Επαγγελματικό προφίλ

Μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης

Στιγμιότυπο

Οι μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζουν μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης στους κλάδους της μηχανικής, της ρομποτικής και της επιστήμης των υπολογιστών για τον σχεδιασμό προγραμμάτων προσομοίωσης νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των μοντέλων σκέψης, των γνωστικών και των βασιζόμενων στη γνώση συστημάτων, της επίλυσης προβλημάτων και της λήψης αποφάσεων. Ενσωματώνουν επίσης δομημένες γνώσεις σε υπολογιστικά συστήματα (οντολογίες, βάσεις γνώσεων) για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων, τα οποία απαιτούν συνήθως υψηλό επίπεδο ανθρώπινης εμπειρογνωσίας ή μεθόδους τεχνητής νοημοσύνης.

Αγορά εργασίας
Περισσότεροι υποψήφιοι από θέσεις στη χώρα Ελλάδα και 3 άλλες χώρες
ELA/EURES 2025
βιομηχανία
Ψηφιακή τεχνολογία
Εκπαίδευση
Πτυχίο πρώτου κύκλου
37%
Ανθεκτικότητα Βαθμολογία · 2026 (Το υψηλότερο είναι καλύτερο)
Πτυχίο πρώτου κύκλου 54% Έκθεση σε ΤΝ · 2026
Αγορά εργασίας

Πού ζητείται αυτό το επάγγελμα

Καταγεγραμμένες ελλείψεις και πλεονάσματα εργατικού δυναμικού, ανά έτος. Δημοσιεύεται για ομάδες επαγγελμάτων, όχι για μεμονωμένους τίτλους θέσεων.

Τα στοιχεία καλύπτουν: Επαγγελματίες του τομέα των τεχνολογιών πληροφόρησης και επικοινωνίας — 75 επαγγέλματα, μαζί με αυτό.

10 από 14 με έλλειψη2025Και οι 30 αναπτύσσονται3.7Mθέσεις έως το 2035

Έλλειψη: Αυστρία, Βέλγιο, Βουλγαρία, Ιρλανδία και 6 ακόμη.

Μακροβιότερη έλλειψη: Αυστρία, 3 χρόνια.

Επιλέξτε μια περιοχή στον χάρτη για να δείτε τα στοιχεία της.

Σχετικά με την πηγή›

Πηγή: ELA/EURES, ελλείψεις και πλεονάσματα εργατικού δυναμικού. Τα στοιχεία δημοσιεύονται σε επίπεδο επαγγελματικής ομάδας και καλύπτουν την Ευρώπη. Οι εκδόσεις διαφέρουν ως προς τη διάρθρωση του παραρτήματος και τις χώρες που καλύπτονται, οπότε μια μεταβολή μεταξύ ετών δεν σημαίνει πάντα ότι άλλαξε η αγορά εργασίας. Οι χώρες με γκρι δεν καταγράφηκαν, που δεν σημαίνει ισορροπία.

Τι σημαίνουν αυτές οι λέξεις

Τα τέσσερα στοιχεία που παρουσιάζει αυτή η ενότητα

Καταγεγραμμένη ζήτηση
Αν υπάρχει Καταγεγραμμένη ζήτηση, δηλαδή αν οι εργοδότες αναφέρουν ότι χρειάζονται άτομα για αυτό το επάγγελμα — πρόκειται για εκτίμηση που δημοσιεύεται από εθνικό φορέα ή φορέα της Ευρωπαϊκής Ένωσης και όχι για καταμέτρηση.
Προς τα πού κινείται
Προς τα πού κινείται η απασχόληση σε αυτό το επάγγελμα τα επόμενα χρόνια, σύμφωνα με επίσημη πρόβλεψη.
Θέσεις προς κάλυψη
Πόσες περίπου Θέσεις προς κάλυψη προκύπτουν — από την αύξηση της απασχόλησης και από όσους αποχωρούν από το επάγγελμα.
Συνήθεις αποδοχές
Ποιες είναι οι Συνήθεις αποδοχές των ανθρώπων σε αυτό το επάγγελμα, όπου τις δημοσιεύει η πηγή. Το κενό δεν σημαίνει ότι η εργασία είναι απλήρωτη· σημαίνει ότι κανείς δεν δημοσιεύει στοιχεία για τον συγκεκριμένο τόπο.

Ένα στοιχείο παραλείπεται όταν κανείς δεν το δημοσιεύει για τον συγκεκριμένο τόπο και δεν εμφανίζεται ως μηδενικό.

Προς τα πού κλίνει η αγορά για εσάς

Υπέρ σας
Περισσότερες κενές θέσεις από υποψηφίους — οι εργοδότες ανταγωνίζονται για στελέχη.
Ισορροπημένο
Οι κενές θέσεις και οι υποψήφιοι είναι περίπου ισάριθμοι.
Ανταγωνιστικό
Περισσότεροι υποψήφιοι από κενές θέσεις — περιμένετε ανταγωνισμό.
Αντιφατικά στοιχεία
Οι πηγές διαφωνούν ή η ίδια επαγγελματική ομάδα παρουσιάζει έλλειψη σε μια περιοχή και πλεόνασμα σε άλλη.

Κάθε πηγή καταλήγει σε μία από αυτές τις τέσσερις κατηγορίες, ώστε να υπάρχει ένα ενιαίο λεξιλόγιο. Αυτό που διαφέρει είναι τα στοιχεία στα οποία βασίζεται η καθεμία, τα οποία εμφανίζονται κάτω από κάθε κατηγορία — ένας μετρημένος λόγος θέσεων προς κάλυψη προς άτομα που αναζητούν εργασία ή μια εκτίμηση που δημοσιεύεται από εθνικό φορέα.

Πώς συγκρίνεται αυτό το επάγγελμα με άλλα επαγγέλματα στην ίδια χώρα

Ισχυρή
Από τα ισχυρότερα στη χώρα that country
Καλή
Ισχυρότερο από τα περισσότερα επαγγέλματα στη χώρα that country
Ανάμεικτη
Περίπου στα συνήθη για τη χώρα that country
Ασθενής
Ασθενέστερο από τα περισσότερα επαγγέλματα στη χώρα that country

Πρόκειται για κατάταξη μέσα σε μία χώρα, όχι για βαθμολογία που μπορείτε να συγκρίνετε μεταξύ χωρών — τα μητρώα στα οποία βασίζονται δύο χώρες καταγράφουν διαφορετικούς ανθρώπους, επομένως ο ίδιος αριθμός σημαίνει διαφορετικά πράγματα σε κάθε χώρα. Γι’ αυτό ένα επάγγελμα μπορεί να ανήκει στην κατηγορία Ισχυρή σε μια χώρα και παρ’ όλα αυτά να εμφανίζεται ως Ανταγωνιστικό: βρίσκεται στην κορυφή μιας αγοράς που συνολικά έχει μεγάλο ανταγωνισμό.

Από πού προέρχονται αυτά τα στοιχεία

Κάθε στοιχείο δημοσιεύεται από εθνική στατιστική υπηρεσία, δημόσια υπηρεσία απασχόλησης ή φορέα της Ευρωπαϊκής Ένωσης, και κάθε κάρτα αναφέρει την πηγή της και την περίοδο που καλύπτει. Σε ορισμένες περιοχές η καταμέτρηση γίνεται κάθε μήνα, ενώ σε άλλες η αξιολόγηση γίνεται μία ή δύο φορές τον χρόνο, επομένως δύο περιοχές στον ίδιο χάρτη μπορεί να περιγράφουν διαφορετικές χρονικές στιγμές — η ημερομηνία εμφανίζεται πάντα.

Τίποτα από αυτά δεν προβλέπει τις πιθανότητες ενός συγκεκριμένου ανθρώπου. Περιγράφει μια αγορά.

Καταγεγραμμένη ζήτηση · Συνήθεις αποδοχές · Προς τα πού κινείται (Ελλάδα, Κύπρος, Γερμανία, Κάτω Χώρες, Ιταλία, Βουλγαρία)
Καταγεγραμμένη ζήτηση · Συνήθεις αποδοχές · Προς τα πού κινείται
Καταγεγραμμένη ζήτηση Συνήθεις αποδοχές Προς τα πού κινείται
Ελλάδα Καταγράφηκε πλεόνασμα ELA/EURES 2025 * — +44,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Κύπρος Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +79,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Γερμανία Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Κάτω Χώρες Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Ιταλία Δεν καταγράφηκε — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Βουλγαρία Καταγράφηκε έλλειψη ELA/EURES 2025 * — +59,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Δημοσιεύεται για ομάδες επαγγελμάτων, όχι για μεμονωμένους τίτλους θέσεων.

