال ١٢ سنوات (حوالي ٢٠٣٨) بموجب سيناريو متوقع المختار.
~٣٥%
المرونة
مخاطر الأتمتة
EXP~٦٠%
الحافة البشرية
MOAT~٣٥%

سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.

٢٠٢٦
٢٠٣٣
٢٠٤٣
سرعة اعتماد الذكاء الاصطناعي:

التقدير القائم على النموذج. استخدمها كإشارة تخطيط، وليس ضمانًا.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟

التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.

٣٧% مملوكة للإنسان

ما لا يزال يعتمد على الناس

  • تحديد مستوى المعرفة بتكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • إدارة المعرفة في مجال الأعمال
  • تحديد المتطلبات التقنية
الميزة البشرية للبقاء في الطليعة في هذا الدور، ركز على أدوات تطوير قواعد البيانات و استخراج المعلومات. هذه المهارات التي تركز على الإنسان هي الأصعب للذكاء الاصطناعي في النسخ المتماثل في العشرين سنة القادمة.
٣١% مساعدة

حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار

  • تحليل متطلبات الأعمال
  • استخدام واجهة خاصة بالتطبيق
  • استخدام لغة الترميز
٥٤% أتمتة

المهام الأكثر عرضة للأتمتة

  • إنشاء الأشجار الدلالية
  • ادارة قاعدة البيانات
  • استخدام قواعد البيانات
تحليل مفصل

المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي

ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية

٠-١٠٠%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ٣١%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي ٤%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

البرمجيات المعرفية ٣%

التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات

الأتمتة الروبوتية والمادية ٠%

التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات

التفاصيل الفنية
المنهجية: NexFuture v3.0 المصادر: O*NET® ٣٠٫٣, ESCO v1.2.1 تم التحديث: أكتوبر ٢٠٢٦

يقدّر NexFuture v3.0 التعرّض للأتمتة مباشرةً من مجموعات المهارات الأساسية في ESCO، مرجَّحةً بكتلة المهارات ومعايَرةً وفق مراسي الخبراء. الدرجات تقديرات احتمالية وليست ضمانات. راجع ورقة منهجية NexFuture للحصول على التفاصيل الكاملة.

يقيس التعرّض للأتمتة. ولا يقيس الأجر أو الطلب أو عدد الوظائف المتاحة بالقرب منك.

يوم في الحياة

ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة

التكنولوجيا الرقمية

يوم في الحياة

يوم نموذجي مثل مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة

٠٩
٠٩:٠٠ · صباح
إدارة التكامل الدلالي لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات
الإشراف على تكامل قواعد البيانات العامة أو الداخلية وغيرها من البيانات باستخدام التقنيات الدلالية لإخراج نواتج دلالية منظمة.
١٠
١٠:٣٠ · منتصف الصباح
استخدام لغة الترميز
استخدام لغات الحاسوب التي يمكن تمييزها من الناحية التركيبية من النص من أجل إضافة التعليقات التوضيحية إلى الوثيقة وتحديد المخطط ومعالجة أنواع الوثائق مثل HTML.
١٢
١٢:٠٠ · منتصف النهار
استخدام واجهة خاصة بالتطبيق
فهم الواجهات الخاصة بتطبيق أو حالة استخدام ويستخدمها.
١٤
١٤:٠٠ · بعد الظهر
إنشاء الأشجار الدلالية
إنشاء قوائم متسقة وتسلسلات هرمية للمفاهيم والمصطلحات لضمان الحصول على فهرسة متناسقة في أنظمة تنظيم المعرفة.
١٥
١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر
تحديد مستوى المعرفة بتكنولوجيا المعلومات والاتصالات
تقييم البراعة المقدَّرة التي يتمتع بها الخبراء المهرة في نظام تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتوضيحها لمزيد من التحليل والاستخدام.
١٧
١٧:٠٠ · الختام
تطبيق نظرية أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
تنفيذ مبادئ نظرية أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من أجل شرح وتوثيق خصائص النظام التي يمكن أن تطبق بوجه عام على الأنظمة الأخرى.

ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.

المهارات والمعرفة

ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل

المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.

المهارات الأساسية
تطوير السياسات والإجراءات التشغيلية
  • إدارة المعرفة في مجال الأعمال

    إنشاء الهياكل وسياسات التوزيع لتمكين أو تحسين استغلال المعلومات باستخدام أدوات ملائمة لاستخلاص الإتقان في الأعمال، وتهيئته، وتوسيعه.

