Професионален профил

Инженер по изкуствен интелект

Снимка

Инженерите по изкуствен интелект прилагат методи на изкуствен интелект в инженерството, роботиката и компютърната наука, за да проектират програми, които симулират интелект, включително модели на мислене, когнитивни и основани на знания системи, решаване на проблеми и вземане на решения. Те също така интегрират структурирани знания в компютърните системи (онтологии, бази от знания) с цел решаване на сложни проблеми, които обикновено изискват високо ниво на човешки експертен опит или методи с изкуствен интелект.

Пазар на труда
Недостиг в България и 8 други страни
ELA/EURES 2025
Индустрия
Информационни технологии
образование
Бакалавърска степен
37%
Устойчивост Резултат · 2026 (По-високото е по-добро)
Бакалавърска степен 54% AI въздействие · 2026
Пазар на труда

Къде се търси тази професия

Отчетени недостиг и излишък на работна сила, по години. Публикува се за професионални групи, а не за отделни длъжности.

Числата обхващат Специалисти по информационни и комуникационни технологии — 75 професии, включително тази.

10 от 14 с недостиг2025И 30-те растат3.7Mместа до 2035

Недостиг: Австрия, Белгия, България, Ирландия и още 6.

Най-продължителен недостиг: Австрия, 3 години.

Изберете територия на картата, за да видите нейните данни.

За този източник›

Източник: ELA/EURES, недостиг и излишък на работна сила. Данните се публикуват на ниво професионална група и обхващат Европа. Изданията се различават по устройството на приложението и по обхванатите държави, така че разлика между годините не винаги означава, че пазарът на труда се е променил. Държавите в сиво не са отчетени, което не е същото като равновесие.

Какво означават тези думи

Четирите неща, за които се отчитат данни в този раздел

Отчетено търсене
Отчетено търсене: Дали работодателите съобщават, че имат нужда от хора за тази професия — оценка, публикувана от национален орган или орган на ЕС, а не брой.
В каква посока върви
В каква посока върви заетостта по тази професия през следващите години според официална прогноза.
Свободни места
Свободни места: Приблизително колко свободни места се откриват — в резултат от растежа и от хората, които напускат професията.
Обичайна заплата
Обичайна заплата: Какво обикновено получават хората по тази професия там, където източникът публикува такива данни. Празното поле не означава, че трудът е неплатен, а че никой не публикува данни за това място.

Дадена мярка се пропуска, когато никой не публикува данни за това място, вместо да се показва като нула.

Към коя посока клони пазарът за вас

Във ваша полза
Свободните места са повече от търсещите — работодателите се конкурират за кандидати.
Балансирано
Свободните места и търсещите са приблизително поравно.
Конкурентно
Търсещите са повече от свободните места — очаквайте конкуренция.
Противоречиви данни
Източниците се разминават или в една част има недостиг, а в друга излишък от същата професионална група.

Всеки източник води до една от тези четири оценки, така че има единен набор от понятия, които трябва да познавате. Различават се доказателствата зад всяка оценка, посочени под нея — измерено съотношение между показателя Свободни места и броя на търсещите работа или оценка, публикувана от национален орган.

Как тази професия се сравнява с другите професии в същата държава

Силно
Сред най-силните в that country
Добро
По-силна от повечето професии в that country
Смесено
Приблизително обичайна за that country
Слабо
По-слаба от повечето професии в that country

Това е ранг в рамките на една държава, а не оценка, която може да се пренася през граници — регистрите, на които се основават данните за две държави, обхващат различни хора, така че едно и също число означава различни неща във всяка от тях. Затова дадена професия може да е сред най-силните в една държава и въпреки това да се показва като Конкурентно: тя води в пазар, който като цяло е наситен.

Откъде идват тези данни

Всяка стойност е публикувана от национална статистическа служба, публична служба по заетостта или орган на ЕС, а на всяка карта са посочени източникът и периодът, който тя обхваща. На някои места данните се отчитат ежемесечно, а на други се оценяват веднъж или два пъти годишно, така че две места на една и съща карта може да описват различни моменти — датата винаги е посочена.

Нищо от това не предсказва шансовете на отделен човек. То описва пазара.

