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.
Práce počítačového výzkumného pracovníka/počítačové výzkumné pracovnice je zaměřena na hluboké pochopení a rozvoj výpočetní a informační vědy. Denně se budete věnovat výzkumu, analýze dat, navrhování nových přístupů a řešení, a také formulaci zpráv a doporučení. Vaše práce bude mít přímý dopad na budoucí směřování technologií a inovací.
- • Provádění výzkumu v oblasti výpočetní a informační vědy.
- • Navrhování a testování nových algoritmů a technologií.
- • Analýza dat a vyhodnocování výsledků výzkumu.
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 počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice?
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 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.
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.
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
- udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
- hodnotit činnosti výzkumu
- spravovat práva duševního vlastnictví
Kde se AI může stát druhým pilotem
- použít metodu statistické analýzy
- používat rozhraní konkrétní aplikace
- spravovat veřejně přístupné publikace
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- syntetizovat publikace o výzkumu
- syntetizovat informace
- žádat o financování výzkumu
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 počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice
09 09:00 · ráno definice technologické strategie
10 10:30 · Dopoledne používat rozhraní konkrétní aplikace
12 12:00 · poledne provádět výzkumné činnosti mezi uživateli ICT
14 14:00 · odpoledne spravovat práva duševního vlastnictví
15 15:30 · Pozdě odpoledne uplatňovat zpětné inženýrství
17 17:00 · Zábal vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
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.
-
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.
-
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 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.
-
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.
-
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.
-
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.
-
žádat o financování výzkumu
Určit vhodné hlavní zdroje financování a připravit žádost o grant na výzkum s cílem získat finanční prostředky a granty.
-
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 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.
-
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.
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.
- datová věda
- metodologie vědeckého výzkumu
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jak počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice odpovídá vašim zájmům, pracovnímu stylu a budoucí cestě. Za méně než 10 minut získáte personalizovaný fit signál a plán, co dělat dál.
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.
Bakalářský stupeň
Skutečné programy vedoucí k této okupaci podle zemí.
Informatiker (m/w/d)
Informatiker:in für Game- und Multimedia-Entwicklung, staatliche Anerkennung
Staatlich geprüfte/r Informatiker/in Multimedia
Staatlich geprüfte/r Informatiker/in Multimedia an der Berufsfachschule Games + Interaktive Medien
Staatlich geprüfte*Informatiker*in - Fachschule für Informatik, Fachrichtung technische Informatik
Later stage of programme Bachelor Programme in Software Development
Research Project in Computer Science
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
konzultant pro výzkum v oblasti ICT/konzultantka pro výzkum v oblasti ICT
54% podobnostdatový vědec/datová vědkyně
41% podobnostmatematik/matematička
33% podobnostkosmolog/kosmoložka
32% podobnostodborný asistent zaměřený na výzkum/odborná asistentka zaměřená na výzkum
32% podobnostastronom/astronomka
31% podobnostČasto 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 20. září 2026 O našich datech