  • تحديد المتطلبات التقنية

    تحديد الخصائص التقنية للسلع والمواد والأساليب والعمليات والخدمات والأنظمة والبرمجيات والوظائف من خلال تحديد الاحتياجات الخاصة التي يتعين تلبيتها وفقًا لمتطلبات العملاء.

إنشاء أنظمة الكمبيوتر
  • تطبيق نظرية أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    تنفيذ مبادئ نظرية أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من أجل شرح وتوثيق خصائص النظام التي يمكن أن تطبق بوجه عام على الأنظمة الأخرى.

  • إدارة التكامل الدلالي لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    الإشراف على تكامل قواعد البيانات العامة أو الداخلية وغيرها من البيانات باستخدام التقنيات الدلالية لإخراج نواتج دلالية منظمة.

العمل باستخدام أجهزة الكمبيوتر
  • استخدام واجهة خاصة بالتطبيق

    فهم الواجهات الخاصة بتطبيق أو حالة استخدام ويستخدمها.

برمجة أنظمة الكمبيوتر
  • استخدام لغة الترميز

    استخدام لغات الحاسوب التي يمكن تمييزها من الناحية التركيبية من النص من أجل إضافة التعليقات التوضيحية إلى الوثيقة وتحديد المخطط ومعالجة أنواع الوثائق مثل HTML.

مراقبة وتقييم أداء الأفراد
  • تحديد مستوى المعرفة بتكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    تقييم البراعة المقدَّرة التي يتمتع بها الخبراء المهرة في نظام تكنولوجيا المعلومات والاتصالات لتوضيحها لمزيد من التحليل والاستخدام.

إدارة المعلومات
  • ادارة قاعدة البيانات

    تطبيق مخططات ونماذج تصميم قواعد البيانات، وتحديد ارتباطات البيانات، واستخدام لغات الاستفسار وأنظمة إدارة قواعد البيانات لتطوير قواعد البيانات وإدارتها.

إدارة، وجمع البيانات الرقمية وتخزينها
  • استخدام قواعد البيانات

    استخدام أدوات البرامج لإدارة البيانات وتنظيمها في بيئة منظَّمة تتكون من سمات، وجداول، وعلاقات من أجل الاستعلام عن البينات المخزنة وتعديلها.

تحليل العمليات التجارية
  • تحليل متطلبات الأعمال

    دراسة احتياجات العملاء وتوقعاتهم تجاه منتج أو خدمة ما من أجل تحديد أوجه التضارب وتسويتها والخلافات المحتملة بين أصحاب المصلحة المعنيين وحلها.

توثيق المعلومات وتسجيلها
  • إنشاء الأشجار الدلالية

    إنشاء قوائم متسقة وتسلسلات هرمية للمفاهيم والمصطلحات لضمان الحصول على فهرسة متناسقة في أنظمة تنظيم المعرفة.

مجالات المعرفة & البرمجيات والتقنيات
مجالات المعرفة
  • أدوات تطوير قواعد البيانات

    المنهجيات والأدوات التي تُستخدم في إنشاء هيكل منطقي ومادي لقواعد البيانات، مثل هياكل البيانات المنطقية والمخططات التوضيحية ومنهجيات النمذجة والعلاقات بين الكيانات.

  • استخراج المعلومات

    التقنيات والأساليب المستخدمة للحصول على المعلومات واستخراجها من الوثائق والمصادر الرقمية غير المهيكلة أو شبه الهيكلية.

  • برمجة الويب

    نموذج البرمجة الذي يعتمد على الجمع بين الترميز (الذي يضيف السياق والبنية إلى النص) ورمز برامج الويب الأخرى مثل AJAX وjavascript وPHP من أجل تنفيذ الإجراءات المناسبة وتصور المحتوى.

  • لغة استعلام خاصة بإطار وصف المصادر

    لغات الاستعلام مثل SPARQL التي تُستخدم لاسترداد البيانات المخزنة في تنسيق إطار وصف المصادر.

  • مبادئ الذكاء الصناعي

    نظريات الذكاء الاصطناعي ومبادئه التطبيقية ومعمارياته ونُظُمه، مثل العوامل الذكية والأنظمة المتعددة العوامل والأنظمة الخبيرة والأنظمة المستندة إلى القواعد والشبكات العصبية والأنطولوجيا ونظريات الإدراك.

