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.

ملخص

يُعد مهندس/ة المعرفة شخصية محورية في دمج المعرفة المنظمة في أنظمة الحاسوب، مما يسمح للمؤسسات بالاستفادة من الخبرات المتراكمة لحل المشكلات المعقدة. يتضمن العمل اليومي استخراج المعرفة من مصادر متنوعة، وتصميم قواعد المعرفة، وتطوير أنظمة استخبارات صناعية (AI) قادرة على اتخاذ قرارات مستنيرة وتقديم حلول مبتكرة. يتطلب هذا الدور فهمًا عميقًا لأساليب تمثيل المعرفة وتقنيات استخلاصها، بالإضافة إلى القدرة على بناء أنظمة فعالة وسهلة الاستخدام.

المهام الرئيسية:
  • • استخراج المعرفة من مصادر البيانات المختلفة (مثل الوثائق، قواعد البيانات، ومصادر المعلومات الأخرى).
  • • تصميم وبناء قواعد المعرفة (Knowledge Bases) والإطارات (Frames) والشبكات الدلالية (Semantic Networks) لتمثيل المعرفة بشكل فعال.
  • • تطوير أنظمة استخبارات صناعية (AI) وخبراء أنظمة (Expert Systems) قادرة على حل المشكلات واتخاذ القرارات بناءً على المعرفة المتاحة.
Labour market

أين يوجد طلب على هذه المهنة

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

أُبلغ عن نقصأُبلغ عن فائضأُبلغ عنه في سنة أخرىغير مشمولة بهذا المصدر

لون أعمق: أُبلغ عنه بالطريقة نفسها لسنوات متتالية أكثر.

تشمل الأرقام Information and communications technology professionals — 75 مهنة، من بينها هذه.

10 من 11 بها نقص2025جميع الـ30 في نمو3.7Mوظائف حتى 2035

نقص: Austria, Bulgaria, Czechia, Denmark و6 أخرى.

أطول نقص: Austria، 3 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.

What these words mean

The four things this section reports

Reported demand
Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
Where it is heading
Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
Openings
Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
Typical pay
What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.

A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.

Which way the market leans for you

In your favour
More openings than people looking — employers are competing for candidates.
Balanced
Openings and candidates are roughly matched.
Competitive
More people looking than openings — expect to compete.
Mixed evidence
Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.

Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.

How this job compares with other jobs in the same country

Strong
Among the strongest in that country
Good
Stronger than most jobs in that country
Mixed
About typical for that country
Weak
Weaker than most jobs in that country

This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.

Where these come from

Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.

None of this predicts one person's chances. It describes a market.

استكشف المزيد

اكتشف مسارك المهني وتعرّف على العلم وراء توصياتنا.

فحص الملاءمة السريعة

هل يمكن أن يناسبكمهندس المعرفة / مهندسة المعرفة؟

أجب عن ثلاثة أسئلة سريعة. هذا ليس تقييمًا كاملاً - إنه إعلان تشويقي لمساعدتك في تحديد ما إذا كنت تريد مقارنة ملفك الشخصي أم لا.

التقدم0/3

هل تستمتع بالمهام التي تتطلبالتفكير التحليلي؟

هل تستمتع بالمهام التي تتطلبالتعاون؟

هل تستمتع بالمهام التي تتطلبالإنجاز؟

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 0 إلى 100) 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 يتغيرمهندس المعرفة / مهندسة المعرفةمع 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 12 سنوات (حوالي 2038) بموجب سيناريو متوقع المختار.
~35%
المرونة
مخاطر الأتمتة
EXP~60%
الحافة البشرية
MOAT~35%

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

2026
2033
2043
سرعة اعتماد الذكاء الاصطناعي:

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير هذا الدور؟

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

مملوكة للإنسان 37% 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.
مساعدة 31% مساعدة
حيث قد يصبح الذكاء الاصطناعي مساعد طيار
  • تحليل متطلبات الأعمال
  • استخدام واجهة خاصة بالتطبيق
  • استخدام لغة الترميز
أتمتة 54% 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

0-100%
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي 31%

التعرض للتحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومهام النمذجة التنبؤية

الذكاء الاصطناعي التوليدي 4%

التعرض لتوليد المحتوى والتعزيز الإبداعي وأدوات نماذج اللغات الكبيرة

البرمجيات المعرفية 3%

التعرض لأتمتة سير العمل وبرامج دعم القرار وتحديث العمليات

الأتمتة الروبوتية والمادية 0%

التعرض للأتمتة الفيزيائية والروبوتات والإزاحة المدفوعة بالمستشعرات

التفاصيل الفنية
المنهجية: NexFuture v3.0 المصادر: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 تم التحديث: سبتمبر 2026

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 مثلمهندس المعرفة / مهندسة المعرفة

09
09:00 · 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.
10
10:30 · 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.
12
12:00 · منتصف النهار
استخدام واجهة خاصة بالتطبيق
فهم الواجهات الخاصة بتطبيق أو حالة استخدام ويستخدمها.
14
14:00 · بعد الظهر
إنشاء الأشجار الدلالية
إنشاء قوائم متسقة وتسلسلات هرمية للمفاهيم والمصطلحات لضمان الحصول على فهرسة متناسقة في أنظمة تنظيم المعرفة.
15
15:30 · 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.
17
17:00 · 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.

البرمجيات والتقنيات & مجالات المعرفة
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
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
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.

DNA المهارة

DNA المهارة

سمات شخصية العمل والقيم التي تحدد هذا الدور

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
How to qualify

Path to become a مهندس المعرفة / مهندسة المعرفة

What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.

Typical education level

درجة البكالوريوس أو ما يعادلها

Study programmes

Real programmes leading to this occupation, by country.

Society, organisations and communication

Possible match

Media and Communication Science Programme - specialisation Strategic Communication

Possible match

Master's Programme in Archival Studies, Library and Information Studies, Museum Studies (ALM)

Possible match

Media and Communication Science Programme - specialisation Global Communication

Possible match

Library and Information Science, distance

Possible match

Higher Certificate in Engineering in Electronic and Information Engineering

EQF 5 Possible match No direct programme link available
التقدم الوظيفي

مسارات النمو والأدوار المماثلة

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

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؟
112,590 دولار سنويًا عند الوسيط، حتى 2025-05. تتراوح وسطاء الولايات بين 69,490 و163,350 دولار. المصدر: مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. الرقم يخص الولايات المتحدة وليس توقعًا لأوروبا.