مهندس الذكاء الاصطناعي
لمحة سريعة
يطبق مهندس الذكاء الاصطناعي أساليب الذكاء الاصطناعي في الهندسة والروبوتات وعلوم الكمبيوتر لتصميم البرامج التي تحاكي الذكاء بما في ذلك نماذج التفكير والأنظمة المعرفية والقائمة على المعارف وحل المشكلات واتخاذ القرارات. كما أنه يقوم بدمج المعرفة المنظمة في أنظمة الكمبيوتر (الأنطولوجيات وقواعد المعرفة) من أجل حل المشكلات المعقدة التي تتطلب عادة مستوى عال من الخبرة البشرية أو أساليب الذكاء الاصطناعي.
يُعد مهندس الذكاء الاصطناعي (AI Engineer) شخصية محورية في تصميم وتطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي. يعمل هذا المهندس على تطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي في مجالات الهندسة والروبوتات وعلوم الكمبيوتر، بهدف بناء برامج قادرة على محاكاة عمليات التفكير واتخاذ القرارات، وحل المشكلات المعقدة. يتضمن عمله دمج المعرفة المنظمة في أنظمة الكمبيوتر، مثل الأنطولوجيات وقواعد المعرفة، لتمكين الأنظمة من التعامل مع تحديات تتطلب عادةً خبرة بشرية عالية.
- • تصميم وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية.
- • دمج المعرفة المنظمة (الأنطولوجيات وقواعد المعرفة) في أنظمة الكمبيوتر.
- • تحليل البيانات وتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن استخدامها لتحسين أداء الأنظمة الذكية.
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.
نقص: أيرلندا, التشيك, السويد, النمسا 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 | |
|---|---|---|---|
| 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 | أُبلغ عن نقص وفائض ELA/EURES ٢٠٢٥ * | — | +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.
نظرة المستقبل لـ مهندس الذكاء الاصطناعي
The outlook for مهندس الذكاء الاصطناعي 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.
كيف يمكن أن يتغير مهندس الذكاء الاصطناعي مع نمو اعتماد الذكاء الاصطناعي؟
قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.
سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.
قد تتحول العديد من مجالات المهام نحو سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لذا تصبح إعادة اكتساب المهارات أكثر أهمية.
سيناريو توضيحي يستند إلى قابلية أتمتة المهام — وليس تنبؤًا. تُقرَّب القيم كلما نظرت أبعد في المستقبل.
التقدير القائم على النموذج. استخدمها كإشارة تخطيط، وليس ضمانًا.
قارن هذا بملفك الشخصي
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟
التفسير الحتمي القائم على النموذج لإشارات الدور الحالي - وليس ضمانًا للاستبدال.
ما لا يزال يعتمد على الناس
- تحديد المتطلبات التقنية
حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار
- تحليل البيانات الضخمة
- تحليل متطلبات الأعمال
- استخدام بشكل خلاق التكنولوجيات الرقمية
المهام الأكثر عرضة للأتمتة
- استخدام تقنيات معالجة البيانات
- إنشاء مجموعة بيانات
المؤشرات الحيوية ونواقل الذكاء الاصطناعي
ناقلات التعرض لمنظمة العفو الدولية
٠-١٠٠%التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية
التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة
التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات
التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات
التفاصيل الفنية
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.
ما يفعله الأشخاص في هذا الدور عادة
التكنولوجيا الرقمية
يوم نموذجي مثل مهندس الذكاء الاصطناعي
٠٩ ٠٩:٠٠ · صباح تطبيق نظرية أنظمة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
١٠ ١٠:٣٠ · منتصف الصباح استخدام بشكل خلاق التكنولوجيات الرقمية
١٢ ١٢:٠٠ · منتصف النهار استخدام تقنيات معالجة البيانات
١٤ ١٤:٠٠ · بعد الظهر إنشاء مجموعة بيانات
١٥ ١٥:٣٠ · في وقت متأخر بعد الظهر تحديد المتطلبات التقنية
١٧ ١٧:٠٠ · الختام تحليل البيانات الضخمة
ترتيب المهام توضيحي. تختلف الأيام الفردية.
ما تحتاج إليه لأداء هذا العمل
المهارات والمعرفة والأدوات التي يتطلبها هذا الدور — والسمات والمكافآت التي تأتي معه.
-
استخدام بشكل خلاق التكنولوجيات الرقمية
استخدام الوسائل والتكنولوجيات الرقمية لبناء المعرفة وابتكار العمليات والمنتجات. المشاركة بصفة فردية وجماعية في المعالجة المعرفية لفهم المشكلات المفاهيمية وأوضاع المشكلات في البيئات الرقمية وحلها.
-
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.
-
تصميم العملية
تحديد متطلبات سير العمل والموارد لعملية معينة باستخدام أدوات متنوعة مثل برامج محاكاة العمليات والتخطيط البياني والنماذج المصغرة.
-
تحليل البيانات الضخمة
جمع وتقييم البيانات الرقمية بكميات كبيرة وخصوصًا بغرض تحديد الأنماط بين البيانات.
-
طرح أفكارًا إبداعية
طرح مفاهيم فنيّة وأفكار إبداعية جديدة.
-
إنشاء مجموعة بيانات
وضع تشكيلة تتكون من مجموعة البيانات الجديدة أو الموجودة ذات الصلة والتي تتكوّن من عناصر منفصلة لكن يُمكن أن تُعالج كوحدة واحدة.
-
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.
-
تطوير البرمجيات الإحصائية
المشاركة في مختلف مراحل تطوير برامج الحاسوب للتحليل الاقتصادي والإحصائي؛ مثل البحث، وتطوير المنتجات الجديدة، ووضع النماذج الأولية، والصيانة.
-
تقديم عرض مرئي للبيانات
إنشاء تمثيلات مرئية للبيانات مثل المخططات أو الرسومات البيانية لتسهيل فهمها.
-
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.
استخراج البيانات
أساليب الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي والإحصاءات وقواعد البيانات المستخدمة لاستخراج المحتوى من مجموعة بيانات.
استخراج المعلومات
التقنيات والأساليب المستخدمة للحصول على المعلومات واستخراجها من الوثائق والمصادر الرقمية غير المهيكلة أو شبه الهيكلية.
بيانات غير منظمة
البيانات غير المنظمة بطريقة محددة مسبقًا أو التي لا تحتوي على نموذج بيانات محدد مسبقًا ويصعب فهمها وإيجاد أنماط لها دون استخدام تقنيات مثل استخراج البيانات.
تصنيف المعلومات
عملية تصنيف المعلومات إلى فئات وإظهار العلاقات بين البيانات لبعض الأغراض المحددة بوضوح.
تقنيات العرض البصري
تقنيات التمثيل والتفاعل المرئي، مثل المدرج التكراري، والمخطط المبعثر، والمخطط السطحي، وخرائط الأشجار والمخطط الإحداثي المتوازي، التي يمكن استخدامها لتقديم بيانات عددية وغير رقمية مجردة، من أجل تعزيز الفهم الإنساني لهذه المعلومات.
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.
نماذج البيانات
التقنيات والنظم القائمة المستخدمة لتكوين عناصر البيانات وتوضيح العلاقات بينها والطرق المستخدمة لتفسير هياكل البيانات والعلاقات بينها.
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.
هندسة المعلومات
الأساليب التي يتم من خلالها إنشاء المعلومات وتنظيمها وتخزينها والحفاظ عليها وربطها وتبادلها واستخدامها.
هيكل المعلومات
نوع البنية التحتية التي تحدد تنسيق البيانات: شبه منظمة وغير منظمة ومنظمة.
Python
تقنيات ومبادئ تطوير البرمجيات، مثل التحليل والخوارزميات والترميز واختبار وجمع نماذج البرمجة في "Python".
مهندس الذكاء الاصطناعي: كيف تتأهل وأين تدرس
ما يتطلبه الأمر عادةً للتأهل: المستوى التعليمي، حيث تعتبر مهنة منظمة، ومكان الدراسة.
درجة البكالوريوس أو ما يعادلها
٣٬٤٧٤ برنامجًا في دولٍ يبلغ عددها ٣١ تعلّم المهارات الأساسية لهذه المهنة. وهناك أيضًا ٨٥٦ دورة تدريبية قصيرة، يبني كلٌّ منها مهارة واحدة.
بعض الأمثلة، تُدرَّس بلغة هذه الصفحة:
Prince Mohammad Bin Fahd University (PMU) · المملكة العربية السعودية
هذه ٣ من أصل ٤٬٣٣٠.
المصادر
- ١. Source: Study in Saudi Arabia, Ministry of Education (studyinsaudi.sa).
مسارات النمو والأدوار المماثلة
استكشف مسارات التقدم المهني النموذجية والمهارات المجاورة والأدوار المماثلة للتخطيط لانتقالك المهني القادم.
أين يتناسب مهندس الذكاء الاصطناعي؟
تعتمد درجات التشابه على تداخل المهارات من بيانات ESCO.
مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة
٥٢% التشابهمصمم قاعدة البيانات / مصممة قاعدة البيانات
٤١% التشابهمصمم مستودع البيانات / مصممة مستودع البيانات
٣٨% التشابهمهندس نظم تكنولوجيا المعلومات والاتصالات / مهندسة نظم تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
٣٨% التشابهمهندس برمجيات / مهندسة برمجيات
٣٦% التشابهمختبر برمجيات / مختبرة برمجيات
٣٤% التشابهللمؤسسات
بيانات هذه الصفحة، في خدمة طلابكم وعملائكم وموظفيكم.
الأسئلة المتداولة
ما هي المهارات الأساسية التي يحتاجها مهندس الذكاء الاصطناعي؟
ما هي أبرز التحديات التي تواجه مهندس الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل؟
ما هي المجالات التي يمكن لمهندس الذكاء الاصطناعي أن يعمل بها؟
مهندس الذكاء الاصطناعي — كم الأجر في الولايات المتحدة؟
المصادر: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS ILO ISCO-08 (CC BY ٤٫٠) تم تحديث البيانات في ١٩ أكتوبر ٢٠٢٦ حول بياناتنا