Inženjer/inženjerka za računalni vid
Brz pregled
Inženjeri za računalni vid istražuju, projektiraju, izrađuju i treniraju algoritme umjetne inteligencije i primitive strojnog učenja koji razumiju sadržaj digitalnih slika na temelju velike količine podataka. To razumijevanje primjenjuju za rješavanje različitih problema iz stvarnog svijeta kao što su sigurnost, autonomna vožnja, robotska proizvodnja, klasifikacija digitalnih slika, obrada medicinskih snimki i postavljanje dijagnoze itd.
Inženjeri/inženjerke za računalni vid rade na razvoju i implementaciji algoritama strojnog učenja koji omogućuju računalima da analiziraju i interpretiraju vizualne podatke. To uključuje istraživanje, dizajn, razvoj i treniranje tih algoritama koristeći velike količine podataka. Rad obuhvaća sve, od poboljšanja sigurnosnih sustava do razvoja autonomnih vozila i poboljšanja medicinske dijagnostike.
- • Istraživanje i razvoj novih algoritama za računalni vid.
- • Dizajniranje, implementacija i testiranje algoritama strojnog učenja za obradu slika i videozapisa.
- • Treniranje i optimizacija modela računalnog vida koristeći velike skupove podataka.
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 Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 6.
Najdulji manjak: Austrija, 3 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 | |
|---|---|---|---|
| Hrvatska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2022 * | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austrija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen manjak ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Nije prijavljeno | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +32,3% 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.
Budućnost za inženjer/inženjerka za računalni vid
The outlook for inženjer/inženjerka za računalni vid 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.
Kako bi se inženjer/inženjerka za računalni vid mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?
Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.
Usporedite ovo sa svojim profilom
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- određivati tehničke zahtjeve
Gdje AI može postati kopilot
- primijeniti tehnike statističke analize
- proučavati literaturu
- iskoristiti softverske alate računalno potpomognutog inženjeringa
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- rukovati uzorcima podataka
- izvješćivati o rezultatima analiza
- izvršiti analitičke matematičke izračune
Vitalni znakovi i AI vektori
Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji
0-100%Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja
Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela
Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
Tehnički detalji
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.
Što ljudi u ovoj ulozi obično rade
Digitalna tehnologija
Tipičan dan kao inženjer/inženjerka za računalni vid
09 09:00 · jutro razviti aplikacije za obradu podataka
10 10:30 · Sredina jutra iskoristiti softverske alate računalno potpomognutog inženjeringa
12 12:00 · podne koristiti softverske knjižnice
14 14:00 · poslijepodne normalizirati podatke
15 15:30 · Kasno popodne razviti prototip softvera
17 17:00 · Zaključak upravljati sustavima za prikupljanje podataka
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
Što vam je potrebno za ovaj posao
Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.
-
normalizirati podatke
Reducirati podatke do njihova točnog osnovnog oblika (normalni oblici) kako bi se postigli rezultati kao što je smanjenje ovisnosti, uklanjanje višaka, povećanje dosljednosti.
-
utvrditi podatkovne procese
Upotrebljavati IKT alate za primjenu matematičkih, algoritamskih ili drugih postupaka za manipulaciju podatcima kako bi se stvorile informacije.
-
konsolidirati podatke
Otkrivati i ispravljati oštećene zapise iz skupova podataka, osiguravati da podaci postanu i ostanu strukturirani u skladu sa smjernicama.
-
provesti procese vezane uz kvalitetu podataka
Primjenjivati tehnika analize, potvrđivanja i provjere kvalitete podataka kako bi se provjerila cjelovitost kvalitete podataka.
-
koristiti softverske knjižnice
Koristiti se zbirkama kodova i softverskim paketima kojima se bilježe često upotrijebljene postupke kako bi se programerima pojednostavio posao.
-
iskoristiti softverske alate računalno potpomognutog inženjeringa
Upotrebljavati softverske alate (CASE) za podupiranje razvojnog životnog ciklusa, osmišljavanja i provedbe softvera i aplikacija visoke kvalitete koji se mogu lako održavati.
-
provoditi smanjenje dimenzija
Smanjiti broj varijabli ili značajki za skup podataka u algoritmima strojnog učenja metodama kao što su analiza glavnih komponenti, matrična faktorizacija, metode autokodiranja i ostalo.
-
razvijati sustave računalnog vida
Primjenjivati i kombinirati različite alate i metode za računalni vid kao što su primanje, obrada, segmentacija i klasifikacija slike, detekcija itd. u jednom sustavu kako bi računala mogla ekstrahirati informacije iz digitalnih slika kao što su fotografije ili videozapisi.
