Profesní přehled

vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí

Snímek

Chcete být u zrodu chytrých zařízení a systémů, které mění svět kolem nás? Jako vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí budete navrhovat a implementovat řešení, která propojí fyzický a digitální svět.

Souhrn

Práce vývojáře internetu věcí/vývojářky internetu věcí zahrnuje analýzu dat ze senzorů, vývoj algoritmů strojového učení a tvorbu softwaru, který umožňuje zařízením komunikovat a autonomně se rozhodovat. Často se jedná o komplexní projekty, kde je klíčová schopnost řešit problémy a efektivně spolupracovat s ostatními specialisty.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Analýza a shromažďování dat z různých senzorů a zařízení.
  • • Vývoj a implementace algoritmů strojového učení pro predikci a automatizaci.
  • • Tvorba softwaru pro připojení objektů k systémům a zařízením.
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 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.

13 z 17 s nedostatkem2025Všech 30 roste3.7Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia a dalších 9.

Nejdéle trvající nedostatek: Czechia, 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.

Rychlá kontrola usazení

Sedí vámvývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí?

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 vyžadujíUznání?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíSpolupráce?

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí

The outlook for vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí 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 mohlovývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcízměnit 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~55%
Lidská hrana
MOAT~40%

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 39% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech
  • vypracovat plán ICT procesů
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na internet věcí a principy umělé inteligence. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 32% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem
  • analyzovat data velkého objemu
  • provádět redukci dimenzionality
  • využívat strojové učení
automatizovat 52% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
  • používat techniky pro zpracování údajů
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 32%

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

Generativní AI 3%

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

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Kognitivní software 0%

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

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 jakovývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí

09
09:00 · ráno
navrhovat informační systémy
Definovat architekturu, skladbu, složky, moduly, rozhraní a data pro integrované informační systémy (hardware, software a síť) na základě systémových požadavků a specifikací.
10
10:30 · Dopoledne
vypracovat plán ICT procesů
Vytvářet v rámci organizace opakovatelné vzorce ICT činnosti, která prostřednictvím jejich produkce zlepšuje systematické přeměny výrobků, informačních procesů a služeb.
12
12:00 · poledne
využívat strojové učení
Používat techniky a algoritmy, které jsou schopny extrahovat znalosti z dat, učit se z nich a vytvářet předpovědi, které se používají pro optimalizaci programů, přizpůsobení aplikací, rozpoznávání vzorců, filtrování, vyhledávače a počítačové vidění.
14
14:00 · odpoledne
analyzovat data velkého objemu
Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
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.
17
17:00 · Zábal
provádět redukci dimenzionality
Snížit počet proměnných nebo funkcí pro soubor dat v algoritmech strojového učení pomocí metod, jako je analýza hlavních komponent, rozklad matic, metody automatického kodéru a další.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
3M Post-it AppABC CompilerABC: the AspectBench Compiler for AspectJAdaAdobe AcrobatAdobe ActionScriptAdobe After EffectsAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe FlexAdobe IllustratorAdobe InDesignAdobe PhotoshopADO.NETAdvanced business application programming ABAPAirtableAJAXAlgorithmic language ALGOLAllaire ColdFusionAlteryx software
Oblasti znalostí
  • internet věcí

    Obecné zásady, kategorie, požadavky, omezení a zranitelnost inteligentních propojených zařízení (většina z nich se zamýšleným připojením k internetu).

  • 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.

  • programování systému ICT

    Metody a nástroje potřebné k vývoji systémového softwaru, specifikace systémových architektur a technik tvorby rozhraní mezi síťovými a systémovými moduly a komponenty.

  • softwarové specifikace IKT

    Vlastnosti, použití a fungování různých softwarových produktů, jako jsou počítačové programy a aplikační software.

  • architekturní rámce v IKT

    Soubor požadavků, které popisují architekturu informačního systému.

Meziodvětvové dovednosti
  • algoritmizace úkolů
  • algoritmy
  • informatika
Základní dovednosti
programovat počítačové systémy
  • provádět redukci dimenzionality

    Snížit počet proměnných nebo funkcí pro soubor dat v algoritmech strojového učení pomocí metod, jako je analýza hlavních komponent, rozklad matic, metody automatického kodéru a další.

  • využívat strojové učení

    Používat techniky a algoritmy, které jsou schopny extrahovat znalosti z dat, učit se z nich a vytvářet předpovědi, které se používají pro optimalizaci programů, přizpůsobení aplikací, rozpoznávání vzorců, filtrování, vyhledávače a počítačové vidění.

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.

analyzovat a vyhodnocovat informace a data
  • analyzovat data velkého objemu

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

vypracovávat provozní politiky a postupy
  • vypracovat plán ICT procesů

    Vytvářet v rámci organizace opakovatelné vzorce ICT činnosti, která prostřednictvím jejich produkce zlepšuje systematické přeměny výrobků, informačních procesů a služeb.

navrhovat systémy nebo aplikace ikt
  • navrhovat informační systémy

    Definovat architekturu, skladbu, složky, moduly, rozhraní a data pro integrované informační systémy (hardware, software a síť) na základě systémových požadavků a specifikací.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Uznání Spolupráce Rozmanitost Úspěch Spolehlivost Integrita Zájem o druhé Inovace Přizpůsobivost/Flexibilita Tolerance ke stresu Nezávislost Úspěch/Snaha Sebekontrola Vedení Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
Údaje o vlastnostech pro tuto roli zatím nejsou k dispozici.
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

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

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké programovací jazyky jsou pro vývojáře internetu věcí/vývojářky internetu věcí nejdůležitější?
Běžně se využívají jazyky jako Python, C/C++, Java a JavaScript. Důležitá je také znalost protokolů pro komunikaci mezi zařízeními, jako je MQTT nebo CoAP.
Jaké dovednosti jsou kromě programování klíčové pro úspěch v této roli?
Kromě programovacích dovedností je důležitá analytická schopnost, schopnost řešit problémy, orientace v datech a základní znalosti elektroniky a hardware.
Je možné pracovat jako vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí na volné noze?
Ano, tato role je často vyhledávána i pro freelance projekty. Většina pozic je však primárně zaměstnanecká.
Vývojář Internetu Věcí/Vývojářka Internetu Věcí — kolik se za to platí ve Spojených státech?
133 080 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 79 380 do 174 410 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.