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.
Ως μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης, η εργασία σας περιλαμβάνει την ανάπτυξη και την ενσωμάτωση αλγορίθμων και μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορα συστήματα. Θα εργάζεστε για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων, χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης, επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και άλλων προηγμένων μεθόδων. Η θέση σας, ως μέλος μιας ομάδας ή και σε ηγετικό ρόλο, απαιτεί στρατηγική σκέψη και ικανότητα να μεταφράζετε τις ανάγκες των χρηστών σε τεχνικές λύσεις.
- • Σχεδιασμός και ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση προβλημάτων σε διάφορους τομείς (π.χ., ρομποτική, μηχανική, επιστήμη των υπολογιστών).
- • Ενσωμάτωση δομημένων γνώσεων σε υπολογιστικά συστήματα, όπως βάσεις γνώσεων και οντολογίες.
- • Ανάπτυξη αλγορίθμων για την αυτοματοποίηση διαδικασιών λήψης αποφάσεων και την επίλυση σύνθετων προβλημάτων.
Πού ζητείται αυτό το επάγγελμα
Καταγεγραμμένες ελλείψεις και πλεονάσματα εργατικού δυναμικού, ανά έτος. Δημοσιεύεται για ομάδες επαγγελμάτων, όχι για μεμονωμένους τίτλους θέσεων.
Βαθύτερο χρώμα: καταγράφηκε το ίδιο περισσότερα συνεχόμενα έτη.
Τα στοιχεία καλύπτουν: Επαγγελματίες του τομέα των τεχνολογιών πληροφόρησης και επικοινωνίας — 75 επαγγέλματα, μαζί με αυτό.
Έλλειψη: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus και 6 ακόμη.
Μακροβιότερη έλλειψη: Austria, 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.
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.
Εξερευνήστε περισσότερα
Βρείτε τη σταδιοδρομία σας και ανακαλύψτε την επιστήμη πίσω από τις προτάσεις μας.
Θα μπορούσε ο μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης να σας ταιριάζει;
Απαντήστε σε τρεις γρήγορες ερωτήσεις. Αυτή δεν είναι μια πλήρης αξιολόγηση - είναι ένα teaser που θα σας βοηθήσει να αποφασίσετε εάν θα συγκρίνετε το προφίλ σας.
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Αναλυτική σκέψη;
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Συνεργασία;
Σας αρέσουν οι εργασίες που απαιτούν Επίτευξη;
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.
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.
Ενδεικτικό σενάριο με βάση τη δυνατότητα αυτοματοποίησης εργασιών — όχι πρόβλεψη. Οι τιμές στρογγυλοποιούνται όσο πιο μακριά κοιτάτε.
Αρκετοί τομείς εργασιών ενδέχεται να στραφούν προς ροές εργασιών που υποστηρίζονται από AI, επομένως η εκ νέου δεξιότητα γίνεται πιο σημαντική.
Ενδεικτικό σενάριο με βάση τη δυνατότητα αυτοματοποίησης εργασιών — όχι πρόβλεψη. Οι τιμές στρογγυλοποιούνται όσο πιο μακριά κοιτάτε.
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει αυτόν τον ρόλο
Ντετερμινιστική, βασισμένη σε μοντέλο ερμηνεία των τρεχόντων σημάτων ρόλου — όχι εγγύηση αντικατάστασης.
Τι εξαρτάται ακόμα από τους ανθρώπους
- καθορισμός τεχνικών απαιτήσεων
Όπου το AI μπορεί να γίνει συγκυβερνήτης
- ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
- ανάλυση εταιρικών απαιτήσεων
- δημιουργική χρήση ψηφιακών τεχνολογιών
Εργασίες που εκτίθενται περισσότερο στον αυτοματισμό
- χρησιμοποίηση τεχνικών επεξεργασίας δεδομένων
- δημιουργία συνόλων δεδομένων
Ζωτικά Σημεία & Διανύσματα AI
AI Exposure Vectors
0-100%Έκθεση σε ανάλυση με υποστήριξη AI, αναγνώριση μοτίβων και εργασίες προβλεπτικής μοντελοποίησης
Έκθεση στη δημιουργία περιεχομένου, δημιουργική ενίσχυση και εργαλεία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
Έκθεση σε αυτοματοποίηση ροής εργασίας, λογισμικό υποστήριξης αποφάσεων και ψηφιοποίηση διαδικασιών
Έκθεση σε φυσική αυτοματοποίηση, ρομποτική και αισθητήρες που οδηγούν τη μετατόπιση εργασιών
Τεχνικές λεπτομέρειες
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.