Καθοδηγείτε μαθητές, πελάτες ή εργαζομένους; Αξιοποιήστε τα δεδομένα αυτού του επαγγέλματος στον οργανισμό σας.

NexFuture™

Μελλοντικές προοπτικές για μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης

The outlook for μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Πώς υπολογίζονται αυτές οι βαθμολογίες;

Ο Δείκτης Ανθεκτικότητας (0–100) εκτιμά πόσο δομικά προστατευμένο είναι αυτό το επάγγελμα από την αυτοματοποίηση και τις διαταραχές ΤΝ, βάσει ανάλυσης σε επίπεδο εργασιών. Υψηλότερες βαθμολογίες σημαίνουν περισσότερες εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη κρίση. Η Έκθεση ΤΝ δείχνει το εκτιμώμενο ποσοστό ωρών εργασίας που οι τρέχουσες δυνατότητες ΤΝ θα μπορούσαν να επηρεάσουν. Αυτοί είναι δομικοί δείκτες από μοντέλο, όχι προβλέψεις ατομικής ασφάλειας εργασίας.

Παίξτε το μέλλον
Πώς θα μπορούσε να αλλάξει μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης καθώς αυξάνεται η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης;

Αρκετοί τομείς εργασιών ενδέχεται να στραφούν προς ροές εργασιών που υποστηρίζονται από AI, επομένως η εκ νέου δεξιότητα γίνεται πιο σημαντική.

Σημαντικός μετασχηματισμός σε επίπεδο εργασιών εκτιμάται σε 12 έτη (περίπου το 2038) βάσει του επιλεγμένου σεναρίου „Αναμενόμενο“.
~35%
Ανθεκτικότητα
Κίνδυνος αυτοματισμού
EXP~60%
Ανθρώπινη άκρη
MOAT~35%

Ενδεικτικό σενάριο με βάση τη δυνατότητα αυτοματοποίησης εργασιών — όχι πρόβλεψη. Οι τιμές στρογγυλοποιούνται όσο πιο μακριά κοιτάτε.

2026
2033
2043
Ταχύτητα υιοθέτησης AI:

Εκτίμηση βάσει μοντέλου. Χρησιμοποιήστε το ως σήμα σχεδιασμού, όχι ως εγγύηση.

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει αυτόν τον ρόλο

Ντετερμινιστική, βασισμένη σε μοντέλο ερμηνεία των τρεχόντων σημάτων ρόλου — όχι εγγύηση αντικατάστασης.

37% Ανθρώπινης ιδιοκτησίας

Τι εξαρτάται ακόμα από τους ανθρώπους

  • καθορισμός τεχνικών απαιτήσεων
Το ανθρώπινο πλεονέκτημα Για να μείνετε μπροστά σε αυτό τον ρόλο, εστιάστε στο αδόμητα δεδομένα και αρχές τεχνητής νοημοσύνης. Αυτές οι ανθρωποκεντρικές δεξιότητες είναι οι πιο δύσκολες για την AI να αναπαραγάγει τα επόμενα 20 χρόνια.
29% Βοηθήστε

Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης

  • ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
  • ανάλυση εταιρικών απαιτήσεων
  • δημιουργική χρήση ψηφιακών τεχνολογιών
54% Αυτοματοποίηση

Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό

  • χρησιμοποίηση τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων
  • δημιουργία συνόλων δεδομένων
Λεπτομερής Ανάλυση

Ζωτικά Σημεία & Διανύσματα AI

AI Exposure Vectors

0-100%
AI / Μηχανική Μάθηση 29%

Έκθεση σε ανάλυση με υποστήριξη AI, αναγνώριση μοτίβων και εργασίες προβλεπτικής μοντελοποίησης

Generative AI 5%

Έκθεση στη δημιουργία περιεχομένου, δημιουργική ενίσχυση και εργαλεία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων

Γνωστικό Λογισμικό 4%

Έκθεση σε αυτοματοποίηση ροής εργασίας, λογισμικό υποστήριξης αποφάσεων και ψηφιοποίηση διαδικασιών

Ρομποτικός & Φυσικός Αυτοματισμός 0%

Έκθεση σε φυσική αυτοματοποίηση, ρομποτική και αισθητήρες που οδηγούν τη μετατόπιση εργασιών

Τεχνικές λεπτομέρειες
Μεθοδολογία: NexFuture v3.0 Πηγές: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ενημερώθηκε: Οκτ 2026

Το NexFuture v3.0 εκτιμά την έκθεση στην αυτοματοποίηση απευθείας από τις βασικές ομάδες δεξιοτήτων του ESCO, σταθμισμένη ως προς τη μάζα δεξιοτήτων και βαθμονομημένη με βάση σημεία αναφοράς ειδικών. Οι βαθμολογίες είναι πιθανοτικές εκτιμήσεις, όχι εγγυήσεις. Δείτε τη Λευκή Βίβλο Μεθοδολογίας NexFuture για πλήρεις λεπτομέρειες.

Μετρά την έκθεση στην αυτοματοποίηση. Δεν μετρά αμοιβή, ζήτηση ή πόσες θέσεις εργασίας υπάρχουν κοντά σας.

Μια μέρα στη ζωή

Τι συνήθως κάνουν οι άνθρωποι σε αυτόν τον ρόλο

Ψηφιακή τεχνολογία

Ημέρα στη ζωή

Μια τυπική μέρα ως μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης

09
09:00 · Πρωί
εφαρμογή θεωρίας συστημάτων ΤΠΕ
Εφαρμογή των αρχών της θεωρίας συστημάτων ΤΠΕ, προκειμένου να εξηγούνται και να τεκμηριώνονται τα χαρακτηριστικά του συστήματος που μπορούν να εφαρμόζονται καθολικά σε άλλα συστήματα
10
10:30 · Μεσημέρι
ανάλυση εταιρικών απαιτήσεων
Μελέτη των αναγκών και των προσδοκιών των πελατών για κάποιο προϊόν ή υπηρεσία, προκειμένου να εντοπιστούν και να επιλυθούν ασυνέπειες και πιθανές διαφωνίες των ενδιαφερόμενων μερών.
12
12:00 · μεσημέρι
ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
Συλλογή και αξιολόγηση αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες, ιδίως για τον προσδιορισμό προτύπων μεταξύ των δεδομένων.
14
14:00 · Απόγευμα
ανάπτυξη δημιουργικών ιδεών
Ανάπτυξη νέων καλλιτεχνικών εννοιών και δημιουργικών ιδεών.
15
15:30 · Αργά το απόγευμα
ανάπτυξη στατιστικού λογισμικού
Συμμετοχή στα διάφορα στάδια ανάπτυξης των προγραμμάτων ηλεκτρονικού υπολογιστή για οικονομετρικές και στατιστικές αναλύσεις, όπως η έρευνα, η ανάπτυξη νέων προϊόντων, η κατασκευή πρωτοτύπων και η συντήρηση.
17
17:00 · Σύνοψη
δημιουργία συνόλων δεδομένων
Δημιουργία μιας συλλογής νέων ή υφιστάμενων συνόλων δεδομένων που αποτελούνται από χωριστά στοιχεία, αλλά μπορούν να χειραγωγηθούν ως ενιαία μονάδα.

Η σειρά εργασιών είναι ενδεικτική. Οι μεμονωμένες ημέρες ποικίλλουν.

Δεξιότητες και γνώσεις

Τι χρειάζεστε για να κάνετε αυτή την εργασία

Οι δεξιότητες, οι γνώσεις και τα εργαλεία που απαιτεί αυτός ο ρόλος — καθώς και τα χαρακτηριστικά και οι ανταμοιβές που τον συνοδεύουν.

Βασικές δεξιότητες
χρήση ψηφιακών εργαλείων για συνεργασία και παραγωγικότητα
  • δημιουργική χρήση ψηφιακών τεχνολογιών

    Χρήση ψηφιακών εργαλείων και τεχνολογιών για τη δημιουργία γνώσης και την ανάπτυξη καινοτόμων διαδικασιών και προϊόντων. Συμμετοχή ατομικά και συλλογικά σε γνωστική διεργασία για την κατανόηση και την επίλυση εννοιολογικών προβλημάτων και προβληματικών καταστάσεων σε ψηφιακά περιβάλλοντα.

διαχείριση, συλλογή και αποθήκευση ψηφιακών δεδομένων
  • χρησιμοποίηση τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων

    Συγκέντρωση, επεξεργασία και ανάλυση των σχετικών δεδομένων και πληροφοριών, σωστή αποθήκευση και ενημέρωση των δεδομένων και απεικόνιση των αριθμών και των δεδομένων με χρήση γραφημάτων και στατιστικών διαγραμμάτων.

σχεδιασμός συστημάτων και προϊόντων
  • σχεδιασμός διαδικασίας

    Προσδιορισμός των απαιτήσεων σχετικά με τη ροή εργασίας και τους πόρους για μια συγκεκριμένη διαδικασία, με τη χρήση ποικίλων εργαλείων όπως λογισμικό προσομοίωσης διαδικασιών, μοντέλα διαγραμμάτων ροής και μοντέλα κλίμακας.

ανάλυση και αξιολόγηση πληροφοριών και δεδομένων
  • ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων

    Συλλογή και αξιολόγηση αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες, ιδίως για τον προσδιορισμό προτύπων μεταξύ των δεδομένων.

δημιουργία καλλιτεχνικών σχεδίων ή παραστάσεων
  • ανάπτυξη δημιουργικών ιδεών

    Ανάπτυξη νέων καλλιτεχνικών εννοιών και δημιουργικών ιδεών.

διαχείριση πληροφοριών
  • δημιουργία συνόλων δεδομένων

    Δημιουργία μιας συλλογής νέων ή υφιστάμενων συνόλων δεδομένων που αποτελούνται από χωριστά στοιχεία, αλλά μπορούν να χειραγωγηθούν ως ενιαία μονάδα.

ανάλυση επιχειρηματικών δραστηριοτήτων
  • ανάλυση εταιρικών απαιτήσεων

    Μελέτη των αναγκών και των προσδοκιών των πελατών για κάποιο προϊόν ή υπηρεσία, προκειμένου να εντοπιστούν και να επιλυθούν ασυνέπειες και πιθανές διαφωνίες των ενδιαφερόμενων μερών.

προγραμματισμός συστημάτων ηλεκτρονικών υπολογιστών
  • ανάπτυξη στατιστικού λογισμικού

    Συμμετοχή στα διάφορα στάδια ανάπτυξης των προγραμμάτων ηλεκτρονικού υπολογιστή για οικονομετρικές και στατιστικές αναλύσεις, όπως η έρευνα, η ανάπτυξη νέων προϊόντων, η κατασκευή πρωτοτύπων και η συντήρηση.

παρουσίαση ερευνητικών ή τεχνικών πληροφοριών
  • παροχή παρουσίασης απεικόνισης δεδομένων

    Δημιουργία παρουσιάσεων απεικόνισης δεδομένων, όπως διαγράμματα ή γραφικές απεικονίσεις, για ευκολότερη κατανόηση.

εγκατάσταση συστημάτων πληροφορικής
  • εφαρμογή θεωρίας συστημάτων ΤΠΕ

    Εφαρμογή των αρχών της θεωρίας συστημάτων ΤΠΕ, προκειμένου να εξηγούνται και να τεκμηριώνονται τα χαρακτηριστικά του συστήματος που μπορούν να εφαρμόζονται καθολικά σε άλλα συστήματα

Τομείς γνώσης & Λογισμικό & Τεχνολογίες
Τομείς γνώσης
  • αδόμητα δεδομένα

    Οι πληροφορίες που δεν είναι δομημένες με προκαθορισμένο τρόπο ή δεν έχουν προκαθορισμένο μοντέλο δεδομένων και είναι δύσκολο να κατανοηθούν και να βρεθούν μοτίβα χωρίς τη χρήση τεχνικών όπως η εξόρυξη δεδομένων.

