Profesionalni profil

Astronom/astronomka

Leća uloge

Astronomi istražuju nastanak, strukture, svojstva i razvoj nebeskih tijela i međuzvjezdane tvari. Upotrebljavaju zemaljsku opremu i opremu koja se temelji na svemiru u cilju prikupljanja podataka o svemiru u istraživačke svrhe.

Tržište rada
Više kandidata nego radnih mjesta u zemlji Austrija i još 5 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Energija i prirodni resursi
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
43%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 47% AI izloženost · 2026
Tržište rada

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Brojke obuhvaćaju Znanstvenici/znanstvenice,, inženjeri/inženjerke i stručnjaci/stručnjakinje — 274 zanimanja, uključujući ovo.

4 od 8 s manjkom202529 od 30 raste3.9Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Danska, Italija, Latvija, Luksemburg.

Najdulji manjak: Luksemburg, 4 godine.

Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.

O ovom izvoru›

Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.

Što ove riječi znače

Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje

Prijavljena potražnja
Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
U kojem smjeru ide
U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
Slobodna mjesta
Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
Uobičajena plaća
Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.

Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.

Na koju stranu tržište naginje

U vašu korist
Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
Uravnoteženo
Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
Konkurentno
Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
Proturječni podaci
Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.

Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.

Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji

Snažna
Među najjačima u državi that country
Dobra
Jače od većine zanimanja u državi that country
Mješovita
Otprilike uobičajeno za državu that country
Slaba
Slabije od većine zanimanja u državi that country

Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.

Odakle dolaze ovi podaci

Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.

Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.

Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide
Prijavljena potražnja Uobičajena plaća U kojem smjeru ide
Hrvatska Nije prijavljeno — +22,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovenija Nije prijavljeno — +25,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austrija Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Njemačka Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irska Nije prijavljeno — +35,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.

NexFuture™

Budućnost za astronom/astronomka

The outlook for astronom/astronomka reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost
Kako bi se astronom/astronomka mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Ova će se uloga vjerojatno postupno mijenjati, pri čemu će AI podržavati odabrane zadatke, a ne zamijeniti cijelo zanimanje.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 13 godina (oko 2039) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~40%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~50%
Ljudski rub
MOAT~45%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2033
2044
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

43% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

  • Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
  • ocjenjivati istraživačke aktivnosti
  • mentorirati osobe
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na astronomija i fizika. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
20% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • primijeniti tehnike statističke analize
  • upravljati otvorenim publikacijama
  • uključivati rodnu dimenziju u istraživanje
47% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • objedinjavati informacije
  • prikupljati eksperimentalne podatke
  • prijavljivati se za financiranje istraživanja
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 20%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Generativna AI 10%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Robotska i fizička automatizacija 1%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Kognitivni softver 0%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: lis 2026.

NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.

Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Energija i prirodni resursi

Dan u životu

Tipičan dan kao astronom/astronomka

09
09:00 · jutro
razvijati softver otvorenog koda
Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.
10
10:30 · Sredina jutra
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.
12
12:00 · podne
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
14
14:00 · poslijepodne
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
15
15:30 · Kasno popodne
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
17
17:00 · Zaključak
Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
Odnositi se s poštovanjem prema drugima i biti kolegijalan. Slušati, davati i primati komentare o radu, obazrivo postupati s drugima neovisno o ulozi – to uključuje nadzor nad osobljem i vođenje u profesionalnom okruženju.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • uključivati rodnu dimenziju u istraživanje

    U cijelom istraživačkom procesu uzeti u obzir biološke karakteristike te društvene i kulturne značajke žena i muškaraca koje se mijenjaju (rod).

  • provoditi istraživanja u različitim disciplinama

    Provoditi istraživanja u različitim područjima i izvan uobičajenih granica djelovanja.

  • promicati sudjelovanje javnosti u istraživanju

    Surađivati s javnošću u oblikovanju, provedbi i diseminaciji istraživanja.

  • provoditi znanstvena istraživanja u opservatoriju

    Provoditi istraživanje u zgradi opremljenoj za promatranje prirodnih pojava, posebno u odnosu na nebeska tijela.

  • upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti

    Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.

  • provoditi znanstvena istraživanja

    Sudjelovati u osmišljavanju ili stvaranju novih znanja oblikovanjem istraživačkih pitanja, istraživanjem, poboljšanjem ili razvojem koncepata, teorija, modela, tehnika, instrumenata, softvera ili operativnih metoda te korištenjem znanstvenih metoda i tehnika.

  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • primjenjivati načela istraživačke etike i znanstvenog integriteta u istraživačkim aktivnostima

    Primjenjivati temeljna etička načela i zakonodavstvo na znanstvena istraživanja, uključujući pitanja istraživačkog integriteta. Provoditi, preispitivati ili izvještavati o istraživanjima izbjegavajući kršenje tih načela izmišljanjem, krivotvorenjem i plagijatima.

  • promicati otvorene inovacije u istraživanju

    Poticati integriranu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati znanstvene publikacije

    Prezentirati hipotezu, pronalaske i zaključke znanstvenog istraživanja u vašem stručnom području u profesionalnoj publikaciji.

  • pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju

    Pisati i uređivati znanstvene, akademske ili tehničke tekstove o različitim temama.

  • dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici

    Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.

  • objavljivati znanstvena istraživanja

    Provoditi znanstvena istraživanja u svojem području na visokoj školi, sveučilištu ili samostalno i objavljivati rezultate u knjigama ili znanstvenim i stručnim časopisima kako bi ostvarili znanstveni doprinos i postigli osobnu akademsku akreditaciju.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • objedinjavati informacije

    Kritički čitati, tumačiti i sažimati nove i složene informacije iz različitih izvora.

  • prikupljati eksperimentalne podatke

    Prikupljati podatke koji proizlaze iz primjene znanstvenih metoda kao što su metode ispitivanja, eksperimentalni dizajn ili mjerenja.

savjetovanje o pravnim, regulatornim ili postupovnim pitanjima
  • promicati prijenos znanja

    Upoznati širok krug dionika s postupcima vrednovanja znanja čiji je cilj maksimizirati dvosmjerni tok tehnologije, intelektualnog vlasništva, stručnosti i sposobnosti između istraživačke baze te industrije ili javnog sektora.

komunikacija, suradnja i kreativnost
  • razmišljati apstraktno

    Pokazati sposobnost korištenja koncepata za stvaranje i razumijevanje generalizacija te utvrditi odnose ili ih povezati s drugim predmetima, događajima ili iskustvima.

coaching i mentoriranje
  • mentorirati osobe

    Mentorirati osobe pružanjem emocionalne potpore, razmjenom iskustava i savjetovanjem osobe kako bi im se pomoglo u osobnom razvoju te prilagodba potpore posebnim potrebama osobe i ispunjavanje njihovih zahtjeva i očekivanja.

razrađivanje obrazovnih programa
  • upravljati osobnim profesionalnim razvojem

    Preuzeti odgovornost za cjeloživotno učenje i trajni profesionalni razvoj. Nastaviti s učenjem i tako povećavati i ažurirati stručne kompetencije. Utvrditi prioritetna područja za profesionalni razvoj na temelju razmatranja vlastite prakse i u kontaktima s kolegama i dionicima.

upotrebljavanje opreme za precizno mjerenje
  • rukovati znanstvenom mjernom opremom

    Rukovati uređajima, strojevima i opremom projektiranom za znanstveno mjerenje. Znanstvena oprema sastoji se od specijaliziranih mjernih instrumenata koji su poboljšani kako bi se olakšalo pribavljanje podataka.

razvijanje profesionalnih odnosa ili mreža
  • razvijati profesionalnu mrežu s istraživačima i znanstvenicima

    Razvijati saveze, kontakte ili partnerstva te razmjenjivati informacije s drugima. Poticati integriranu i otvorenu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno provode istraživanja i stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost. Razvijati osobni profil ili osobni brend te poraditi na vidljivosti i dostupnosti u fizičkom i internetskom okruženju.

usmjeravanje, nadziranje i koordiniranje projekata
  • upravljati projektom

    Upravljati različitim resursima i planirati ih, kao što su ljudski resursi, proračun, rok, rezultati i kvaliteta potrebna za određeni projekt, te pratiti napredak projekta kako bi se ostvario konkretan cilj u određenom roku i okviru proračuna.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • kvantna tehnologija

    Tehnologija koja funkcionira na načelima kvantne mehanike kao što su kvantna prepletenost i kvantna superpozicija.

