NexPath
Profesionalni profil

inženjer/inženjerka za računalni vid

Brz pregled

Postanite ključni dio budućnosti tehnologije! Kao inženjer/inženjerka za računalni vid, razvijat ćete inovativne algoritme koji omogućuju računalima da 'vide' i razumiju svijet oko nas, otvarajući vrata novim mogućnostima u različitim industrijama.

Sažetak

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.

Ključne odgovornosti:
  • • 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.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
29%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 64% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Labour market

Gdje se traži ovo zanimanje

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

Prijavljen manjakPrijavljen višakPrijavljeno obojePrijavljeno druge godineOvaj izvor to ne obuhvaća

Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.

Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.

10 od 14 s manjkom2025Svih 30 raste3.7Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus i još 6.

Najdulji manjak: Austria, 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.

Istražite više

Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.

Provjerite svoju podudarnost — besplatno Kako funkcionira uparivanje
Vodite druge? Pogledajte NexPath za škole i savjetovališta.
Za škole → Za savjetnike →
Brza provjera pristajanja

Može li vaminženjer/inženjerka za računalni vidodgovarati?

Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.

napredak0/3

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuSuradnja?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?
Budući signal
29/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vaminženjer/inženjerka za računalni vidodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
razviti aplikacije za obradu podataka
Prvi zadatak dana
Pogledajte dnevnu analizu
Vrhunska osobina
Postignuće/Napori
Ključni stil rada
Pogledajte DNK vještina
Slične uloge
6
Srodna zanimanja
Istraži slično
Besplatna procjena
Koliko vam dobro stojiinženjer/inženjerka za računalni vid?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

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.

Igraj budućnost

Kako bi seinženjer/inženjerka za računalni vidmogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 10 godina (oko 2036) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~25%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~70%
Ljudski rub
MOAT~25%

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

2026
2032
2041
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 29% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima
  • određivati tehničke zahtjeve
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na načela umjetne inteligencije i Python (računalno programiranje). Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 37% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • primijeniti tehnike statističke analize
  • proučavati literaturu
  • iskoristiti softverske alate računalno potpomognutog inženjeringa
Automatizirati 64% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • rukovati uzorcima podataka
  • izvješćivati o rezultatima analiza
  • izvršiti analitičke matematičke izračune
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 37%

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

Generativna AI 3%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Robotska i fizička automatizacija 0%

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: kol 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

Digitalna tehnologija

Dan u životu

Tipičan dan kaoinženjer/inženjerka za računalni vid

09
09:00 · jutro
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.
10
10:30 · Sredina jutra
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.
12
12:00 · podne
koristiti softverske knjižnice
Koristiti se zbirkama kodova i softverskim paketima kojima se bilježe često upotrijebljene postupke kako bi se programerima pojednostavio posao.
14
14:00 · poslijepodne
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.
15
15:30 · Kasno popodne
razviti prototip softvera
Izrađivati prvu nepotpunu ili preliminarnu verziju softverske aplikacije za simuliranje određenih specifičnih aspekata konačnog proizvoda.
17
17:00 · Zaključak
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.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Alteryx softwareAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Simple Storage Service S3Amazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareApache AirflowApache CassandraApache HadoopApache HiveApache KafkaApache MXNetApache PigApache SparkAtlassian ConfluenceAtlassian JIRABashBigQueryBusiness intelligence softwareC
Područja znanja
  • 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.

Međusektorske vještine
  • digitalna obrada slika
  • podatkovna znanost
  • podatkovno inženjerstvo
Bitne vještine
upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • 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.

programiranje računalnih sustava
  • 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.

provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • proučavati literaturu

    Sveobuhvatno i sustavno proučavati informacije i publikacije o određenoj temi. Predstaviti usporedni sažetak o vrednovanju literature.

praćenje kretanja u području stručnosti
  • 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.

obavljanje izračuna
  • izvršiti analitičke matematičke izračune

    Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • 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.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • rukovati uzorcima podataka

    Prikupljati i izabrati skup podataka iz populacije putem statističkog ili drugog definiranog postupka.

upravljanje informacijama
  • 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.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Suradnja Priznanje Neovisnost Postignuće/Napori Postignuće Inovacija Integritet Prilagodljivost/Fleksibilnost Pouzdanost Raznolikost Otpornost na stres Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija Samokontrola
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
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 uklapainženjer/inženjerka za računalni vid?

Ova uloga
inženjer/inženjerka za računalni vid Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

analitičar/analitičarka podataka

20% sličnost

znanstvenik/znanstvenica za podatke

19% sličnost

stručnjak/stručnjakinja za kvalitetu podataka

15% sličnost

kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica

15% sličnost

voditelj/voditeljica za IKT istraživanja

11% sličnost

službenik/službenica za unos podataka

10% sličnost
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najčešće primjene algoritama računalnog vida u Hrvatskoj?
U Hrvatskoj se algoritmi računalnog vida primjenjuju u području automatizacije proizvodnje, sigurnosti (nadzorne kamere s detekcijom objekata), medicinske dijagnostike (analiza radioloških snimaka) te u razvoju autonomnih sustava, iako je ova posljednja oblast još u relativno ranom stadiju razvoja.
Koji programski jezici i alati su najvažniji za inženjere/inženjerke za računalni vid?
Najčešće se koriste programski jezici poput Pythona, C++ i Java. Također su važni okviri za strojnog učenja kao što su TensorFlow, PyTorch i OpenCV, te alati za vizualizaciju podataka i analizu performansi algoritama.
Kako izgleda tipičan radni dan inženjera/inženjerke za računalni vid?
Tipičan radni dan može uključivati istraživanje novih algoritama, pisanje koda, treniranje modela, analizu rezultata, sudjelovanje u sastancima tima i suradnju s drugim stručnjacima kako bi se riješili specifični problemi i poboljšala učinkovitost sustava.
Inženjer/Inženjerka Za Računalni Vid — postoji li manjak u Europi?
Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 10 od 14 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 6. Austrija ga prijavljuje 3 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Inženjer/Inženjerka Za Računalni Vid — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
112.590 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 69.490 do 163.350 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.