Technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů
Snímek
Technici v oblasti mikroelektronických materiálů navrhují, vytvářejí a dohlížejí na výrobu materiálů, které jsou potřebné pro mikroelektroniku a mikroelektromechanické systémy (MEMS) a jsou schopni je do těchto zařízení, spotřebičů a výrobků zabudovat. Provádějí výzkum materiálových struktur, analýzy, zkoumají mechanismy poruch a dohlížejí na výzkumné práce.
Práce technika/techničky v oblasti mikroelektronických materiálů je komplexní a vyžaduje hluboké znalosti materiálového inženýrství a mikroelektroniky. Během dne budete navrhovat, vytvářet a dohlížet na výrobu speciálních materiálů, které jsou nezbytné pro mikroelektronické součástky a mikroelektromechanické systémy (MEMS). Vaše práce bude zahrnovat i výzkum vlastností těchto materiálů, analýzu jejich chování a hledání způsobů, jak zlepšit jejich výkonnost a spolehlivost.
- • Návrh a vývoj nových mikroelektronických materiálů a technologií výroby.
- • Provádění laboratorních experimentů a analýz materiálových struktur.
- • Dohled nad výrobními procesy a zajištění kvality materiálů.
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 vědy a techniky — 274 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus a dalších 7.
Nejdéle trvající nedostatek: Netherlands, 4 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 technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů?
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 Integrita?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Uznání?
Budoucí perspektiva pro technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů
The outlook for technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů 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 technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?
Tato role se bude pravděpodobně postupně měnit, AI bude podporovat vybrané úkoly, spíše než nahrazovat celé povolání.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Tato role se bude pravděpodobně postupně měnit, AI bude podporovat vybrané úkoly, spíše než nahrazovat celé povolání.
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
- dodržovat předpisy o zakázaných látkách
- kontrolovat polovodičové součástky
- uplatňovat techniky pájení
Kde se AI může stát druhým pilotem
- použít metodu statistické analýzy
- analyzovat data velkého objemu
- analyzovat údaje ze zkoušek
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- zaznamenávat údaje ze zkoušek
- podávat zprávy o výsledcích analýzy
- provádět analýzu dat
Životní funkce a AI vektory
vektory expozice AI
0-100%Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování
Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh
Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů
Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů
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
Pokročilá výroba
Typický den jako technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů
09 09:00 · ráno kontrolovat polovodičové součástky
10 10:30 · Dopoledne odstraňovat odpad z pájení
12 12:00 · poledne používat specializovaný software pro analýzu dat
14 14:00 · odpoledne dodržovat předpisy o zakázaných látkách
15 15:30 · Pozdě odpoledne spojovat kovy
17 17:00 · Zábal spravovat data
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 analýzu dat
Shromažďovat údaje a statistiky k testování a hodnocení za účelem nalezení opakujících se tvrzení a zákonitostí, aby bylo možné odhalit informace užitečné pro rozhodovací proces.
-
vytěžovat data
Prozkoumat velké datové soubory s cílem s využitím statistik, databázových systémů nebo umělé inteligence odhalit vzory a poskytnout informace srozumitelným způsobem.
-
používat specializovaný software pro analýzu dat
Používat specifický software pro analýzu dat, včetně statistik, tabulek a databází. Prozkoumat možnosti, jak podávat zprávy manažerům, nadřízeným nebo klientům.
-
provádět laboratorní zkoušky
Provádět zkoušky v laboratoři za účelem získání spolehlivých a přesných údajů na podporu vědeckého výzkumu a zkoušení výrobků.
-
provádět chemické pokusy
Provádět chemické pokusy s cílem testovat různé výrobky a látky za účelem vyvození závěrů z hlediska životaschopnosti a replikovatelnosti výrobků.
-
kontrolovat polovodičové součástky
Kontrolovat kvalitu použitých materiálů, kontrolovat čistotu a molekulární orientaci polovodičových krystalů a zkoušet destičky z hlediska výskytu povrchových vad, a to s použitím elektronických zkušebních zařízení, mikroskopů, chemických látek, rentgenových paprsků a přesných měřicích nástrojů.
-
zkoušet mikroelektromechanické systémy
Zkoušet mikroelektromechanické systémy (MEMS) za použití vhodných zařízení a zkušebních technik, jako jsou zkoušky tepelného šoku, zkoušky tepelného oběhu a burn-in testování. Monitorovat a hodnotit výkonnost systému a v případě potřeby provést příslušné kroky.
-
uplatňovat techniky pájení
Aplikovat různé techniky v procesu pájení, jako je měkké pájení, pájení stříbrnou pájkou, indukční pájení, odporové pájení, pájení trubek, mechanické a hliníkové pájení, a pracovat s nimi.
-
spojovat kovy
Spojovat kovové části pájením nebo svařováním.
