Profesní přehled

Zkušební inženýr/zkušební inženýrka

Snímek

Zkušební inženýři plánují a provádějí podrobné zkoušky kvality v různých fázích navrhování, aby bylo zajištěno, že systémy jsou řádně instalovány a fungují správně. Analyzují údaje shromážděné během zkoušek a vypracovávají zprávy. Odpovídají rovněž za bezpečnost zkušebních operací.

Trh práce
Více uchazečů než míst v zemi Česko a 4 další země
ELA/EURES 2025
Průmysl
Pokročilá výroba
Vzdělávání
Bakalářský stupeň
50%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 37% 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 vědy a techniky — 274 povolání včetně tohoto.

8 z 13 s nedostatkem202529 z 30 roste3.9Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Belgie, Bulharsko, Dánsko, Irsko a dalších 4.

Nejdéle trvající nedostatek: Irsko, 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.

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 přebytek ELA/EURES 2025 * — +50,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovensko Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * — +24,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Německo Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Rakousko Nahlášen přebytek ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Polsko Nenahlášeno — +22,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nizozemsko Nenahlášeno — +28,8% 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 zkušební inženýr/zkušební inženýrka

The outlook for zkušební inženýr/zkušební inženýrka 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 zkušební inženýr/zkušební inženýrka změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Tato role se bude pravděpodobně postupně měnit, AI bude podporovat vybrané úkoly, spíše než nahrazovat celé povolání.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 14 let (kolem roku 2040) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
~50%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP~40%
Lidská hrana
MOAT~50%

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

2026
2034
2045
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.

50% Vlastněno lidmi

Co ještě záleží na lidech

  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí
  • zkoušet hardware
  • přemýšlet abstraktně
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na konstrukční procesy a procesy výroby. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
15% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • analyzovat vědecké poznatky
  • analyzovat údaje ze zkoušek
  • používat software na technické kreslení
37% automatizovat

Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

  • syntetizovat informace
  • spravovat výzkumná data
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 15%

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

Generativní AI 9%

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

Robotická a fyzikální automatizace 2%

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: 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

Pokročilá výroba

Den v životě

Typický den jako zkušební inženýr/zkušební inženýrka

09
09:00 · ráno
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.
10
10:30 · Dopoledne
analyzovat údaje ze zkoušek
Interpretovat a analyzovat údaje shromážděné během zkoušek za účelem vyvození závěrů, nových poznatků nebo řešení.
12
12:00 · poledne
analyzovat vědecké poznatky
Shromažďovat a analyzovat vědecké údaje, které jsou výsledkem výzkumu. Interpretovat tyto údaje podle určitých norem a hledisek, aby bylo možné se k nim vyjádřit.
14
14:00 · odpoledne
používat software na technické kreslení
Vytvářet technické návrhy a výkresy pomocí specializovaného softwaru.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
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.
17
17:00 · Zábal
přemýšlet abstraktně
Prokázat schopnost používat pojmy a dospět k jejich zobecnění a tato zobecnění chápat, uvádět je do souvislostí nebo je spojovat s jinými věcmi, událostmi nebo zkušenostmi.

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
spravovat informace
  • spravovat výzkumná data

    Získávat a analyzovat vědecká data prostřednictvím kvalitativních a kvantitativních výzkumných metod. Ukládat data do výzkumných databází a uchovávat je. Podporovat opětovné využívání vědeckých dat a být obeznámen se zásadami správy otevřených dat.

spolupracovat s ostatními
  • udržovat profesní kontakty ve výzkumu a v profesním prostředí

    Ctít vzájemnou soudržnost mezi spolupracovníky a kolegialitu. Poslouchat, poskytovat a přijímat zpětnou vazbu a vnímat ostatní a reagovat na ně. To rovněž zahrnuje dohled nad zaměstnanci a jejich vedení v pracovním prostředí.

programovat počítačové systémy
  • 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.

analyzovat vědecká a lékařská data
  • analyzovat vědecké poznatky

    Shromažďovat a analyzovat vědecké údaje, které jsou výsledkem výzkumu. Interpretovat tyto údaje podle určitých norem a hledisek, aby bylo možné se k nim vyjádřit.

provádět studie, šetření a průzkumy
  • 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.

navrhovat průmyslové materiály, systémy nebo produkty
  • upravovat konstrukční návrhy

