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.
Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.
Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus a dalších 6.
Nejdéle trvající nedostatek: Austria, 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.
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.
Prozkoumat více
Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.
Sedí vám inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence?
Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.
Máte rádi úkoly, které vyžadují Analytické myšlení?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Spolupráce?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Úspěch?
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.
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.
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jak inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence odpovídá vašim zájmům, pracovnímu stylu a budoucí cestě. Za méně než 10 minut získáte personalizovaný fit signál a plán, co dělat dál.
Naskenujte a pokračujte na mobiluInženýr 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
Skutečné programy vedoucí k této okupaci podle zemí.
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% podobnostČasto kladené otázky
- Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
- Kromě solidních znalostí z oblasti počítačové vědy a matematiky je klíčové mít hluboké porozumění metodám strojového učení, hlubokého učení a zpracování přirozeného jazyka. Důležitá je také schopnost analyzovat data, řešit složité problémy a efektivně komunikovat s ostatními členy týmu.
- Jaké typy problémů obvykle řeší inženýři v oblasti umělé inteligence?
- Inženýři v oblasti umělé inteligence se mohou zabývat širokou škálou problémů, jako je automatizace procesů, rozpoznávání obrazu a řeči, predikce budoucích událostí, personalizace služeb a tvorba inteligentních systémů pro různé odvětví.
- Jaké jsou typické pracovní podmínky pro inženýra v oblasti umělé inteligence?
- Práce je obvykle vykonávána v kancelářském prostředí. Vzhledem k charakteru práce je důležitá schopnost samostatné práce a efektivní spolupráce v týmu. Pozice je primárně zaměstnanecká, ale občasné možnosti práce na dálku mohou být k dispozici.
- Inženýr V Oblasti Umělé Inteligence/Inženýrka V Oblasti Umělé Inteligence — kolik se za to platí ve Spojených státech?
- 140 910 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 82 590 do 206 220 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 20. září 2026 O našich datech