  • kvantno računalstvo

    Grana računalstva koja slijedi načela kvantne teorije. Upotrebljava subatomske čestice koje mogu postojati u više od jednog stanja zahvaljujući kvantnim bitovima (qubitima).

  • matematička fizika

    Interdisciplinarno područje koje povezuje matematiku i fiziku, a bavi se matematičkim temeljima teorijske fizike. Bavi se pitanjima u području kvantne mehanike te atomske i molekularne fizike.

  • računalna fizika

    Interdisciplinarno područje koje povezuje fiziku, primijenjenu matematiku i računalstvo. Odnosi se na uporabu fizikalnih formula i brojčanih algoritama za izračune u velikim razmjerima.

Međusektorske vještine
  • astronomija
  • fizika
  • matematika
  • metodologija znanstvenog istraživanja
  • statistika
  • znanstvena literatura
  • aeronomija
  • geofizika
Softver i tehnologije
Structured query language SQLSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++Oracle JavaCApache HadoopNational Instruments LabVIEWFormula translation/translator FORTRANSoftware development toolsInterface definition language IDLVisual Numerics PV-WAVEAbstraction plus reference plus synthesis A++Adaptive optics AO simulation softwareAnalyzeAstronomical Image Processing for Windows AIP4WINAstronomical Image Processing System AIPSAstronomical information processing system AIPS++Avis Fits ViewerData reduction softwareDiffraction Limited MaxIm DLEuropean Southern Observatory Munich Image Data Analysis System ESO-MIDASFortranIRISMSB Software AstroartMultipurpose Interactive Image Processing System MIIPSSoftware Bisque CCDSoftSpectroscopy databasesStarcal
Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Raznolikost Postignuće/Napori Priznanje Postignuće Integritet Neovisnost Inovacija Prilagodljivost/Fleksibilnost Suradnja Pouzdanost Vođstvo Otpornost na stres Briga za druge Samokontrola Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Astronom: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.

Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Krajolik karijere

Gdje se uklapa astronom/astronomka?

Ova uloga
astronom/astronomka Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najčešće radne okolnosti za astronoma/astronomku u Hrvatskoj?
U Hrvatskoj, astronomi/astronomke obično rade kao zaposlenici u institucijama kao što su Hrvatski astronomski savez, Sveučilište u Zagrebu (Astronomski odjel), ili u nekim istraživačkim centrima. Radni uvjeti mogu uključivati dugotrajno sjedenje ispred računala, putovanja na konferencije i rad u teleskopima, ponekad i u udaljenim lokacijama.
Koji su ključni vještine potrebne za uspješnu karijeru astronoma/astronomke?
Osim dubokog znanja fizike i matematike, ključne su vještine analitičkog razmišljanja, programiranja (npr. Python, IDL), sposobnost rješavanja problema, te izvrsne komunikacijske vještine za prezentiranje rezultata istraživanja i suradnju s kolegama.
Kako se mogu dalje usmjeriti karijere astronoma/astronomke nakon diplomiranja?
Nakon diplomiranja, obično se slijedi magistarski i doktorski studij. Daljnje usmjeravanje može uključivati specijalizaciju u određenom području astronomije (npr. kozmologija, astrofizika, planetarna znanost), rad u teleskopskim opservatorijima, ili razvoj novih tehnologija za promatranje svemira.
Astronom/Astronomka — postoji li manjak u Europi?
Oboje, ovisno o zemlji. Od 8 europskih zemalja koje su ovu skupinu zanimanja ocijenile 2025., njih 4 prijavilo je manjak, a 4 višak. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Astronom/Astronomka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
132.170 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 102.000 do 132.620 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.

Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima