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.

Souhrn

Práce zkušebního inženýra/zkušební inženýrky je zaměřena na detailní ověřování kvality systémů a zařízení. Během dne provádíte komplexní zkoušky, analyzujete data, identifikujete potenciální problémy a navrhujete řešení. Důležitou součástí je také dokumentace a reportování výsledků zkoušek, a zajištění bezpečnosti během testovacích procesů.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Plánování a provádění podrobných zkoušek kvality v různých fázích vývoje systému.
  • • Analýza dat shromážděných během zkoušek a vyhodnocování výsledků.
  • • Vytváření zpráv o provedených zkouškách a identifikace potenciálních problémů.
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
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 vědy a techniky — 274 povolání včetně tohoto.

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

Nedostatek: Belgium, Bulgaria, Denmark, Ireland a dalších 4.

Nejdéle trvající nedostatek: Ireland, 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 vám zkušební inženýr/zkušební inženýrka?

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 vyžadují Analytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadují Integrita?

Máte rádi úkoly, které vyžadují Uznání?

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:

Jak může AI změnit tuto roli

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

Vlastněno lidmi 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.
Asistujte 15% Asistujte

Kde se AI může stát druhým pilotem

  • analyzovat vědecké poznatky
  • analyzovat údaje ze zkoušek
  • používat software na technické kreslení
automatizovat 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: září 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

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 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 20. září 2026 O našich datech