Отчетено търсене · Обичайна заплата · В каква посока върви (България, Германия, Гърция, Испания, Румъния, Нидерландия)
Отчетено търсене · Обичайна заплата · В каква посока върви
Отчетено търсене Обичайна заплата В каква посока върви
България Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +59,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Германия Отчетен недостиг ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Гърция Отчетен излишък ELA/EURES 2025 * — +44,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Испания Не е отчетено — +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Румъния Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +177,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Нидерландия Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Публикува се за професионални групи, а не за отделни длъжности.

Консултирате ли студенти, клиенти или служители за кариерното им развитие? Използвайте тези данни за тази длъжност във вашата организация.

NexFuture™

Бъдещо перспектива за инженер по изкуствен интелект

The outlook for инженер по изкуствен интелект reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Как се изчисляват тези резултати?

Индексът на устойчивост (0–100) оценява доколко структурно е защитена тази длъжност от автоматизация и AI прекъсване, въз основа на анализ на ниво задачи. По-високите резултати означават повече задачи, изискващи човешко преценяване. AI въздействието показва прогнозния процент от работните часове, на които текущите AI възможности биха могли да влияят. Тези показатели са базирани на модел, а не прогнози за индивидуалната сигурност на работното място.

Играйте бъдещето
Как може да се промени инженер по изкуствен интелект с нарастването на приемането на AI?

Няколко области на задачите може да се изместят към работни потоци, подпомагани от AI, така че преквалификацията става по-важна.

Очаква се значителна трансформация на ниво задачи след 12 години (около 2038 г.) при избрания сценарий „Очаквано“.
~35%
Устойчивост
Риск от автоматизацията
EXP~60%
Човешки край
MOAT~35%

Илюстративен сценарий въз основа на автоматизируемостта на задачите — не е прогноза. Стойностите се закръгляват, колкото по-напред гледате.

2026
2033
2043
Скорост на приемане на AI:

Оценка, базирана на модел. Използвайте го като сигнал за планиране, а не като гаранция.

Как AI може да промени тази роля

Детерминистична, базирана на модел интерпретация на настоящите ролеви сигнали — не е гаранция за заместване.

37% Човешка собственост

Какво още зависи от хората

  • определяне на технически изисквания
Човешкото предимство За да останете впереди в тази роля, фокусирайте се на език за описание на търсене на мрежови ресурси и извличане на информация. Тези човекоцентрични умения са най-трудните за ИИ да репликира в следващите 20 години.
29% ас

Къде AI може да стане втори пилот

  • анализиране на големи информационни масиви
  • анализиране на бизнес изисквания
  • творческо използване на цифровите технологии
54% Автоматизирайте

Задачи, които са най-изложени на автоматизация

  • използване на техники за обработване на данни
  • създаване на набори от данни
Подробен анализ

Жизнени показатели и AI вектори

Вектори на експозиция на AI

0-100%
AI / машинно обучение 29%

Експозиция към анализ, поддържан от ИИ, разпознаване на модели и задачи за прогнозна моделиране

Генеративен AI 5%

Експозиция към генериране на съдържание, креативно увеличаване и инструменти за големи езикови модели

Когнитивен софтуер 4%

Експозиция към автоматизация на работния поток, софтуер за поддръжка на решения и дигитализация на процесите

Роботизирана и физическа автоматизация 0%

Експозиция към физическа автоматизация, роботика и сензорно управляван преместване на задачи

Технически детайли
Методика: NexFuture v3.0 Източници: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Актуализиран: 10.2026 г.

NexFuture v3.0 оценява изложеността на автоматизация директно от основните групи умения на ESCO, претеглена по маса на уменията и калибрирана спрямо експертни опорни точки. Оценките са вероятностни приближения, не гаранции. Вижте Бялата книга за методологията на NexFuture за пълни подробности.

Измерва изложеността на автоматизация. Не измерва заплащане, търсене или колко работни места има близо до вас.

