Profesní přehled

inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence

Snímek

Jste fascinováni možnostmi umělé inteligence a chcete je aktivně využívat k řešení komplexních problémů? Jako inženýr v oblasti umělé inteligence budete navrhovat a implementovat inovativní řešení, která simulují lidskou inteligenci a automatizují složité procesy.

Souhrn

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.

Klíčové odpovědnosti:
  • • 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.
37%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 54% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Labour market

Kde je toto povolání žádané

Nahlášený nedostatek a přebytek pracovních sil, podle roku. Zveřejňuje se pro skupiny povolání, nikoli pro jednotlivé pracovní pozice.

Nahlášen nedostatekNahlášen přebytekNahlášeno obojíNahlášeno v jiném roceTímto zdrojem nepokryto

Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.

Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.

10 z 14 s nedostatkem2025Všech 30 roste3.7Mvolná místa do roku 2035

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.

Prozkoumat více

Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.

Vedete ostatní? Podívejte se na NexPath pro školy a poradny.
Rychlá kontrola usazení

Sedí váminženýr 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.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíAnalytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíSpolupráce?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíÚspěch?

NexFuture™

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.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohloinženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligencezměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 12 let (kolem roku 2038) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~35%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~60%
Lidská hrana
MOAT~35%

Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.

2026
2033
2043
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 37% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech
  • definice technických požadavků
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na datové modely a dotazovací jazyk systému popisu zdrojů. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 29% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem
  • analyzovat data velkého objemu
  • analyzovat obchodní požadavky
  • využívat digitální technologie kreativně
automatizovat 54% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
  • používat techniky pro zpracování údajů
  • vytvářet soubory dat
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 29%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 5%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 4%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizováno: srpen 2026

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.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jakoinženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence

09
09:00 · ráno
uplatňovat teorii systémů ICT
Uplatňovat zásady teorie systémů ICT s cílem vysvětlit a zdokumentovat systémové vlastnosti, které lze všeobecně uplatňovat na jiné systémy.
10
10:30 · Dopoledne
analyzovat data velkého objemu
Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.
12
12:00 · poledne
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.
14
14:00 · odpoledne
definice technických požadavků
Specifikace technických vlastností zboží, materiálů, metod, procesů, služeb, systémů, softwaru a funkcí tím, že se identifikují konkrétní potřeby, které mají být uspokojeny podle požadavků zákazníka, a reaguje se na ně.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
dodávat vizuální prezentaci dat
Vytvořit vizuální prezentaci dat, jako jsou diagramy nebo schémata, pro snazší porozumění.
17
17:00 · Zábal
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.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Oblasti znalostí
  • 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.

Základní dovednosti
používat digitální nástroje pro spolupráci a produktivitu
  • 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.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • 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 systémy a produkty
  • 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 a vyhodnocovat informace a data
  • analyzovat data velkého objemu

    Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.

vytvářet umělecké návrhy nebo představení
  • přicházet s tvůrčími nápady

    Rozvíjet nové umělecké koncepty a kreativní myšlenky.

spravovat informace
  • 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 operace
  • 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.

programovat počítačové systémy
  • 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.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Spolupráce Uznání Nezávislost Úspěch/Snaha Úspěch Inovace Integrita Přizpůsobivost/Flexibilita Spolehlivost Rozmanitost Tolerance ke stresu Vedení Zájem o druhé Sociální orientace Sebekontrola
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Kariérní krajina

Kam se vejdeinženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence?

Tato role
inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence Tato role

Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.

Běžné otázky

Často 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 — je v Evropě nedostatek?
Ano. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl nedostatek nahlášen v 10 z 14 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Rakousko, Belgie, Bulharsko, Kypr a dalších 6. Rakousko jej hlásí 3 let po sobě. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
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.