  • معالجة اللغة الطبيعية

    التقنيات التي تمكِّن أجهزة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات من فهم المستخدمين والتفاعل معهم بواسطة لغة البشر.

  • نظرية الأنظمة

    المبادئ المُطبقة على جميع أنواع الأنظمة بجميع مستوياتها الهرمية، والتي تصف التنظيم الداخلي للأنظمة وآليات الحفاظ على الهوية والاستقرار وتحقيق التكيف والتنظيم الذاتي والارتباطات والتفاعل مع البيئة.

  • نمذجة العمليات التجارية

    الأدوات والطرق ومناهج التخطيط مثل نموذج وتدوين العمليات التجارية ولغة تنفيذ العمليات التجارية التي تُستخدم لوصف وتحليل خصائص عملية الأعمال ونمذجة مواصلة تطويرها.

  • هيكل المعلومات

    نوع البنية التحتية التي تحدد تنسيق البيانات: شبه منظمة وغير منظمة ومنظمة.

مهارات عبر القطاعات
  • خوارزمية المهام
  • دورة حياة تطوير الأنظمة
  • ذكاء الأعمال
البرمجيات والتقنيات
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
السمات الرئيسية التي تحتاجها
التفكير التحليلي التعاون التقدير الاستقلال الإنجاز/الجهد الإنجاز الابتكار النزاهة التكيف/المرونة الاعتمادية التنوع تحمل الضغط القيادة الاهتمام بالآخرين التوجه الاجتماعي السيطرة الذاتية
المكافآت الرئيسية التي يمكنك توقعها
الإنجازظروف العملالتقديرالعلاقاتالدعمالاستقلال
كيفية التأهل

مهندس المعرفة: كيف تتأهل وأين تدرس

ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.

مستوى التعليم النموذجي

درجة البكالوريوس أو ما يعادلها

أين تدرس

٢٬٦١١ برنامجًا في دولٍ يبلغ عددها ٣٠ تعلّم المهارات الأساسية لهذه المهنة. وهناك أيضًا ٤٢٧ دورة تدريبية قصيرة، يبني كلٌّ منها مهارة واحدة.

بعض الأمثلة، تُدرَّس بلغة هذه الصفحة:

مهني علوم الحاسب وتطوير البرامج

Effat University · المملكة العربية السعودية

درجة هندسة البرمجيات

Prince Mohammad Bin Fahd University (PMU) · المملكة العربية السعودية

مهني البرمجة وعلوم الحاسب

Umm al-Qura University · المملكة العربية السعودية

المصادر
  1. ١. Source: Study in Saudi Arabia, Ministry of Education (studyinsaudi.sa).
التقدم الوظيفي

مسارات النمو والأدوار المماثلة

استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.

للمؤسسات

بيانات هذه الصفحة، في خدمة طلابكم وعملائكم وموظفيكم.

الأسئلة الشائعة

الأسئلة المتداولة

ما هي أبرز المهارات المطلوبة لمهندس/ة المعرفة؟
بالإضافة إلى المعرفة التقنية القوية في مجال علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي، يتطلب هذا الدور مهارات تحليلية ممتازة، وقدرة على التفكير المنطقي وحل المشكلات، ومهارات تواصل جيدة للتعاون مع فرق العمل المختلفة.
ما هو مستوى الخبرة المطلوبة عادةً لهذا الدور؟
يُصنف هذا الدور ضمن النطاق الخامس من مستويات المسار الوظيفي، مما يشير إلى الحاجة إلى خبرة قيادية واستراتيجية. عادةً ما يتطلب الأمر خبرة عملية لا تقل عن خمس سنوات في مجال ذي صلة.
ما هي أنواع التقنيات والأدوات التي يستخدمها مهندس/ة المعرفة؟
يستخدم مهندس/ة المعرفة مجموعة متنوعة من التقنيات والأدوات، بما في ذلك لغات البرمجة (مثل Python و Java)، وأدوات استخلاص المعرفة، وقواعد البيانات، ومنصات الذكاء الاصطناعي، وأدوات إدارة المعرفة.
مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
١١٢٬٥٩٠ دولار سنويًا عند الوسيط، حتى ٢٠٢٥-٠٥. تتراوح وسطاء الولايات بين ٦٩٬٤٩٠ و١٦٣٬٣٥٠ دولار. المصدر: مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. الرقم يخص الولايات المتحدة وليس توقعًا لأوروبا.

المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS ILO ISCO-08 (CC BY ٤٫٠) تم تحديث البيانات في ١٩ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا