ذكاء مهني

مُبرمج إنترنت الأشياء

لمحة سريعة

يقوم مُبرمجو إنترنت الأشياء بتحليل وجمع البيانات لتفسير النمط والتنبؤ بالنتيجة. ويستخدمون الذكاء الاصطناعي لإدارة المهام والقرارات المستقلة، باستعمال خوارزميات التعلم الآلي لإعداد أجهزة أكثر ذكاءً من خلال مستشعرات البيانات. ويقوم مُبرمجو إنترنت الأشياء بإنشاء برمجيات لربط الأشياء بالأنظمة والأجهزة، أو لبرمجة هذه الأشياء لجعلها تعمل بمفردها.

٣٩%
المرونة النتيجة · ٢٠٢٦ (الأعلى هو الأفضل)
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها ٥٢% 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.

١٣ من ١٧ بها نقص٢٠٢٥جميع الـ٣٠ في نمو٣٫٧Mوظائف حتى ٢٠٣٥

نقص: ألمانيا, أيرلندا, إيطاليا, البرتغال و٩ أخرى.

أطول نقص: التشيك، ٤ 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 ٢٠٢٥ * — +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 أُبلغ عن نقص ELA/EURES ٢٠٢٥ * — +٣٧٫٥% ٢٠٢٣–٢٠٣٥ · Cedefop ٢٠٢٦ *
النمسا أُبلغ عن فائض 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 مُبرمج إنترنت الأشياء

The outlook for مُبرمج إنترنت الأشياء 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 مُبرمج إنترنت الأشياء 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~٥٥%
الحافة البشرية
MOAT~٤٠%

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.

٣٩% مملوكة للإنسان

ما لا يزال يعتمد على الناس

  • تطوير سير عمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
الميزة البشرية للبقاء في الطليعة في هذا الدور، ركز على إنترنت الأشياء و برمجة أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات. هذه المهارات التي تركز على الإنسان هي الأصعب للذكاء الاصطناعي في النسخ المتماثل في العشرين سنة القادمة.
٣٢% مساعدة

حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار

  • تحليل البيانات الضخمة
  • تنفيذ تخفيض الأبعاد
  • استخدام التعلم الآلي
٥٢% أتمتة

المهام الأكثر عرضة للأتمتة

  • استخدام تقنيات معالجة البيانات
تحليل مفصل

المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي

ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية

٠-١٠٠%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي ٣٢%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي ٣%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

الأتمتة الروبوتية والمادية ٠%

التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات

البرمجيات المعرفية ٠%

التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات

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 مُبرمج إنترنت الأشياء

٠٩
٠٩:٠٠ · صباح
استخدام التعلم الآلي
استخدام التقنيات والخوارزميات القادرة على استخراج الجوانب المهارية من البيانات، والتعلم منها، ووضع التوقعات، وذلك لاستخدامها في تحسين البرامج، وتعديل التطبيقات، والتعرف على الأنماط، والتصفية، ومحركات البحث، ورؤيا الحاسوب.
١٠
١٠:٣٠ · منتصف الصباح
تصميم نظام المعلومات
تحديد البنية والتركيب والمكونات والوحدات النمطية والواجهات والبيانات لأنظمة المعلومات المتكاملة (الأجهزة والبرامج والشبكات) بناءً على متطلبات ومواصفات النظام.
١٢
١٢:٠٠ · منتصف النهار
تطوير سير عمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
إنشاء أنماط قابلة للتكرار لنشاط تكنولوجيا المعلومات والاتصالات داخل المؤسسات بما يعزز التحولات المنتظمة للمنتجات والعمليات والخدمات المعلوماتية من خلال إنتاجها.
١٤
١٤:٠٠ · بعد الظهر
استخدام تقنيات معالجة البيانات
جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.
١٥
١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر
تحليل البيانات الضخمة
جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.
١٧
١٧:٠٠ · الختام
تنفيذ تخفيض الأبعاد
تقليل عدد المتغيرات أو الخصائص لمجموعة بيانات في خوارزميات تعليم الآلة من خلال أساليب مثل تحليل العنصر الرئيسي، تقسيم المصفوفة إلى عوامل، طرق التشفير الذاتي، وطرق أخرى...

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
برمجة أنظمة الكمبيوتر
  • تنفيذ تخفيض الأبعاد

    تقليل عدد المتغيرات أو الخصائص لمجموعة بيانات في خوارزميات تعليم الآلة من خلال أساليب مثل تحليل العنصر الرئيسي، تقسيم المصفوفة إلى عوامل، طرق التشفير الذاتي، وطرق أخرى...

  • استخدام التعلم الآلي

    استخدام التقنيات والخوارزميات القادرة على استخراج الجوانب المهارية من البيانات، والتعلم منها، ووضع التوقعات، وذلك لاستخدامها في تحسين البرامج، وتعديل التطبيقات، والتعرف على الأنماط، والتصفية، ومحركات البحث، ورؤيا الحاسوب.

إدارة، وجمع البيانات الرقمية وتخزينها
  • استخدام تقنيات معالجة البيانات

    جمع البيانات والمعلومات ذات الصلة ومعالجتها وتحليلها، وتخزين البيانات وتحديثها على نحو سليم وعرض الأرقام والبيانات باستخدام المخططات والرسوم البيانية الإحصائية.

تحليل المعلومات والبيانات وتقييمها
  • تحليل البيانات الضخمة

    جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.

تطوير السياسات والإجراءات التشغيلية
  • تطوير سير عمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    إنشاء أنماط قابلة للتكرار لنشاط تكنولوجيا المعلومات والاتصالات داخل المؤسسات بما يعزز التحولات المنتظمة للمنتجات والعمليات والخدمات المعلوماتية من خلال إنتاجها.

تصميم أنظمة أو تطبيقات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
  • تصميم نظام المعلومات

    تحديد البنية والتركيب والمكونات والوحدات النمطية والواجهات والبيانات لأنظمة المعلومات المتكاملة (الأجهزة والبرامج والشبكات) بناءً على متطلبات ومواصفات النظام.

مجالات المعرفة & البرمجيات والتقنيات
مجالات المعرفة
  • إنترنت الأشياء

    المبادئ العامة والفئات والمتطلبات والحدود ونقاط الضعف الخاصة بالأجهزة الذكية المتصلة (أغلبها مزود بخاصية الاتصال بالإنترنت).

  • برمجة أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    الطرق والأدوات اللازمة لتطوير برمجيات النظام، ومواصفات معمارياته، وتقنيات التواصل بينه وبين مكونات الشبكة.

  • 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.

  • مواصفات برمجيات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

    خصائص واستخدام وتشغيل مختلف منتجات البرمجيات مثل برامج الكمبيوتر وبرمجيات التطبيقات.

  • أطر برمجيات الأجهزة المحمولة

    واجهة برمجة تطبيقات مثل "أندرويد" و"آي أو إس" و"ويندوز فون" تمكن المبرمجين من كتابة تطبيقات الأجهزة بسرعة وسهولة.

مهارات عبر القطاعات
  • الخوارزميات
  • الميكاترونيكس
  • تعليم الآلة
  • تكنولوجيا الحاسوب
  • خوارزمية المهام
  • طرق اختبار الأجهزة
  • علوم الحاسوب
البرمجيات والتقنيات
Structured query language SQLAdobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAAdobe After EffectsZoomPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlack
السمات الرئيسية التي تحتاجها
التفكير التحليلي التقدير التعاون التنوع الإنجاز الاعتمادية النزاهة الاهتمام بالآخرين الابتكار التكيف/المرونة تحمل الضغط الاستقلال الإنجاز/الجهد السيطرة الذاتية القيادة التوجه الاجتماعي
المكافآت الرئيسية التي يمكنك توقعها
بيانات السمات غير متاحة لهذا الدور بعد.
كيفية التأهل

مُبرمج إنترنت الأشياء: كيف تتأهل وأين تدرس

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

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 المهارات الأساسية التي أحتاجها لأكون مُبرمج إنترنت الأشياء؟
بالإضافة إلى أساس قوي في علوم الحاسوب والبرمجة (مثل Python, C++), تحتاج إلى فهم جيد لتقنيات إنترنت الأشياء، والشبكات، وقواعد البيانات، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. مهارات تحليل البيانات والقدرة على حل المشكلات تعتبر ضرورية أيضًا.
ما هي المجالات التي يمكنني العمل بها كمُبرمج إنترنت الأشياء؟
تتنوع المجالات بشكل كبير، وتشمل: المنازل الذكية، المدن الذكية، الصناعة (الأتمتة الصناعية)، الرعاية الصحية، النقل الذكي، الزراعة الذكية، وغيرها الكثير. كل مجال يتطلب فهمًا خاصًا للتحديات والاحتياجات المتعلقة بتطبيقات إنترنت الأشياء.
هل يمكنني العمل كمُبرمج إنترنت الأشياء بشكل مستقل (فريلانس)؟
نعم، تُعد وظيفة مُبرمج إنترنت الأشياء مناسبة للعمل بشكل مستقل، وهناك طلب متزايد على المبرمجين المستقلين في هذا المجال. ومع ذلك، فإن معظم العاملين في هذا المجال يعملون في الأصل كأعضاء فريق ضمن شركات متخصصة.
مُبرمج إنترنت الأشياء — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
١٣٣٬٠٨٠ دولار سنويًا عند الوسيط، حتى ٢٠٢٥-٠٥. تتراوح وسطاء الولايات بين ٧٩٬٣٨٠ و١٧٤٬٤١٠ 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 ٣ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا