Profesní přehled

Počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice

Snímek

Počítačoví výzkumní pracovníci provádějí výzkum v oblasti výpočetní a informační vědy se zaměřením na lepší poznání a pochopení základních aspektů ICT. Vypracovávají zprávy a návrhy v oblasti výzkumu. Počítačoví výzkumní pracovníci rovněž navrhují nové přístupy k výpočetní technologii, hledají inovativní způsoby využití stávajících technologií a studií a řeší složité problémy v oblasti výpočetní techniky.

Trh práce
Nedostatek v zemi Česko a 8 dalších zemí
ELA/EURES 2025
Průmysl
Digitální technologie
Vzdělávání
Bakalářský stupeň
36%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 56% Expozice AI · 2026
Trh práce

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.

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

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
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.

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice

The outlook for počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice 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 mohlo počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice změnit 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:

Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.

Jak může AI změnit tuto roli

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

36% Vlastněno lidmi

Co ještě záleží na lidech

  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
  • hodnotit činnosti výzkumu
  • spravovat práva duševního vlastnictví
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na datová věda a metodologie vědeckého výzkumu. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
27% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • použít metodu statistické analýzy
  • používat rozhraní konkrétní aplikace
  • spravovat veřejně přístupné publikace
56% automatizovat

Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

  • syntetizovat publikace o výzkumu
  • syntetizovat informace
  • žádat o financování výzkumu
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 27%

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

Generativní AI 10%

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

Kognitivní software 2%

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: říjen 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 jako počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice

09
09:00 · ráno
definice technologické strategie
Tvorba celkových plánů cílů, postupů, zásad a taktik souvisejících s využíváním technologií v organizaci a popis prostředků k dosažení cílů s ohledem na analýzy a příslušné předpisy.
10
10:30 · Dopoledne
používat rozhraní konkrétní aplikace
Chápat a používat rozhraní specifická pro konkrétní aplikaci nebo použití.
12
12:00 · poledne
provádět výzkumné činnosti mezi uživateli ICT
Provádět výzkumné úkoly, jako je nábor účastníků, plánování úkolů, shromažďování empirických údajů, analýza údajů a výroba materiálů, s cílem posoudit interakci uživatelů se systémem, programem nebo aplikací ICT.
14
14:00 · odpoledne
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
uplatňovat zpětné inženýrství
Používat techniky k získávání informací nebo rozmontování komponent, softwaru nebo systému ICT za účelem analýzy, opravy a opětovného smontování nebo reprodukce.
17
17:00 · Zábal
vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Dovednosti a znalosti

Co potřebujete k této práci

Dovednosti, znalosti a nástroje, které tato role vyžaduje — a rysy a přínosy, které s ní souvisejí.

Základní dovednosti
provádět akademický výzkum nebo průzkum trhu
  • provádět vědecký výzkum

    Získat, korigovat nebo zlepšit znalosti o jevech pomocí vědeckých metod a technik na základě empirických nebo měřitelných pozorování.

  • provádět kvantitativní výzkum

    Provádět systematické empirické vyšetření pozorovatelných jevů pomocí statistických, matematických nebo počítačových technik.

  • uplatňovat zásady etiky výzkumu a vědecké integrity při výzkumných činnostech

    Uplatňovat základní etické zásady a právní předpisy při vědeckém výzkumu, a to včetně otázek integrity výzkumu. Provádět, přezkoumat nebo nahlásit výzkum a vyhnout se pochybení, jako je vymýšlení údajů, falsifikace a plagiátorství.

  • podpořit otevřené inovace ve výzkumu

    Podporovat integrovanou spolupráci, kdy různé zúčastněné strany spoluvytvářejí inovace, jež jsou založeny na společných hodnotách.

  • provádět literární výzkum

    Provádět komplexní a systematický výzkum informací a publikací týkajících se konkrétního tématu. Předložit srovnávací hodnotící přehled literatury.

  • provádět vědecký výzkum

    Plánovat vědecký výzkum formulováním výzkumných otázek a vedením empirického výzkumu nebo vyhledáváním informací v literatuře s cílem zjistit pravdivost dané výzkumné otázky.

  • spravovat nalezitelná, přístupná, interoperabilní a opakovaně použitelná data

    Vytvářet, popisovat, ukládat, uchovávat a (znovu) používat vědecké údaje na základě zásad FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable - nalezitelnost, přístupnost, interoperabilita a opětovné použití) tak, aby údaje byly co nejotevřenější a podle potřeby uzavřené.

  • začlenit genderový aspekt do výzkumu

    Zohlednit v rámci celého výzkumného procesu biologické vlastnosti a vyvíjející se sociální a kulturní aspekty žen a mužů (gender).

  • provádět mezioborový výzkum

    Používat výsledky výzkumu a data napříč oborovými a funkčními hranicemi.

  • provádět kvalitativní výzkum

    Shromažďovat příslušné informace pomocí systematických metod, jako jsou pohovory, tematicky zaměřené skupiny, analýza textu, pozorování a případové studie.

  • podpořit zapojení veřejnosti do výzkumu

    Zapojit občany do vědeckých a výzkumných činností a podporovat jejich přínos z hlediska znalostí, stráveného času nebo investovaných prostředků.

psát technické nebo vědecké texty
  • publikovat akademický výzkum

    Provádět ve svém oboru akademický výzkum na vysoké škole nebo samostatně, a publikovat jeho výsledky v knihách nebo akademických časopisech s cílem přispět k oboru a dosáhnout osobního akademického uznání.

  • vypracovávat vědecké nebo akademické články a technickou dokumentaci

    Vypracovávat a upravovat vědecké, akademické nebo technické texty týkající se různých témat.

  • psát návrhy výzkumu

    Syntetizovat a psát návrhy, jejichž cílem je vyřešit problémy v oblasti výzkumu. Nahrnout východiska a cíle návrhu, odhadovaný rozpočet, rizika a dopad. Písemně zaznamenávat pokrok a nový vývoj v příslušné oblasti a oboru zkoumání.

  • šířit výsledky v rámci vědecké obce

    Zveřejnit vědecké výsledky jakýmikoliv vhodnými prostředky, včetně konferencí, seminářů, kolokvií a vědeckých publikací.

  • psát vědecké publikace

    Prezentovat hypotézu, zjištění a závěry vědeckého výzkumu ve své oblasti odbornosti v odborných publikacích.

provádět studie, šetření a průzkumy
  • provádět výzkumné činnosti mezi uživateli ICT

    Provádět výzkumné úkoly, jako je nábor účastníků, plánování úkolů, shromažďování empirických údajů, analýza údajů a výroba materiálů, s cílem posoudit interakci uživatelů se systémem, programem nebo aplikací ICT.

  • prokázat odborné znalosti

    Prokázat rozsáhlé znalosti a komplexní porozumění určité oblasti výzkumu, včetně odpovědného výzkumu, etiky výzkumu a zásad vědecké integrity, požadavků ochrany soukromí a GDPR v souvislosti s výzkumnou činností v konkrétním oboru.

programovat počítačové systémy
  • uplatňovat zpětné inženýrství

    Používat techniky k získávání informací nebo rozmontování komponent, softwaru nebo systému ICT za účelem analýzy, opravy a opětovného smontování nebo reprodukce.

  • vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem

    Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

shromažďovat informace z fyzických nebo elektronických zdrojů
  • syntetizovat publikace o výzkumu

    Číst a vykládat vědecké publikace, které představují problém s výzkumem, metodiku, její řešení a hypotézu. Porovnat je a získat potřebné informace.

  • syntetizovat informace

    Kriticky číst, vykládat a shromažďovat nové a komplexní informace z různých zdrojů.

sjednávat a řídit smlouvy a dohody
  • spravovat práva duševního vlastnictví

    Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.

připravovat dokumentaci pro smlouvy, žádosti nebo povolení
  • žádat o financování výzkumu

    Určit vhodné hlavní zdroje financování a připravit žádost o grant na výzkum s cílem získat finanční prostředky a granty.

chránit zařízení ikt
  • používat nástroje pro zálohu a obnovu dat

    Používat nástroje, které uživatelům umožňují kopírovat a archivovat počítačový software, konfigurace a data a zajistit jejich obnovu v případě ztráty.

provádět pohovory
  • provádět rozhovory v rámci výzkumu

    Používat odborné metody a techniky výzkumu a rozhovorů s cílem shromáždit příslušné údaje, fakta nebo informace, získat nové poznatky a plně porozumět sdělení respondenta.

poskytovat poradenství ohledně právních, regulačních nebo procesních záležitostí
  • podporovat předávání znalostí

    Podporovat rozsáhlou osvětu o procesech zhodnocení znalostí, jejichž účelem je maximalizovat obousměrný tok technologie, duševního vlastnictví, odborných znalostí a schopností mezi výzkumnou základnou a průmyslem nebo veřejným sektorem.

Oblasti znalostí & Software a technologie
Oblasti znalostí
  • Apache Tomcat

    Internetový server Apache Tomcat poskytuje prostředí webovému serveru Java, které využívá zabudovanou schránku, kde jsou podávány žádosti HTTP, což umožňuje používání aplikací Java na místní a serverové bázi.

  • 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.

  • dotazovací jazyky

    Obor standardizovaných počítačových jazyků pro vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace.

  • druhy dokumentace

    Charakteristiky různých druhů interní a externí dokumentace podle životního cyklu výrobku a specifické typy jejich obsahu.

  • extrakce informací

    Techniky a metody používané pro zjišťování a získávání informací z nestrukturovaných nebo polostrukturovaných digitálních dokumentů a zdrojů.

  • inovační procesy

    Techniky, modely, metody a strategie, které přispívají k podpoře kroků směrem k inovacím.

  • JavaScript Framework

    Prostředí pro vývoj JavaScript softwaru, která poskytují specifické prvky a komponenty (jako jsou nástroje na generování HTML, podpora Canvas nebo Visual design), které podporují a usnadňují vývoj webových aplikací pro JavaScript.

  • kategorizace informací

    Postup třídění informací do kategorií a zobrazování vztahů mezi údaji pro určité jasně definované účely.

  • kognitivní výpočetní technika

    Interdisciplinární obor mezi kognitivní vědou a informatikou, který zahrnuje simulaci procesů lidského myšlení pomocí počítačového přístupu. Využívá algoritmy pro vytěžování údajů a zpracování přirozeného jazyka k napodobení fungování lidského mozku.

  • kvantová výpočetní technika

    Odvětví informatiky, které se řídí principy kvantové teorie. Využívá subatomární částice, které mohou existovat ve více než jednom stavu díky kvantovým bitům neboli qubitům.

Meziodvětvové dovednosti
  • datová věda
  • metodologie vědeckého výzkumu
Software a technologie
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
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
Jak se kvalifikovat

Počítačový výzkumný pracovník: jak získat kvalifikaci a kde studovat

Co je obvykle potřeba ke kvalifikaci: úroveň vzdělání, kde se jedná o regulované povolání a kde studovat.

Typická úroveň vzdělání

Bakalářský stupeň

Kde studovat

1 238 studijních programů v 27 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 250 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.

Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:

Diplom Datová věda

University of Hradec Králové · Česko

EQF 7 Zdroj 1
Diplom Data Science

Česko

EQF 6 Zdroj 1
Zdroje
  1. 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
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 vejde počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice?

Tato role
počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice Tato role

Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.

Pro organizace

Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Základem je hluboké porozumění výpočetní technice, silné analytické schopnosti, schopnost řešit problémy a kreativní myšlení. Důležitá je také schopnost pracovat s daty a programovacími jazyky.
Jaké oblasti výzkumu jsou v současnosti nejžádanější?
Aktuální trendy zahrnují umělou inteligenci, strojové učení, zpracování velkých dat (Big Data), kybernetickou bezpečnost a vývoj nových algoritmů pro optimalizaci procesů.
Jaké vzdělání je pro tuto pozici obvyklé?
Obvykle je vyžadováno magisterské nebo doktorské vzdělání v oboru počítačové vědy, informační technologie nebo příbuzném oboru. Důležitá je i praktická zkušenost s výzkumem a programováním.
Počítačový Výzkumný Pracovník/Počítačová Výzkumná Pracovnice — 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 3. října 2026 O našich datech