Inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence
Snímek
Inženýři v oblasti umělé inteligence používají metody umělé inteligence v inženýrství, robotice a počítačové vědě k navrhování programů, které simulují inteligenci včetně modelů myšlení, kognitivních a znalostních systémů, řešení problémů a rozhodování. Integrují také strukturované znalosti do počítačových systémů (ontologie, znalostní báze) s cílem řešit složité problémy, které obvykle vyžadují vysokou úroveň lidských znalostí nebo metod umělé inteligence.
Práce inženýra v oblasti umělé inteligence zahrnuje širokou škálu činností, od návrhu algoritmů a modelů strojového učení až po integraci těchto řešení do existujících systémů. Budete se zabývat analýzou dat, vývojem a testováním programů, které simulují lidské myšlení a rozhodování, a také budováním znalostních bází a ontologií. Vzhledem k pozici Career Band 5 se očekává i strategické myšlení a vedení v oblasti AI.
- • Návrh, vývoj a implementace algoritmů a modelů umělé inteligence (strojové učení, hluboké učení, zpracování přirozeného jazyka).
- • Integrace AI řešení do stávajících systémů a aplikací.
- • Analýza dat a identifikace příležitostí pro využití AI.
Kde je toto povolání žádané
Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.
Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Belgie, Bulharsko, Irsko, Kypr a dalších 6.
Nejdéle trvající nedostatek: Rakousko, 3 roky.
Vyberte území na mapě a zobrazí se jeho čísla.
O tomto zdroji›
Zdroj: ELA/EURES, nedostatek a přebytek pracovních sil. Údaje se zveřejňují na úrovni skupiny povolání a pokrývají Evropu. Vydání se liší uspořádáním přílohy i rozsahem zemí, takže rozdíl mezi roky neznamená vždy, že se trh práce změnil. Země v šedé nebyly nahlášeny, což není totéž jako být v rovnováze.
Co tato slova znamenají
Čtyři věci, které tato část uvádí
- Nahlášená poptávka
- Nahlášená poptávka vyjadřuje, zda zaměstnavatelé uvádějí, že pro tuto práci potřebují lidi — jde o posouzení zveřejněné národním orgánem nebo orgánem EU, nikoli o počet.
- Kterým směrem míří
- Kterým směrem míří vyjadřuje, kterým směrem se podle oficiální prognózy v příštích letech pravděpodobně vydá zaměstnanost v této práci.
- Volná místa
- Volná místa přibližně ukazují, kolik pracovních míst vzniká v důsledku růstu a odchodů lidí z této práce.
- Obvyklá odměna
- Obvyklá odměna vyjadřuje, kolik lidé v této práci obvykle vydělávají, pokud to zdroj zveřejňuje. Prázdné pole neznamená, že je práce neplacená; znamená, že pro dané místo tuto hodnotu nikdo nezveřejňuje.
Údaj se neuvádí, pokud ho pro dané místo nikdo nezveřejňuje, místo aby se zobrazila nula.
Kterým směrem se trh přiklání ve váš prospěch
- Ve váš prospěch
- Volných míst je více než uchazečů — zaměstnavatelé o kandidáty soutěží.
- Vyrovnané
- Volná místa a uchazeči jsou zhruba v rovnováze.
- Konkurenční
- Uchazečů je více než volných míst — počítejte s konkurencí.
- Rozporuplné údaje
- Zdroje se neshodují, nebo v téže skupině povolání je někde nedostatek a jinde přebytek.
Každý zdroj vede k jednomu ze čtyř označení: Ve váš prospěch, Vyrovnané, Konkurenční nebo Rozporuplné údaje, takže se stačí naučit jediný soubor označení. Liší se podklady, které jsou uvedeny pod každým označením — jde buď o změřený poměr volných míst k uchazečům o zaměstnání, nebo o posouzení zveřejněné národním orgánem.