-
razviti prototip softvera
Izrađivati prvu nepotpunu ili preliminarnu verziju softverske aplikacije za simuliranje određenih specifičnih aspekata konačnog proizvoda.
-
razviti aplikacije za obradu podataka
Izraditi prilagođeni softver za obradu podataka odabirom i upotrebom odgovarajućeg jezika računalnog programiranja kako bi IKT sustav proizveo tražene proizvode koji se temelje na očekivanom unosu.
-
proučavati literaturu
Sveobuhvatno i sustavno proučavati informacije i publikacije o određenoj temi. Predstaviti usporedni sažetak o vrednovanju literature.
-
tumačiti trenutne podatke
Analizirati podatke prikupljene iz izvora kao što su podatci o tržištu, znanstveni radovi, zahtjevi kupaca i upitnici koji su aktualni i ažurirani kako bi se ocijenio razvoj i inovacije u područjima stručnosti.
-
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
-
primijeniti tehnike statističke analize
Upotrebljavati modele (opisna ili inferencijalna statistika) i tehnike (rudarenje podataka ili strojno učenje) za statističku analizu i IKT alate za analizu podataka, otkrivanje korelacija i predviđanja trendova.
-
rukovati uzorcima podataka
Prikupljati i izabrati skup podataka iz populacije putem statističkog ili drugog definiranog postupka.
-
upravljati sustavima za prikupljanje podataka
Razviti i upravljati metodama te strategijama koje se upotrebljavaju radi maksimiziranja kvalitete i statističke učinkovitosti podataka u prikupljanju podataka kako bi se osigurala optimizacija prikupljenih podataka za daljnju obradu.
-
vizualno prikazati podatke
Stvarati vizualne prikaze podataka kao što su grafikoni ili dijagrami radi lakšeg razumijevanja.
-
izvješćivati o rezultatima analiza
Izrađivati dokumente istraživanja ili održavati prezentacije radi izvješćivanja o rezultatima provedenog projekta istraživanja i analize, navodeći pritom postupke i metode analize koji su doveli do rezultata te moguća tumačenja rezultata.
načela umjetne inteligencije
Teorije umjetne inteligencije, primijenjena načela, arhitekture i sustavi, kao što su inteligentni agenti, sustavi s više agenata, stručni sustavi, sustavi koji se temelje na pravilima, neuronske mreže, ontologije i teorije spoznaje.
Python (računalno programiranje)
Tehnike i načela razvoja softvera, kao što su analiza, algoritmi, programiranje, testiranje i sastavljanje programskih paradigmi na programskom jeziku Python.
softver za integriranu razvojnu okolinu
Paket alata za razvoj softvera za pisanje programa, kao što je kompilator, program za ispravljanje pogrešaka, alat za uređivanje koda, istaknuti kodovi koji su zapakirani u jedinstvenom korisničkom sučelju kao što je Visual Studio ili Eclipse.
tehnologija digitalnog blizanca
Model osmišljen za generiranje virtualnog prikaza objekta ili sustava koji se ažurira na temelju podataka u stvarnom vremenu. Postupak virtualnog prikaza sastoji se od kombinacije simulacije podataka i tehnologije, a koristi senzore za dobivanje podataka (npr. temperatura, energija) o fizičkom objektu, koji služe za izgradnju digitalnog blizanca. U taj su proces uključeni strojno učenje, simulacija i zaključivanje.
- digitalna obrada slika
- podatkovna znanost
- podatkovno inženjerstvo
- prepoznavanje slika
- računalna simulacija
- računalno programiranje
- statistika
- strojno učenje
Inženjer/inženjerka za računalni vid: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Preddiplomski sveučilišni studij
1.830 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 30 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 381 kratki tečaj koji razvija jednu vještinu.
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapa inženjer/inženjerka za računalni vid?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
analitičar/analitičarka podataka
20% sličnostznanstvenik/znanstvenica za podatke
19% sličnoststručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka
15% sličnostkompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica
15% sličnostvoditelj/voditeljica za IKT istraživanja
11% sličnostslužbenik/službenica za unos podataka
10% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najčešće primjene algoritama računalnog vida u Hrvatskoj?
Koji programski jezici i alati su najvažniji za inženjere/inženjerke za računalni vid?
Kako izgleda tipičan radni dan inženjera/inženjerke za računalni vid?
Inženjer/Inženjerka Za Računalni Vid — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 19. listopada 2026. O našim podacima