Profesní přehled

znalostní inženýr/znalostní inženýrka

Snímek

Hledáte kariéru, kde budete propojovat data s lidskými zkušenostmi a umělou inteligencí? Jako znalostní inženýr/znalostní inženýrka budete klíčovou postavou při budování a správě znalostních základů, které pomohou organizaci lépe řešit komplexní problémy.

Souhrn

Znalostní inženýři/znalostní inženýřky integrují cenné poznatky do počítačových systémů, čímž vytvářejí efektivní znalostní báze. Práce zahrnuje získávání informací z různých zdrojů, jejich strukturování a zpřístupnění ostatním. Často využívají pokročilé techniky, jako jsou sémantické sítě a ontologie, a nástroje pro získávání znalostí, aby navrhovali a implementovali systémy pro podporu rozhodování a automatizaci procesů.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Získávání, strukturování a udržování znalostí z různých informačních zdrojů.
  • • Návrh a implementace znalostních základů a systémů pro správu znalostí.
  • • Využívání technik pro reprezentaci znalostí (např. ontologie, sémantické sítě) a nástrojů pro získávání znalostí.
37%
Odolnost Skóre · 2026 (Čím vyšší, tím lepší)
Bakalářský stupeň 54% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
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.

10 z 11 s nedostatkem2025Všech 30 roste3.7Mvolná místa do roku 2035

Nedostatek: Austria, Bulgaria, Czechia, Denmark 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.

Prozkoumat více

Najděte svou kariérní cestu a poznejte vědu za našimi doporučeními.

Vedete ostatní? Podívejte se na NexPath pro školy a poradny.
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámznalostní inženýr/znalostní 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 vyžadujíAnalytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíSpolupráce?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíÚspěch?

NexFuture™

Budoucí perspektiva pro znalostní inženýr/znalostní inženýrka

The outlook for znalostní inženýr/znalostní 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 mohloznalostní inženýr/znalostní inženýrkazměnit 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~60%
Lidská hrana
MOAT~35%

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 37% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech
  • posuzovat znalost ICT
  • řídit obchodní znalosti
  • definice technických požadavků
Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na dotazovací jazyk systému popisu zdrojů a extrakce informací. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 31% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem
  • analyzovat obchodní požadavky
  • používat rozhraní konkrétní aplikace
  • používat značkovací jazyky
automatizovat 54% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
  • vytvářet sémantické stromy
  • spravovat databáze
  • používat databáze
Podrobná analýza

Životní funkce a AI vektory

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 31%

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

Generativní AI 4%

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

Kognitivní software 3%

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

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

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 jakoznalostní inženýr/znalostní inženýrka

09
09:00 · ráno
posuzovat znalost ICT
Vyhodnotit nesporné odborné kvality kvalifikovaných odborníků v oblasti systému informačních a komunikačních technologií, aby byly zřejmé a použitelné pro další analýzu a uplatnění.
10
10:30 · Dopoledne
používat rozhraní konkrétní aplikace
Chápat a používat rozhraní specifická pro konkrétní aplikaci nebo použití.
12
12:00 · poledne
používat značkovací jazyky
Používat počítačové jazyky, které se syntakticky odlišují od textu, k přidávání vysvětlivek k dokumentu, ke specifikaci grafické úpravy a zpracování typů dokumentů, jako je HTML.
14
14:00 · odpoledne
řídit sémantickou integraci ICT
Dohlížet na integraci veřejných nebo interních databází a dalších dat pomocí sémantických technologií pro vytváření strukturovaných sémantických výstupů.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
uplatňovat teorii systémů ICT
Uplatňovat zásady teorie systémů ICT s cílem vysvětlit a zdokumentovat systémové vlastnosti, které lze všeobecně uplatňovat na jiné systémy.
17
17:00 · Zábal
vytvářet sémantické stromy
Vytvářet koherentní seznamy a hierarchie konceptů a termínů k zajištění důsledné indexace v systémech organizace znalostí.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
Oblasti znalostí
  • 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.

  • extrakce informací

    Techniky a metody používané pro zjišťování a získávání informací z nestrukturovaných nebo polostrukturovaných digitálních dokumentů a zdrojů.

  • modelování obchodních procesů

    Nástroje, metody a notace, jako je modelování a notace obchodních procesů (BPMN) a jazyk provádění obchodních procesů (BPEL), používané k popisu a analýze vlastností obchodního procesu a modelování jeho dalšího vývoje.

  • nástroje pro vývoj databází

    Metodiky a nástroje používané k vytvoření logické a fyzické struktury databází, jako jsou logické datové struktury, schémata, metodiky modelování a vztahy se strukturou.

  • 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.

