Znalostní inženýr/znalostní inženýrka
Snímek
Znalostní inženýři integrují strukturované poznatky do počítačových systémů (znalostní základny) s cílem vyřešit složité problémy, které obvykle vyžadují vysokou úroveň lidských zkušeností nebo metod umělé inteligence. Jsou rovněž odpovědní za získávání poznatků z informačních zdrojů, udržování těchto znalostí a jejich zpřístupnění organizaci nebo uživatelům. Za tímto účelem jsou si vědomi technik pro reprezentaci a údržbu (pravidla, rámce, sémantické sítě, ontologie) a využívají technik a nástrojů pro získávání znalostí. Mohou navrhovat a vytvářet odborné nebo umělé zpravodajské systémy, které využívají těchto znalostí.
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.
- • 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.
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 informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
Nedostatek: Bulharsko, Dánsko, Irsko, Nizozemsko a dalších 6.
Nejdéle trvající nedostatek: Rakousko, 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.
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 map ě 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 | |
|---|---|---|---|
| Česko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovensko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Německo | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakousko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Polsko | Nenahlášeno | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nizozemsko | Nahlášen nedostatek ELA/EURES 2025 * | — | +32% 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.
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.
Jak by se mohlo znalostní inženýr/znalostní inženýrka změnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Několik oblastí úkolů se může přesunout k pracovním postupům podporovaným umělou inteligencí, takže rekvalifikace se stává důležitější.
Ilustrativní scénář založený na automatizovatelnosti úkolů — nikoli předpověď. Hodnoty se zaokrouhlují, čím dále do budoucna se díváte.
Odhad založený na modelu. Použijte jej jako plánovací signál, nikoli jako záruku.
Porovnejte to se svým profilem
Jak může AI změnit tuto roli
Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.
Co ještě záleží na lidech
- posuzovat znalost ICT
- řídit obchodní znalosti
- definice technických požadavků
Kde se AI může stát druhým pilotem
- analyzovat obchodní požadavky
- používat rozhraní konkrétní aplikace
- používat značkovací jazyky
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci
- vytvářet sémantické stromy
- spravovat databáze
- používat databáze
Životní funkce a AI vektory
vektory expozice AI
0-100%Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování
Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů
Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů
Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh
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
Digitální technologie
Typický den jako znalostní inženýr/znalostní inženýrka
09 09:00 · ráno posuzovat znalost ICT
10 10:30 · Dopoledne používat rozhraní konkrétní aplikace
12 12:00 · poledne používat značkovací jazyky
14 14:00 · odpoledne řídit sémantickou integraci ICT
15 15:30 · Pozdě odpoledne uplatňovat teorii systémů ICT
17 17:00 · Zábal vytvářet sémantické stromy
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.
-
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.
-
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.
-
používat rozhraní konkrétní aplikace
Chápat a používat rozhraní specifická pro konkrétní aplikaci nebo použití.
-
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.
-
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 databáze
Uplatňovat schémata a modely databází, definovat vzájemnou propojenost mezi daty, používat vyhledávací jazyky a systémy řízení databází (DBMS) k vytváření a spravování databází.
-
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 požadavky
Zkoumat potřeby a očekávání zákazníků, pokud jde o výrobek nebo službu, s cílem určit a vyřešit nesrovnalosti a případné neshody zúčastněných stran.
-
vytvářet sémantické stromy
Vytvářet koherentní seznamy a hierarchie konceptů a termínů k zajištění důsledné indexace v systémech organizace 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 obchodn ích 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.
teorie systémů
Zásady uplatnitelné na všechny typy systémů na všech hierarchických úrovních, které popisují vnitřní organizaci systému, jeho mechanismy udržování identity a stability, přizpůsobení a samoregulace a jeho závislost a interakci s prostředím.
webové programování
Programovací model, který je založen na kombinaci značek (což přidává kontext a strukturu do textu) a jiných kódů pro tvorbu webových stránek, jako je AJAX, javascript a PHP, za účelem provedení vhodných akcí a vizualizace obsahu.
zpracování přirozeného jazyka
Technologie, které umožňují zařízením informačních a komunikačních technologií porozumět uživatelům a vzájemně s nimi komunikovat prostřednictvím lidského jazyka.
- algoritmizace úkolů
- business intelligence
- datová věda
Znalostní inženýr: 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
2 172 studijních programů v 27 zemích nabízí výuku základních dovedností pro toto povolání. Navíc 353 krátkých kurzů, z nichž každý rozvíjí jednu dovednost.
Několik příkladů vyučovaných v jazyce této stránky:
Zobrazeno: 3 z 2 525.
Zdroje
- 1. Source: Study in Czechia, Czech National Agency for International Education and Research (studyin.gov.cz).
Cesty růstu a podobné role
Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.
Kam se vejde znalostní inženýr/znalostní inženýrka?
Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.
inženýr v oblasti umělé inteligence/inženýrka v oblasti umělé inteligence
52% podobnostdatabázový designér/databázová designérka
50% podobnostdesignér datových skladů/designérka datových skladů
49% podobnostarchitekt systémů ICT/architektka systémů ICT
45% podobnostsoftwarový architekt/softwarová architektka
41% podobnostdesignér uživatelského rozhraní/designérka uživatelského rozhraní
36% podobnostPro organizace
Data na této stránce ve službách vašich studentů, klientů a zaměstnanců.
Často kladené otázky
Jaké dovednosti jsou pro znalostního inženýra/znalostní inženýrku nejdůležitější?
Jak se role znalostního inženýra/znalostní inženýrky liší od role datového analytika?
Jaké jsou typické pracovní podmínky pro znalostního inženýra/znalostní inženýrku?
Znalostní Inženýr/Znalostní Inženýrka — kolik se za to platí ve Spojených státech?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 3. října 2026 O našich datech