NexPath
Profesionalni profil

inženjer/inženjerka umjetne inteligencije

Brz pregled

Postanite vođa u razvoju budućnosti! Kao inženjer/inženjerka umjetne inteligencije, kreirat ćete inovativna rješenja koja transformiraju industrije i otključavaju potencijal pametnih sustava.

Sažetak

Inženjeri/inženjerke umjetne inteligencije u NexPathu primjenjuju napredne tehnike strojenog učenja, dubokog učenja i drugih metoda umjetne inteligencije za rješavanje kompleksnih inženjerskih problema. Fokus je na dizajniranju, razvoju i implementaciji sustava koji simuliraju ljudsku inteligenciju, omogućujući automatizaciju, optimizaciju i donošenje odluka u različitim područjima. Rad uključuje integraciju znanja u računalne sustave, razvoj ontologija i baza znanja te kontinuirano učenje i prilagodba novim tehnologijama.

Ključne odgovornosti:
  • • Dizajniranje i implementacija algoritama strojenog učenja i dubokog učenja za rješavanje specifičnih poslovnih problema.
  • • Razvoj i održavanje sustava za obradu prirodnog jezika, računalnog vida i robotske automatizacije.
  • • Integracija znanja i podataka u sustave bazirane na umjetnoj inteligenciji, uključujući razvoj ontologija i baza znanja.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
37%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 54% 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 umjetne inteligencijeodgovarati?

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
37/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vaminženjer/inženjerka umjetne inteligencijeodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
primijeniti teoriju IKT sustava
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 umjetne inteligencije?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

Budućnost za inženjer/inženjerka umjetne inteligencije

The outlook for inženjer/inženjerka umjetne inteligencije 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 umjetne inteligencijemogao 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 12 godina (oko 2038) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~35%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~60%
Ljudski rub
MOAT~35%

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

2026
2033
2043
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 37% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima
  • određivati tehničke zahtjeve
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na informacijska arhitektura i informacijska struktura. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 29% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • analizirati velike podatke
  • analizirati poslovne zahtjeve
  • kreativno se koristiti digitalnim tehnologijama
Automatizirati 54% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • koristiti se tehnikama za obradu podataka
  • stvarati skupove podataka
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 29%

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

Generativna AI 5%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 4%

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

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

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 umjetne inteligencije

09
09:00 · jutro
primijeniti teoriju IKT sustava
Provoditi načela teorije IKT sustava kako bi se objasnile i dokumentirale značajke sustava koje se mogu općenito primjenjivati na druge sustave.
10
10:30 · Sredina jutra
analizirati poslovne zahtjeve
Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.
12
12:00 · podne
analizirati velike podatke
Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.
14
14:00 · poslijepodne
koristiti se tehnikama za obradu podataka
Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.
15
15:30 · Kasno popodne
kreativno se koristiti digitalnim tehnologijama
Upotreba digitalnih alata i tehnologija za stvaranje znanja i inovativnih procesa i proizvoda. Uključiti se individualno i kolektivno u kognitivnoj obradi kako bi razumjeli i riješili konceptualne probleme i problematične situacije u digitalnim okruženjima.
17
17:00 · Zaključak
određivati tehničke zahtjeve
Određivati tehnička svojstva robe, materijala, metoda, procesa, usluga, sustava, softvera i funkcija utvrđivanjem i odgovaranjem na posebne potrebe koje moraju biti zadovoljene u skladu sa zahtjevima potrošača.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Područja znanja
  • informacijska arhitektura

    Metode putem kojih se stvaraju, strukturiraju, pohranjuju, održavaju, povezuju, razmjenjuju i upotrebljavaju informacije.

  • informacijska struktura

    Vrsta infrastrukture kojom se definira oblik podataka: polustrukturiran, nestrukturiran i strukturiran.

  • izvlačenje informacija

    Tehnike i metode koje se upotrebljavaju za prikupljanje i izvlačenje informacija iz nestrukturiranih ili polustrukturiranih digitalnih dokumenata i izvora.

  • kategorizacija informacija

    Postupak razvrstavanja informacija u kategorije i prikaz odnosa između podataka u neke jasno definirane svrhe.

  • modeli podataka

    Tehnike i postojeći sustavi koji se upotrebljavaju za strukturiranje podatkovnih elemenata i prikaz međusobnih odnosa te metode za tumačenje podatkovnih struktura i odnosa.

  • modeliranje poslovnog procesa

    Alati, metode i oznake kao što su modeliranje poslovnog procesa i označavanje (BPMN), jezik izvršenja poslovnog procesa (BPEL), a upotrebljavaju se za opis i analizu obilježja poslovnog procesa i modeliranje njegova daljnjeg razvoja.

Bitne vještine
upotreba digitalnih alata za suradnju i produktivnost
  • kreativno se koristiti digitalnim tehnologijama

    Upotreba digitalnih alata i tehnologija za stvaranje znanja i inovativnih procesa i proizvoda. Uključiti se individualno i kolektivno u kognitivnoj obradi kako bi razumjeli i riješili konceptualne probleme i problematične situacije u digitalnim okruženjima.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • koristiti se tehnikama za obradu podataka

    Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.

dizajniranje sustava i proizvoda
  • osmisliti proces

    Utvrđivati tijek rada i zahtjeve u pogledu resursa za određeni proces s pomoću različitih alata kao što su softver za simulaciju procesa, modeli za dijagram toka i modeli u omjeru.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • analizirati velike podatke

    Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.

stvaranje umjetničkih dizajna ili izvedbi
  • razvijati kreativne ideje

    Razvijati nove umjetničke koncepte i kreativne ideje.

upravljanje informacijama
  • stvarati skupove podataka

    Generirati prikupljanje novih ili postojećih povezanih skupova podataka koji su sastavljeni od odvojenih elemenata, ali se njima može upravljati kao jednom jedinicom.

analiziranje poslovnih aktivnosti
  • analizirati poslovne zahtjeve

    Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.

programiranje računalnih sustava
  • razvijati statistički softver

    Sudjelovati u raznim razvojnim fazama računalnih programa za ekonometrijsku i statističku analizu, kao što su istraživanje, razvoj novog proizvoda, izrada prototipa i održavanje.

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 umjetne inteligencije?

Ova uloga
inženjer/inženjerka umjetne inteligencije Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

stručnjak/stručnjakinja za analizu informacija

52% sličnost

projektant/projektantica baza podataka

41% sličnost

arhitekt/arhitektica skladišta podataka

38% sličnost

IKT sistem arhitekt/arhitektica

38% sličnost

softver arhitekt/arhitektica

36% sličnost

ispitivač/ispitivačica softvera

34% sličnost
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim znanja programskih jezika poput Pythona i R-a, ključne su vještine u području strojenog učenja, dubokog učenja, obrade prirodnog jezika i računalnog vida. Važno je i razumijevanje inženjerskih principa i sposobnost primjene metoda umjetne inteligencije na praktične probleme.
Kako izgleda tipičan radni dan inženjera/inženjerke umjetne inteligencije u NexPathu?
Tipičan radni dan može uključivati istraživanje novih algoritama, razvoj prototipa, testiranje i optimizaciju sustava, suradnju s drugim inženjerima i analitičarima te sudjelovanje u sastancima za planiranje i strategiju.
Koji su ključni pokazatelji uspjeha za ovu poziciju?
Uspjeh se mjeri kroz uspješnu implementaciju sustava umjetne inteligencije koji rješavaju definirane poslovne probleme, poboljšavaju učinkovitost procesa i donose mjerljive rezultate za organizaciju. Također, važno je kontinuirano učenje i prilagodba novim tehnologijama i trendovima u području umjetne inteligencije.
Inženjer/Inženjerka Umjetne Inteligencije — 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 Umjetne Inteligencije — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
140.910 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 82.590 do 206.220 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.