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.
Sytější barva: hlášeno stejně více let po sobě.
Čísla se týkají skupiny Specialisté v oblasti informačních a komunikačních technologií — 75 povolání včetně tohoto.
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.
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.
Sedí vám znalostní inženýr/znalostní inženýrka?
Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.
Máte rádi úkoly, které vyžadují Analytické myšlení?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Spolupráce?
Máte rádi úkoly, které vyžadují Úspěch?
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.
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
Podívejte se, zda tato role odpovídá vaší kariérní DNA
Udělejte si bezplatný test Career DNA a zjistěte, jak znalostní inženýr/znalostní inženýrka odpovídá vašim zájmům, pracovnímu stylu a budoucí cestě. Za méně než 10 minut získáte personalizovaný fit signál a plán, co dělat dál.
Naskenujte a pokračujte na mobiluZnalostní 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
Skutečné programy vedoucí k této okupaci podle zemí.
Society, organisations and communication
Media and Communication Science Programme - specialisation Strategic Communication
Master's Programme in Archival Studies, Library and Information Studies, Museum Studies (ALM)
Media and Communication Science Programme - specialisation Global Communication
Library and Information Science, distance
Higher Certificate in Engineering in Electronic and Information Engineering
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% podobnostČasto 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 — 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.
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data aktualizována 20. září 2026 O našich datech