    Upravovat návrhy výrobků nebo jejich částí tak, aby splňovaly požadavky.

instalovat dřevěné a kovové konstrukční prvky
  • zkoušet hardware

    Zkoušet počítačové hardwarové systémy a součásti pomocí vhodné zkušební metody a zařízení, jako je test systému, průběžný test spolehlivosti a test obvodu. Monitorovat a vyhodnotit výkonnost systému a v případě potřeby přijmout opatření.

používat nástroje pro projektování pomocí počítače (cad) a počítačové rýsovací nástroje
  • používat software na technické kreslení

    Vytvářet technické návrhy a výkresy pomocí specializovaného softwaru.

hodnotit systémy, programy, zařízení a produkty
  • analyzovat údaje ze zkoušek

    Interpretovat a analyzovat údaje shromážděné během zkoušek za účelem vyvození závěrů, nových poznatků nebo řešení.

komunikace, spolupráce a kreativita
  • přemýšlet abstraktně

    Prokázat schopnost používat pojmy a dospět k jejich zobecnění a tato zobecnění chápat, uvádět je do souvislostí nebo je spojovat s jinými věcmi, událostmi nebo zkušenostmi.

Oblasti znalostí & Software a technologie
Oblasti znalostí
  • konstrukční procesy

    Systematický přístup k vývoji a údržbě inženýrských systémů.

  • zkouška obvodu

    Test k posouzení přesnosti výroby desek s plošnými spoji. Zkouška obvodu testuje výskyt zkratů, odpor a kapacitní odpor a lze ji provést pomocí fixtury s jehlovým polem nebo testerů s volnými pohyblivými hroty.

Meziodvětvové dovednosti
  • procesy výroby
  • průmyslové inženýrství
  • technické výkresy
  • technické zásady
  • výrobní procesy
  • zkušební postupy
  • elektrotechnika
  • inženýrství v oblasti měření a regulace
  • jaderná energetika
  • přístroje pro měření a regulaci
Software a technologie
Structured query language SQLPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABMicrosoft Visual BasicExtensible markup language XMLC++Oracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAPerlPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Microsoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseGitHubApache CassandraRubyNoSQLPuppetPostgreSQLElasticsearchSeleniumApache Subversion SVNMongoDBApache KafkaGoAnsible softwareDockerChefMicrosoft PowerShellNode.js
Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Integrita Uznání Úspěch Přizpůsobivost/Flexibilita Spolehlivost Inovace Spolupráce Rozmanitost Úspěch/Snaha Nezávislost Tolerance ke stresu Vedení Sebekontrola Zájem o druhé Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Jak se kvalifikovat

Zkušební inženýr: 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

1 159 studijních programů v 27 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 127 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.

Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:

Diplom Řízení průmyslových systémů

VŠB - Technical University of Ostrava · Česko

EQF 8 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.

Pro organizace

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

Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké technické znalosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Základem je solidní technické vzdělání v oboru strojírenství, elektrotechniky nebo příbuzném oboru. Důležitá je znalost principů testování, měřících přístrojů a schopnost interpretovat technickou dokumentaci. Konkrétní požadavky se mohou lišit v závislosti na oboru, ve kterém působíte.
Jaké jsou typické pracovní podmínky zkušebního inženýra/zkušební inženýrky?
Práce často zahrnuje pobyt v laboratořích, výrobních halách nebo na staveništích, v závislosti na testovaném systému. Je důležité být připraven na práci s různými měřícími přístroji a dodržovat bezpečnostní předpisy.
Jak se liší role zkušebního inženýra/zkušební inženýrky od role kontrolora kvality?
Zkušební inženýr/zkušební inženýrka se primárně zaměřuje na plánování a provádění detailních zkoušek a analýzu dat, aby se ověřila funkčnost a bezpečnost systému. Kontrolor kvality se spíše soustředí na vizuální kontrolu a dodržování standardů kvality v průběhu výroby.
Zkušební Inženýr/Zkušební Inženýrka — je v Evropě nedostatek?
Ano. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl nedostatek nahlášen v 8 z 12 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Belgie, Bulharsko, Dánsko, Španělsko a dalších 4. Irsko jej hlásí 4 let po sobě. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
Zkušební Inženýr/Zkušební Inženýrka — kolik se za to platí ve Spojených státech?
101 140 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 81 820 do 156 510 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