-
použít metodu statistické analýzy
Použít modely (popisné nebo inferenční statistiky) a techniky (vytěžování dat nebo strojové učení) pro účely statistické analýzy a nástroje informačních a komunikačních technologií (ICT) pro analýzu dat, odhalování korelací a předpověď trendů.
-
analyzovat data velkého objemu
Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.
-
zkoušet materiály
Testovat složení, vlastnosti a použití materiálů za účelem vytvoření nových produktů a využití. Testovat materiály za běžných a mimořádných podmínek.
-
vytvářet strategie nakládání s nebezpečnými odpady
Vytvářet strategie zaměřené na zvýšení účinnosti zpracování, přepravy a odstraňování nebezpečných odpadů, jako je radioaktivní odpad, chemické látky a elektronika.
-
zaznamenávat údaje ze zkoušek
Zaznamenávat údaje, které byly konkrétně identifikovány během předcházejících zkoušek, aby se ověřilo, zda výstupy testu přinášejí konkrétní výsledky, nebo aby se přezkoumala reakce subjektu v případě výjimečných nebo neobvyklých vstupů.
-
odstraňovat odpad z pájení
Sbírat a přepravovat pájky ve speciálních nádobách pro nebezpečný odpad.
-
analyzovat údaje ze zkoušek
Interpretovat a analyzovat údaje shromážděné během zkoušek za účelem vyvození závěrů, nových poznatků nebo řešení.
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.
environmentální hrozby
Hrozby pro životní prostředí, které souvisejí s biologickým, chemickým, jaderným, radiologickým a fyzickým nebezpečím.
nanomateriály
Vlastnosti uměle vyrobených nanočástic, které odpovídají specifickému souboru vlastností jako např.: jsou vyráběny v nanoměřítku, jsou tvořeny nanoobjekty atd., jak je definováno normami ISO. Některé dobře známé nanomateriály mohou být uhlíkové nanotrubice, kvantové zlaté nanočástice nebo oxid titaničitý.
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.
strojírenství
Obor, který používá zásady fyziky, inženýrství a vědy o materiálech za účelem navrhování, analýzy, výroby a údržby mechanických systémů.
typy plastů
Typy plastových materiálů a jejich chemické složení, fyzikální vlastnosti, možné problémy a případy použití.
vlastnosti odpadů
Odborné znalosti různých typů, chemického složení a dalších vlastností pevného, kapalného a nebezpečného odpadu.
vytěžování dat
Metody umělé inteligence, strojové učení, statistiky a databáze používané k získávání obsahu z datové sady.
zkušební postupy pro mikrosystémy
Metody zkoušení kvality, přesnosti a výkonnosti mikrosystémů a mikroelektromechanických systémů (MEMS) a jejich materiálů a složek před, během a po výstavbě systémů, jako jsou parametrické testy a tepelně zátěžové testy.
- druhy kovů
- druhy nebezpečných odpadů
- elektronika
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jak technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů odpovídá vašim zájmům, pracovnímu stylu a budoucí cestě. Za méně ne ž 10 minut získáte personalizovaný fit signál a plán, co dělat dál.
Naskenujte a pokračujte na mobiluTechnik v oblasti mikroelektronických materiálů: 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
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde technik v oblasti mikroelektronických materiálů/technička v oblasti mikroelektronických materiálů?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
konstruktér mikroelektroniky/konstruktérka mikroelektroniky
32% podobnosttechnik inteligentní výroby pro mikroelektroniku/technička inteligentní výroby pro mikroelektroniku
30% podobnostinženýr v oboru mikrosystémů/inženýrka v oboru mikrosystémů
30% podobnostmateriálový inženýr/materiálová inženýrka
22% podobnostinženýr v oboru mikroelektronika/inženýrka v oboru mikroelektronika
22% podobnostinženýr chemie/inženýrka chemie
20% podobnostČasto kladené otázky
- Jaké vzdělání je pro tuto pozici typické?
- Pro tuto pozici je obvykle vyžadováno vysokoškolské technické vzdělání, ideálně v oboru materiálového inženýrství, fyziky, chemie nebo příbuzném oboru. Důležitá je i znalost mikroelektroniky a MEMS technologií.
- Jaké jsou typické pracovní podmínky?
- Práce se často odehrává v laboratořích a výrobních halách, kde je potřeba dodržovat přísné bezpečnostní předpisy. Často se pracuje s precizními přístroji a specializovaným softwarem.
- Je možné pracovat jako technik/technička v oblasti mikroelektronických materiálů na volné noze?
- Ano, ačkoliv je primární pracovní uspořádání zaměstnání, existuje i možnost pracovat jako OSVČ, například v oblasti konzultací, vývoje specifických materiálů na zakázku nebo v menších výzkumných projektech.
- Technik V Oblasti Mikroelektronických Materiálů/Technička V Oblasti Mikroelektronických Materiálů — kolik se za to platí ve Spojených státech?
- 117 750 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 76 100 do 162 070 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