Ден в живота

Какво обикновено правят хората в тази роля

Информационни технологии

Ден в живота

Типичен ден като инженер по изкуствен интелект

09
09:00 · сутрин
прилагане на теорията за ИКТ системи
Прилага принципи от теорията за ИКТ системите, за да обяснява и документира характеристики на системата, които могат да се прилагат универсално за други системи.
10
10:30 · Средно утро
анализиране на бизнес изисквания
Проучва нуждите и очакванията на клиентите за даден продукт или услуга с цел да се установят и отстранят несъответствията и евентуалните разногласия между участващите заинтересовани страни.
12
12:00 · Обяд
анализиране на големи информационни масиви
Събира и оценява цифрови данни в големи количества, особено за целите на определяне на моделите между данните.
14
14:00 · Следобед
използване на техники за обработване на данни
Събира, обработва и анализира съответните данни и информация, съхранява и актуализира правилно данните и представя стойностите чрез схеми и статистически диаграми.
15
15:30 · Късен следобед
определяне на технически изисквания
Посочва техническите свойства на стоките, материалите, методите, процесите, услугите, системите, софтуера и функционалните възможности чрез идентифициране и отговаряне на конкретните нужди, които трябва да бъдат удовлетворени в съответствие с изискванията на клиентите.
17
17:00 · Обобщение
предоставяне на визуална презентация на данни
Създава визуални представяния на данни, например графики или диаграми за по-лесно разбиране.

Редът на задачите е илюстративен. Отделните дни варират.

Умения и знания

Какво ви е нужно за тази работа

Уменията, знанията и инструментите, които тази роля изисква — както и чертите и наградите, които идват с нея.

Основни умения
използване на цифрови инструменти за сътрудничество и производителност
  • творческо използване на цифровите технологии

    Използва цифрови инструменти и технологии за създаване на познания и иновационни процеси и продукти. Взима участие самостоятелно и колективно в познавателните процеси, за да разбере и разреши концептуални проблеми и проблемни ситуации в цифровата среда.

управление, събиране и съхранение на цифрови данни
  • използване на техники за обработване на данни

    Събира, обработва и анализира съответните данни и информация, съхранява и актуализира правилно данните и представя стойностите чрез схеми и статистически диаграми.

проектиране на системи и продукти
  • проектиране на процес

    Определя изискванията за работа и ресурси за даден процес, използвайки разнообразни инструменти, например симулационен софтуер, графики и умалени модели.

анализ и оценка на информация и данни
  • анализиране на големи информационни масиви

    Събира и оценява цифрови данни в големи количества, особено за целите на определяне на моделите между данните.

създаване на художествени дизайни или представления
  • развиване на творчески идеи

    Разработва нови художествени концепции и творчески идеи.

управление на информация
  • създаване на набори от данни

    Генерира набор от нови или съществуващи свързани набори от данни, които се изработват от отделни елементи, но могат да бъдат манипулирани като една единица.

анализ на стопански операции
  • анализиране на бизнес изисквания

    Проучва нуждите и очакванията на клиентите за даден продукт или услуга с цел да се установят и отстранят несъответствията и евентуалните разногласия между участващите заинтересовани страни.

програмиране на компютърни системи
  • разработване на статистически софтуер

    Участва в различните етапи на разработване на компютърните програми за иконометричен и статистически анализ, например изследвания, разработване на нови продукти, създаване на прототипи и поддръжка.

представяне на изследователска или техническа информация
  • предоставяне на визуална презентация на данни

    Създава визуални представяния на данни, например графики или диаграми за по-лесно разбиране.

създаване на компютърни системи
  • прилагане на теорията за ИКТ системи

    Прилага принципи от теорията за ИКТ системите, за да обяснява и документира характеристики на системата, които могат да се прилагат универсално за други системи.

Области на знания & Софтуер и технологии
Области на знания
  • език за описание на търсене на мрежови ресурси

    Езици за запитвания, например SPARQL, които се използват за извличане и обработка на данни, съхранявани във формат RDF (Resource Description Framework).

  • извличане на информация

    Техниките и методите, използвани за разкриване и извличане на информация от неструктурирани или полуструктурирани цифрови документи и източници.

  • информационна архитектура

    Методите, чрез които информацията се генерира, структурира, съхранява, поддържа, обменя и използва.

  • информационна структура

    Видът на инфраструктурата, който определя формата на данните: полуструктурирани, неструктурирани или структурирани.

  • категоризиране на информация

    Процесът на класифициране на информацията в категории и показване на връзки между данните за някои ясно определени цели.

  • модели на данни

    Техниките и съществуващите системи, използвани за структуриране на елементи от данни и показване на връзките между тях, както и методи за интерпретация на структурите и връзките на данните.

  • моделиране на бизнес процес

    Инструментите, методите и символиката, като моделирането на стопанските процеси и езикът за изпълнение на стопанските процеси, използвани за описание и анализ на характеристиките на даден стопански процес и за модела на неговото по-нататъшно развитие.

  • неструктурирани данни

    Информация, която не е подредена по предварително определен начин или не се основава на предварително определен модел на данни, която е трудно разбираема и трудна за откриване, без да се използват техники като извличане на данни.

  • принципи на изкуствения интелект

    Теориите за изкуствения интелект, прилаганите принципи, архитектури и системи, например интелигентни агенти, системи с множество агенти, системи от експерти, системи, основани на правила, невронни мрежи, онтологии и теории за разпознаване.

  • проучване на данни

    Методите за изкуствен интелект, машинно обучение, статистика и бази данни, използвани за извличане на съдържание от даден набор от данни.

  • техники за визуално представяне

    Техники за визуално представяне и интеракция, например хистограми, точкови графики, повърхностни графики, графики тип „дърво“ и графики с паралелни координати, които могат да се използват за представяне на абстрактни и нечислени данни, за да се подсили човешкото разбиране на тази информация.

  • Python (компютърно програмиране)

    Техниките и принципите за разработване на софтуер, като анализи, алгоритми, кодиране, изпитване и съставяне на модели за програмиране в Python.

Софтуер и технологии
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPuppetPostgreSQLElasticsearchApache Subversion SVN
Ключови черти, от които се нуждаете
Аналитично мислене Сътрудничество Признание Независимост Постижение/Усилие Постижение Иновация Целостност Адаптивност/Гъвкавост Надеждност Разнообразие Толерантност към стрес Лидерство Грижа за другите Социална ориентация Самоконтрол
Ключови награди, които можете да очаквате
ПостижениеРаботни условияПризнаниеВръзкиПодкрепаНезависимост
Как да се класираме

Инженер по изкуствен интелект: как да придобиете квалификация и къде да учите

Какво обикновено е необходимо, за да се квалифицирате: ниво на образование, къде е регулирана професия и къде да учите.

Кариерно развитие

Пътища за растеж и подобни роли

Проучете типичните пътища за кариерно развитие, близки умения и подобни роли, за да планирате следващия си преход.

За организации

Данните на тази страница работят за вашите ученици, клиенти и служители.

Често задавани въпроси

Често задавани въпроси

Какви са типичните работни стилове за инженер по изкуствен интелект?
Инженерите по изкуствен интелект често работят с голяма степен на самостоятелност, изисквайки аналитично мислене и способност за решаване на проблеми (1.C.7.b). Важно е да се работи в екип и да се комуникират ефективно технически концепции (1.C.3.a, 1.C.6). Също така, работата изисква внимание към детайлите и способност за организиране на сложни задачи (1.C.5.b, 1.C.1.a).
Какви ценности са важни за успеха в тази професия?
Успешните инженери по изкуствен интелект са мотивирани от желанието да решават сложни проблеми и да създават иновативни решения (1.B.2.a). Те ценят интелектуалното предизвикателство и възможността за непрекъснато учене (1.B.2.b, 1.B.2.c). Важно е да имат силно чувство за отговорност и да се стремят към постигане на високи стандарти на качество (1.B.2.f).
Каква е типичната работна среда за инженер по изкуствен интелект в България?
В България, инженерите по изкуствен интелект обикновено са наети като служители в технологични компании, изследователски институти или държавни организации. Работата се извършва предимно в офис среда, като често има възможност за работа от разстояние, но основно се изпълнява като служител.
Инженер По Изкуствен Интелект — колко се плаща в САЩ?
140 910 долара годишно по медиана, към 2025-05. Медианите по щати са между 82 590 и 206 220 долара. Източник: US Bureau of Labor Statistics. Числото се отнася за Съединените щати и не е прогноза за Европа.

Източници: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Данните са актуализирани на 3 октомври 2026 г. За нашите данни