Τι συνήθως κάνουν οι άνθρωποι σε αυτόν τον ρόλο
Ψηφιακή τεχνολογία
Μια τυπική μέρα ως μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης
09 09:00 · Πρωί εφαρμογή θεωρίας συστημάτων ΤΠΕ
10 10:30 · Μεσημέρι ανάλυση εταιρικών απαιτήσεων
12 12:00 · μεσημέρι ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
14 14:00 · Απόγευμα ανάπτυξη δημιουργικών ιδεών
15 15:30 · Αργά το απόγευμα ανάπτυξη στατιστικού λογισμικού
17 17:00 · Σύνοψη δημιουργία συνόλων δεδομένων
Η σειρά εργασιών είναι ενδεικτική. Οι μεμονωμένες ημέρες ποικίλλουν.
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.
-
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.
-
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 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 μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων
Συλλογή και αξιολόγηση αριθμητικών δεδομένων σε μεγάλες ποσότητες, ιδίως για τον προσδιορισμό προτύπων μεταξύ των δεδομένων.
-
ανάπτυξη δημιουργικών ιδεών
Ανάπτυξη νέων καλλιτεχνικών εννοιών και δημιουργικών ιδεών.
-
δημιουργία συνόλων δεδομένων
Δημιουργία μιας συλλογής νέων ή υφιστάμενων συνόλων δεδομένων που αποτελούνται από χωριστά στοιχεία, αλλά μπορούν να χειραγωγηθούν ως ενιαία μονάδα.
-
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.
-
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.
-
παροχή παρουσίασης απεικόνισης δεδομένων
Δημιουργία παρουσιάσεων απεικόνισης δεδομένων, όπως διαγράμματα ή γραφικές απεικονίσεις, για ευκολότερη κατανόηση.
-
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
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 συσ τήματα 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 χρη σιμοποιούνται 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.
Δείτε αν αυτός ο ρόλος ταιριάζει στο DNA της καριέρας σας
Κάντε τη δωρεάν αξιολόγηση DNA καριέρας για να δείτε πώς το μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης ευθυγραμμίζεται με τα ενδιαφέροντά σας, το στυλ εργασίας και τη μελλοντική σας πορεία. Σε λιγότερο από 10 λεπτά, θα λάβετε ένα εξατομικευμένο σήμα προσαρμογής και έναν οδικό χάρτη για το τι πρέπει να κάνετε στη συνέχεια.
Σάρωση για να συνεχίσετε στο κινητόΜηχανικός 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.
Πτυχίο πρώτου κύκλου
Πραγματικά προγράμματα που οδηγούν σε αυτό το επάγγελμα, ανά χώρα.
Μονοπάτια Ανάπτυξης & Παρόμοιοι Ρόλοι
Εξερευνήστε τυπικά μονοπάτια σταδιοδρομίας, παρακείμενες δεξιότητες και παρόμοιους ρόλους για να σχεδιάσετε την επόμενη μετάβασή σας.
Πού ταιριάζει το μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης;
Βαθμολογίες ομοιότητας με βάση την επικάλυψη δεξιοτήτων από δεδομένα ESCO.
μηχανικός γνώσης
52% ομοιότητασχεδιαστής βάσεων δεδομένων/σχεδιάστρια βάσεων δεδομένων
41% ομοιότητασχεδιαστής αποθήκης δεδομένων/σχεδιάστρια αποθήκης δεδομένων
38% ομοιότητασχεδιαστής πληροφοριακών συστημάτων/σχεδιάστρια πληροφοριακών συστημάτων
38% ομοιότητααρχιτέκτονας λογισμικού/αρχιτεκτόνισσα λογισμικού
36% ομοιότηταυπεύθυνος ελέγχου λογισμικού/υπεύθυνη ελέγχου λογισμικού
34% ομοιότηταΣυχνές 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 20 Σεπτεμβρίου 2026 Σχετικά με τα δεδομένα μας