  • struktura informací

    Typ infrastruktury, která definuje formát údajů: polostrukturované, nestrukturované a strukturované.

Meziodvětvové dovednosti
  • algoritmizace úkolů
  • business intelligence
  • datová věda
Základní dovednosti
vypracovávat provozní politiky a postupy
  • řídit obchodní znalosti

    Vytvořit struktury a distribuční politiky s cílem umožnit nebo zlepšit využívání informací pomocí vhodných nástrojů k získávání, vytváření a rozšiřování ovládání podniků.

  • definice technických požadavků

    Specifikace technických vlastností zboží, materiálů, metod, procesů, služeb, systémů, softwaru a funkcí tím, že se identifikují konkrétní potřeby, které mají být uspokojeny podle požadavků zákazníka, a reaguje se na ně.

konfigurovat počítačové systémy
  • uplatňovat teorii systémů ICT

    Uplatňovat zásady teorie systémů ICT s cílem vysvětlit a zdokumentovat systémové vlastnosti, které lze všeobecně uplatňovat na jiné systémy.

  • řídit sémantickou integraci ICT

    Dohlížet na integraci veřejných nebo interních databází a dalších dat pomocí sémantických technologií pro vytváření strukturovaných sémantických výstupů.

pracovat s počítačem
  • používat rozhraní konkrétní aplikace

    Chápat a používat rozhraní specifická pro konkrétní aplikaci nebo použití.

programovat počítačové systémy
  • používat značkovací jazyky

    Používat počítačové jazyky, které se syntakticky odlišují od textu, k přidávání vysvětlivek k dokumentu, ke specifikaci grafické úpravy a zpracování typů dokumentů, jako je HTML.

monitorovat a hodnotit výkon jednotlivců
  • posuzovat znalost ICT

    Vyhodnotit nesporné odborné kvality kvalifikovaných odborníků v oblasti systému informačních a komunikačních technologií, aby byly zřejmé a použitelné pro další analýzu a uplatnění.

spravovat informace
  • spravovat databáze

    Uplatňovat schémata a modely databází, definovat vzájemnou propojenost mezi daty, používat vyhledávací jazyky a systémy řízení databází (DBMS) k vytváření a spravování databází.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • používat databáze

    Používat softwarové nástroje pro řízení a organizování dat ve strukturovaném prostředí, které se skládá z atributů, tabulek a vztahů za účelem vyhledávání a úpravy uložených dat.

analyzovat obchodní operace
  • analyzovat obchodní požadavky

    Zkoumat potřeby a očekávání zákazníků, pokud jde o výrobek nebo službu, s cílem určit a vyřešit nesrovnalosti a případné neshody zúčastněných stran.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Spolupráce Uznání Nezávislost Úspěch/Snaha Úspěch Inovace Integrita Přizpůsobivost/Flexibilita Spolehlivost Rozmanitost Tolerance ke stresu Vedení Zájem o druhé Sociální orientace Sebekontrola
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
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 dovednosti jsou pro znalostního inženýra/znalostní inženýrku nejdůležitější?
Kromě technických dovedností v oblasti databází, programování a umělé inteligence je zásadní analytické myšlení, schopnost strukturovat informace a efektivně komunikovat s různými odborníky.
Jak se role znalostního inženýra/znalostní inženýrky liší od role datového analytika?
Zatímco datový analytik se primárně zaměřuje na analýzu dat a odhalování trendů, znalostní inženýr/znalostní inženýrka se soustředí na integraci poznatků do systémů a vytváření znalostních základů, které pomáhají organizaci lépe využívat své znalosti.
Jaké jsou typické pracovní podmínky pro znalostního inženýra/znalostní inženýrku?
Vzhledem k povaze práce je znalostní inženýr/znalostní inženýrka obvykle zaměstnán/a v organizaci a pracuje v týmu s dalšími odborníky na IT, data a znalosti.
Znalostní Inženýr/Znalostní Inženýrka — je v Evropě nedostatek?
Ano. Ve vydání ELA/EURES z roku 2025 byl nedostatek nahlášen v 10 z 11 evropských zemí, které tuto skupinu povolání hodnotily: Rakousko, Bulharsko, Česko, Dánsko a dalších 6. Rakousko jej hlásí 3 let po sobě. Tato hodnocení se zveřejňují za skupiny povolání, nikoli za jednotlivé názvy pozic.
Znalostní Inženýr/Znalostní Inženýrka — kolik se za to platí ve Spojených státech?
112 590 dolarů ročně v mediánu, k 2025-05. Mediány jednotlivých států se pohybují od 69 490 do 163 350 dolarů. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj se týká Spojených států a není projekcí pro Evropu.