Jak si tato práce vede ve srovnání s jinými pracemi ve stejné zemi
- Silná
- Mezi nejsilnějšími v zemi that country
- Dobrá
- Silnější než většina povolání v zemi that country
- Smíšená
- Zhruba obvyklá pro zemi that country
- Slabá
- Slabší než většina povolání v zemi that country
Jde o pořadí v rámci jedné země, nikoli o skóre, které lze přenášet přes hranice — evidence za dvě země zahrnuje různé lidi, takže stejné číslo znamená v každé zemi něco jiného. Proto také může práce patřit v zemi do kategorie Silná a přesto se zobrazovat jako Konkurenční: vede v trhu, který je celkově přeplněný.
Odkud tyto údaje pocházejí
Každý údaj zveřejňuje národní statistický úřad, veřejná služba zaměstnanosti nebo orgán EU a každá karta uvádí jeho zdroj i období, které pokrývá. Údaje za některá místa se shromažďují měsíčně, jinde se vyhodnocují jednou nebo dvakrát ročně, takže dvě místa na stejné mapě mohou popisovat různé okamžiky — datum je vždy uvedeno.
Nic z toho nepředpovídá šance jednoho člověka. Popisuje to trh.
Nahlášená poptávka · Obvyklá odměna · Kterým směrem míří (Česko, Slovensko, Německo, Rakousko, Polsko, Nizozemsko)
| Nahlášená poptávka | Obvyklá odměna | Kterým směrem míří | |
|---|---|---|---|
| Česko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovensko | Nahlášen přebytek ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Německo | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakousko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Polsko | Nenahlášeno | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nizozemsko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.
Poskytujete kariérní poradenství studentům, klientům nebo zaměstnancům? Využijte tato data o povolání ve své organizaci.
Budoucí perspektiva pro inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence
The outlook for inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Jak se tyto výsledky počítají?
Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.
Jak by se mohlo inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.
Porovnejte to se svým profilem
Jak může AI změnit tuto roli
Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.
Co ještě záleží na lidech
- definice technických požadavků
Kde se AI může stát druhým pilotem
- analyzovat data velkého objemu
- analyzovat obchodní požadavky
- využívat digitální technologie kreativně
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- používat techniky pro zpracování údajů
- vytvářet soubory dat
Životní funkce a AI vektory
vektory expozice AI
0-100%Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování
Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů
Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů
Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh
Technické detaily
NexFuture v3.0 odhaduje expozici automatizaci přímo ze základních skupin dovedností ESCO, vážených podle objemu dovedností a kalibrovaných podle expertních kotev. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Úplné podrobnosti naleznete v metodickém dokumentu NexFuture.
Měří vystavení automatizaci. Neměří mzdu, poptávku ani počet pracovních míst ve vašem okolí.
Co lidé v této roli obvykle dělají
Digitální technologie
Typický den jako inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence
09 09:00 · ráno uplatňovat teorii systémů ICT
10 10:30 · Dopoledne analyzovat data velkého objemu
12 12:00 · poledne analyzovat obchodní požadavky
14 14:00 · odpoledne definice technických požadavků
15 15:30 · Pozdě odpoledne dodávat vizuální prezentaci dat
17 17:00 · Zábal navrhovat procesy
Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.
Co potřebujete k této práci
Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.
-
využívat digitální technologie kreativně
Využívat digitální nástroje a technologie k vytváření znalostí a k inovování postupů a produktů. Zapojit se jednotlivě a kolektivně do kognitivního zpracování s cílem pochopit a řešit koncepční problémy a problematické situace v digitálním prostředí.
-
používat techniky pro zpracování údajů
Shromažďovat, zpracovávat a analyzovat příslušné údaje a informace, řádně uchovávat a aktualizovat údaje a vyjadřovat číselné údaje a data pomocí grafů a statistických diagramů.
-
navrhovat procesy
Stanovit požadavky na pracovní postupy a zdroje pro konkrétní proces, a to za použití různých nástrojů, jako je například software pro simulaci procesů, vývojové diagramy a modely v měřítku.
-
analyzovat data velkého objemu
Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.
-
přicházet s tvůrčími nápady
Rozvíjet nové umělecké koncepty a kreativní myšlenky.
-
vytvářet soubory dat
Vytvářet soubory nových nebo stávajících souborů dat, které se skládají ze samostatných prvků, ale lze je považovat za jednu jednotku a takto s nimi nakládat.
-
analyzovat obchodní požadavky
Zkoumat potřeby a očekávání zákazníků, pokud jde o výrobek nebo službu, s cílem určit a vyřešit nesrovnalosti a případné neshody zúčastněných stran.
-
vyvíjet statistický software
Podílet se na různých fázích vývoje počítačových programů pro ekonometrickou a statistickou analýzu, jako je výzkum, vývoj nových výrobků, vývoj prototypů a údržba.
-
dodávat vizuální prezentaci dat
Vytvořit vizuální prezentaci dat, jako jsou diagramy nebo schémata, pro snazší porozumění.
-
uplatňovat teorii systémů ICT
Uplatňovat zásady teorie systémů ICT s cílem vysvětlit a zdokumentovat systémové vlastnosti, které lze všeobecně uplatňovat na jiné systémy.
datové modely
Techniky a stávající systémy používané ke strukturování datových prvků a zobrazování jejich vzájemných vztahů, jakož i metody k interpretaci datových struktur a vztahů.
dotazovací jazyk systému popisu zdrojů
Vyhledávací jazyky jako SPARQL, které se používají k získávání dat uložených ve formátu Resource Description Framework (RDF) a k manipulaci s nimi.
extrakce informací
Techniky a metody používané pro zjišťování a získávání informací z nestrukturovaných nebo polostrukturovaných digitálních dokumentů a zdrojů.
informační architektura
Metody, jakými jsou informace generovány, strukturovány, uchovávány, udržovány, propojovány, vyměňovány a používány.
kategorizace informací
Postup třídění informací do kategorií a zobrazování vztahů mezi údaji pro určité jasně definované účely.
modelování obchodních procesů
Nástroje, metody a notace, jako je modelování a notace obchodních procesů (BPMN) a jazyk provádění obchodních procesů (BPEL), používané k popisu a analýze vlastností obchodního procesu a modelování jeho dalšího vývoje.
nestrukturovaná data
Informace, které nejsou uspořádány předem definovaným způsobem nebo nemají předem definovaný model údajů a je obtížné je pochopit a nalézt v nich systém bez použití takových technik, jako je dolování dat.
principy umělé inteligence
Teorie umělé inteligence, používané zásady, architektury a systémy, jako jsou inteligentní agenti, systémy s více agenty, expertní systémy, systémy založené na pravidlech, neuronové sítě, ontologie a kognitivní teorie.
Python (počítačové programování)
Techniky a zásady vývoje softwaru, jako je analýza, algoritmy, kódování, testování a sestavování programovacích paradigmat, v programovacím jazyce Python.
struktura informací
Typ infrastruktury, která definuje formát údajů: polostrukturované, nestrukturované a strukturované.
techniky vizuální prezentace
Techniky vizuálního znázornění a interakční techniky, jako jsou histogramy, grafy rozptylu, plochy povrchu, stromové mapy a paralelní souřadnice, které lze použít k prezentaci abstraktních číselných a nečíselných údajů za účelem lepšího pochopení těchto informací ze strany člověka.
vytěžování dat
Metody umělé inteligence, strojové učení, statistiky a databáze používané k získávání obsahu z datové sady.
Inženýr v oblasti umělé inteligence: jak získat kvalifikaci a kde studovat
Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.
Bakalářský stupeň
2 992 studijních programů v 30 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 728 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.
Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:
Prague University of Economics and Business · Česko
Zobrazeno: 3 z 3 720.
Zdroje
- 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
znalostní inženýr/znalostní inženýrka
52% podobnostdatabázový designér/databázová designérka
41% podobnostdesignér datových skladů/designérka datových skladů
38% podobnostarchitekt systémů ICT/architektka systémů ICT
38% podobnostsoftwarový architekt/softwarová architektka
36% podobnosttester softwaru/testerka softwaru
34% podobnostPro organizace
Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.
Často kladené otázky
Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Jaké typy problémů obvykle řeší inženýři v oblasti umělé inteligence?
Jaké jsou typické pracovní podmínky pro inženýra v oblasti umělé inteligence?
Inženýr V Oblasti Umělé Inteligence/Inženýrka V Oblasti Umělé Inteligence — kolik se za to platí ve Spojených státech?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 3. října 2026 O našich datech