Profesionalni profil

Inženjer/inženjerka senzorskih sustava

Brz pregled

Inženjeri senzorskih sustava projektiraju i razvijaju senzore, sustave senzora i proizvode koji su opremljeni senzorima. Planiraju i prate proizvodnju tih proizvoda.

Tržište rada
Manjak u zemlji Nizozemska i još 10 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Napredna proizvodnja
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
50%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 37% 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.

11 od 13 s manjkom202529 od 30 raste3.9Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 7.

Najdulji manjak: Nizozemska, 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 Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +25,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austrija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Njemačka Prijavljen manjak ELA/EURES 2024 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Nije prijavljeno — +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 inženjer/inženjerka senzorskih sustava

The outlook for inženjer/inženjerka senzorskih sustava 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 inženjer/inženjerka senzorskih sustava 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 14 godina (oko 2040) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~50%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~40%
Ljudski rub
MOAT~50%

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

2026
2034
2045
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.

50% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

  • pridržavati se propisa o zabranjenim materijalima
  • Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
  • ispitivati senzore
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na prijetnje okolišu i tehnologija digitalnog blizanca. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
15% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • analizirati podatke dobivene testiranjem
  • upotrebljavati softver za tehničko crtanje
  • proučavati literaturu
37% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • objedinjavati informacije
  • bilježiti podatke u ispitivanju
  • izvješćivati o rezultatima analiza
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 15%

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

Generativna AI 9%

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

Napredna proizvodnja

Dan u životu

Tipičan dan kao inženjer/inženjerka senzorskih sustava

09
09:00 · jutro
izrađivati modele senzora
Izrađivati modele senzora i simulirati senzore, proizvode koji upotrebljavaju senzore i dijelove senzora pomoću softvera za tehničko projektiranje. Na taj se način može procijeniti održivost proizvoda, a fizički parametri mogu se ispitati prije stvarne izgradnje proizvoda.
10
10:30 · Sredina jutra
pridržavati se propisa o zabranjenim materijalima
Pridržavati se propisa kojim se zabranjuju teški metali u lemu, usporivači gorenja u plastici i ftalatni plastifikatori u plastici te izolatori ožičenja, u skladu s Direktivom EU-a o ograničenju opasnih tvari (RoHS) i Direktivom EU-a o otpadnoj električnoj i elektroničkoj opremi (EE otpad) te zakonodavstvom Kine povezanim s RoHS.
12
12:00 · podne
projektirati senzore
Projektirati i razvijati različite vrste senzora u skladu sa specifikacijama kao što su senzori vibracija, senzori topline, optički senzori, senzori vlage i senzori električne energije.
14
14:00 · poslijepodne
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.
15
15:30 · Kasno popodne
analizirati podatke dobivene testiranjem
Tumačiti i analizirati podatke prikupljene tijekom testiranja kako bi se oblikovali zaključci, nova saznanja ili rješenja.
17
17:00 · Zaključak
bilježiti podatke u ispitivanju
Bilježiti utvrđene podatke, posebice tijekom prethodnih ispitivanja kako bi se provjerilo postižu li rezultati ispitivanja posebne rezultate ili kako bi se preispitala reakcija ispitanika pod iznimnim ili neuobičajenim podražajima.

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
dizajniranje industrijskih materijala, sustava ili proizvoda
  • prilagođavati tehničke projekte

    Prilagođavati projekte proizvoda ili dijelova proizvoda tako da ispunjavaju zahtjeve.

  • projektirati senzore

    Projektirati i razvijati različite vrste senzora u skladu sa specifikacijama kao što su senzori vibracija, senzori topline, optički senzori, senzori vlage i senzori električne energije.

  • izrađivati modele senzora

    Izrađivati modele senzora i simulirati senzore, proizvode koji upotrebljavaju senzore i dijelove senzora pomoću softvera za tehničko projektiranje. Na taj se način može procijeniti održivost proizvoda, a fizički parametri mogu se ispitati prije stvarne izgradnje proizvoda.

dizajniranje sustava i proizvoda
  • dizajnirati prototipove

    Dizajnirati prototipove proizvoda ili komponenti proizvoda primjenom načela projektiranja i inženjerskih načela.

  • odobravati tehničko projektiranje

    Davati suglasnost za izradu dovršenog projekta da bi se prešlo na stvarnu proizvodnju i sastavljanje proizvoda.

upravljanje informacijama
  • upravljati istraživačkim podacima

    Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.

provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • proučavati literaturu

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

razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • razvijati ispitne postupke za elektroničke uređaje

    Razvijati ispitne protokole kako bi se omogućio niz analiza elektroničkih sustava, proizvoda i komponenti.

rad s drugima
  • 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.

programiranje računalnih sustava
  • 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.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • provoditi analizu podataka

    Prikupljati podatke i statističke podatke za testiranje i ocjenjivanje radi stvaranja tvrdnji i predviđanja u obliku uzorka s ciljem otkrivanja korisnih informacija u postupku donošenja odluka.

održavanje operativnih evidencija
  • bilježiti podatke u ispitivanju

    Bilježiti utvrđene podatke, posebice tijekom prethodnih ispitivanja kako bi se provjerilo postižu li rezultati ispitivanja posebne rezultate ili kako bi se preispitala reakcija ispitanika pod iznimnim ili neuobičajenim podražajima.

provođenje studija, istraživanja i ispitivanja
  • pokazivati stručno znanje u svojem području

    Pokazivati temeljito znanje i složeno razumijevanje određenog istraživačkog područja, što podrazumijeva odgovorno istraživanje, istraživačku etiku, načela znanstvenog integriteta i usklađenost sa zahtjevima Opće uredbe o zaštiti podataka kad je riječ o istraživačkim aktivnostima u okviru određene discipline.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • prijetnje okolišu

    Prijetnje za okoliš povezane s biološkim, kemijskim, nuklearnim, radiološkim i fizičkim opasnostima.

  • 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
  • automatika
  • električna energija
  • elektronički ispitni postupci
  • elektronika
  • fizika
  • inženjerska načela
  • matematika
  • mikrosenzori
  • načela električne energije
  • norme za elektroničku opremu
Softver i tehnologije
Structured query language SQLPythonThe MathWorks MATLABOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++Oracle JavaESRI ArcGIS softwareCDassault Systemes SolidWorksTrimble SketchUp ProApache Subversion SVNGraphics softwareSupervisory control and data acquisition SCADA softwareDassault Systemes CATIANational Instruments LabVIEWVerilogFormula translation/translator FORTRANMathWorks SimulinkMicrosoft Visual Basic.NETMathsoft MathcadMicrosoft Visual C# .NETCanuVery high-speed integrated circuit VHSIC hardware description language VHDLCadence PSpiceEmbarcadero DelphiOrCAD CaptureField programmable gate array FPGA design softwareVery high speed integrated circuit VHSIC hardware description language VHDL simulation softwareSystemVerilogMentor Graphics PADSAgile Product Lifecyle Management PLMVisual Numerics PV-WAVEAnsoft SimplorerMcCabe Software TRUEchangeRabbit Semiconductor Dynamic CSynopsys SaberThree-dimensional 3D computer aided design CAD softwareTwo-dimensional 2D computer aided design CAD softwareXilinx Integrated Software Environment ISE
Ključne osobine koje su vam potrebne
Priznanje Analitičko razmišljanje Inovacija Pouzdanost Integritet Otpornost na stres Postignuće Raznolikost Postignuće/Napori Suradnja Prilagodljivost/Fleksibilnost Neovisnost Samokontrola Vođstvo Socijalna orijentacija Briga za druge
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Inženjer/inženjerka senzorskih sustava: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

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

Tipična razina obrazovanja

Preddiplomski sveučilišni studij

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.

Za organizacije

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

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za uspjeh u ulozi inženjera/inženjerke senzorskih sustava?
Osim solidnog znanja iz područja elektronike, mehatronike ili strojarstva, ključne su vještine analitičkog razmišljanja, rješavanja problema, razumijevanje principa rada senzora, te sposobnost rada u timu. Poznavanje programiranja mikrokontrolera i softvera za simulaciju je također vrlo korisno.
Kako se radni dan tipičnog inženjera/inženjerke senzorskih sustava obično odvija?
Radni dan može uključivati kombinaciju projektiranja, testiranja, pisanja dokumentacije i sudjelovanje u sastancima. Često se radi na rješavanju specifičnih problema, optimizaciji sustava ili razvoju novih prototipa. Važno je biti spreman na prilagodbu i učenje novih tehnologija.
Koji su najčešći poslodavci koji zapošljavaju inženjere/inženjerke senzorskih sustava u Hrvatskoj?
Inženjere/inženjerke senzorskih sustava zapošljavaju tvrtke koje se bave razvojem i proizvodnjom senzora, industrijske automatizacije, medicinske tehnologije, automobilske industrije, te istraživački instituti i sveučilišta.
Inženjer/Inženjerka Senzorskih Sustava — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
127.590 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 81.330 do 160.520 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