  • αρχές τεχνητής νοημοσύνης

    Οι θεωρίες, οι εφαρμοσμένες αρχές, οι αρχιτεκτονικές και τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, όπως οι ευφυείς πράκτορες, τα συστήματα πολλαπλών πρακτόρων, τα εξειδικευμένα συστήματα, τα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες, τα νευρωνικά δίκτυα, οι οντολογίες και οι γνωστικές θεωρίες.

  • αρχιτεκτονική πληροφοριών

    Οι μέθοδοι δημιουργίας, διάρθρωσης, αποθήκευσης, διατήρησης, σύνδεσης, ανταλλαγής και χρήσης των πληροφοριών.

  • γλώσσα ερωτήσεων πλαισίου περιγραφής πόρων

    Οι γλώσσες αναζήτησης, όπως η SPARQL, οι οποίες χρησιμοποιούνται για την ανάκτηση και χειρισμό δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στην μορφότυπο του πλαισίου περιγραφής πόρων (RDF).

  • δομή πληροφοριών

    Τύπος υποδομής ο οποίος ορίζει τη μορφή των δεδομένων: ημιδομημένα, μη δομημένα και δομημένα.

  • εξαγωγή πληροφοριών

    Οι τεχνικές και οι μέθοδοι που χρησιμοποιούνται για την άντληση και εξαγωγή πληροφοριών από μη δομημένα ή ημιδομημένα ψηφιακά έγγραφα και πηγές.

  • εξόρυξη δεδομένων

    Οι μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης, στατιστικής και βάσεων δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη περιεχομένου από ένα σύνολο δεδομένων.

  • κατάρτιση μοντέλων επιχειρησιακών διεργασιών

    Τα εργαλεία, οι μέθοδοι και τα σύμβολα όπως το μοντέλο επιχειρηματικής διαδικασίας (Business Process Model and Notice — BPMN) και η γλώσσα εκτέλεσης επιχειρηματικών διαδικασιών (BPEL), που χρησιμοποιούνται για την περιγραφή και την ανάλυση των χαρακτηριστικών μιας επιχειρηματικής διαδικασίας και διαμορφώνουν την περαιτέρω ανάπτυξή της.

  • κατηγοριοποίηση πληροφοριών

    Η διαδικασία ταξινόμησης των πληροφοριών σε κατηγορίες και η παρουσίαση των σχέσεων μεταξύ των δεδομένων για ορισμένους σαφώς καθορισμένους σκοπούς.

  • μοντέλα δεδομένων

    Οι τεχνικές και τα υφιστάμενα συστήματα που χρησιμοποιούνται για τη διάρθρωση των στοιχείων των δεδομένων και την παρουσίαση των μεταξύ τους σχέσεων, καθώς και οι μέθοδοι για την ερμηνεία των δομών και των σχέσεων μεταξύ των δεδομένων.

  • τεχνικές οπτικής παρουσίασης

    Η οπτική αναπαράσταση και οι τεχνικές αλληλεπίδρασης, όπως ιστογράμματα, διαγράμματα διασποράς, διαγράμματα επιφάνειας, διαγράμματα με δενδρική δομή και διαγράμματα παράλληλων συντεταγμένων, μπορούν να χρησιμοποιούνται για την παρουσίαση αφηρημένων αριθμητικών και μη αριθμητικών δεδομένων, προκειμένου να ενισχυθεί η κατανόηση των πληροφοριών αυτών από τον άνθρωπο.

  • Python (προγραμματισμός ηλεκτρονικών υπολογιστών)

    Οι τεχνικές και οι αρχές ανάπτυξης λογισμικού, όπως η ανάλυση, οι αλγόριθμοι, η κωδικοποίηση, οι δοκιμές και η καταγραφή υποδειγμάτων προγραμματισμού, σε Python.

Λογισμικό & Τεχνολογίες
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPuppetPostgreSQLElasticsearchApache Subversion SVN
Βασικά χαρακτηριστικά που χρειάζεστε
Αναλυτική σκέψη Συνεργασία Αναγνώριση Ανεξαρτησία Επίτευξη/Προσπάθεια Επίτευγμα Καινοτομία Ακεραιότητα Προσαρμοστικότητα/Ευελιξία Αξιοπιστία Ποικιλία Ανοχή στο στρες Ηγεσία Φροντίδα για τους άλλους Κοινωνικός προσανατολισμός Αυτοέλεγχος
Βασικές ανταμοιβές που μπορείτε να περιμένετε
ΕπίτευξηΣυνθήκες εργασ…ΑναγνώρισηΣχέσειςΥποστήριξηΑνεξαρτησία
Πώς να προκριθείτε

Μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης: πώς να αποκτήσετε τα απαραίτητα προσόντα και πού να σπουδάσετε

Τι χρειάζεται συνήθως για να πληροίτε τις προϋποθέσεις: επίπεδο εκπαίδευσης, πού είναι νομοθετικά κατοχυρωμένο επάγγελμα και πού να σπουδάσετε.

Τυπικό επίπεδο εκπαίδευσης

Πτυχίο πρώτου κύκλου

Πού να σπουδάσετε

2.992 προγράμματα σπουδών σε 30 χώρες διδάσκουν τις βασικές δεξιότητες αυτού του επαγγέλματος. Επιπλέον, 728 σύντομα μαθήματα, καθένα από τα οποία καλλιεργεί μία μόνο δεξιότητα.

Μερικά παραδείγματα, με διδασκαλία στη γλώσσα αυτής της σελίδας:

Πηγές
  1. 1. Source: Study in Greece Program Finder, Study in Greece (studies.minedu.gov.gr).
Επαγγελματική εξέλιξη

Μονοπάτια Ανάπτυξης & Παρόμοιοι Ρόλοι

Εξερευνήστε τυπικά μονοπάτια σταδιοδρομίας, παρακείμενες δεξιότητες και παρόμοιους ρόλους για να σχεδιάσετε την επόμενη μετάβασή σας.

Για οργανισμούς

Τα δεδομένα αυτής της σελίδας, στη διάθεσή σας για τους μαθητές, τους πελάτες και το προσωπικό σας.

Συνήθεις ερωτήσεις

Συχνές ερωτήσεις

Ποιες είναι οι πιο σημαντικές δεξιότητες που χρειάζεται ένας μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης;
Εκτός από τις ισχυρές γνώσεις προγραμματισμού (π.χ., Python, Java), είναι απαραίτητες οι γνώσεις σε μαθηματικά (στατιστική, άλγεβρα), μηχανική μάθηση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και βαθιά μάθηση. Η ικανότητα επίλυσης προβλημάτων, η κριτική σκέψη και η επικοινωνία είναι επίσης σημαντικές.
Πώς μπορώ να ξεκινήσω μια καριέρα ως μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης;
Συνήθως απαιτείται πτυχίο μηχανικής, επιστήμης των υπολογιστών ή συναφούς κλάδου. Η απόκτηση εξειδικευμένων γνώσεων στην τεχνητή νοημοσύνη μέσω μεταπτυχιακών σπουδών ή εξειδικευμένων μαθημάτων είναι συχνά απαραίτητη. Η συμμετοχή σε ερευνητικά προγράμματα και η δημιουργία προσωπικών έργων (π.χ., συμμετοχή σε διαγωνισμούς) μπορούν να ενισχύσουν το βιογραφικό σας.
Ποια είναι η προοπτική απασχόλησης για τους μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης στην Ελλάδα;
Η ζήτηση για μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται συνεχώς, καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες αναζητούν τρόπους να ενσωματώσουν την τεχνητή νοημοσύνη στις λειτουργίες τους. Η εξειδίκευση σε συγκεκριμένους τομείς, όπως η υγεία, η χρηματοοικονομική ή η αυτοκινητοβιομηχανία, μπορεί να αυξήσει τις ευκαιρίες απασχόλησης.
Μηχανικός Τεχνητής Νοημοσύνης — τι αμοιβή έχει στις Ηνωμένες Πολιτείες;
140.910 δολάρια τον χρόνο στη διάμεσο, με ημερομηνία 2025-05. Οι διάμεσοι των πολιτειών κυμαίνονται από 82.590 έως 206.220 δολάρια. Πηγή: US Bureau of Labor Statistics. Το μέγεθος αφορά τις Ηνωμένες Πολιτείες και δεν αποτελεί πρόβλεψη για την Ευρώπη.

Πηγές: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Τα δεδομένα ενημερώθηκαν 3 Οκτωβρίου 2026 Σχετικά με τα δεδομένα μας