NexPath
Profesionalni profil

kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica

Brz pregled

Bavite li se istraživanjem i razvojem novih tehnologija u računarstvu? Kao kompjuterski znanstvenik/kompjuterska znanstvenica, vodite se znatiželjom i rješavate složene probleme, doprinoseći napretku informacijske tehnologije.

Sažetak

Kompjuterski znanstvenici/kompjuterske znanstvenice u karijernoj skupini 5 (Leadership & Strategy) fokusiraju se na istraživanje, razvoj i inovacije u području računalnih znanosti. Njihov rad uključuje analizu postojećih tehnologija, pronalaženje novih primjena i razvoj revolucionarnih rješenja. Uključuju se u planiranje strategija i usmjeravanje istraživačkih timova, te predstavljaju rezultate istraživanja i prijedloge.

Ključne odgovornosti:
  • • Provođenje istraživanja u području računalnih znanosti i informacijske tehnologije.
  • • Razvoj novih algoritama, softverskih rješenja i hardverskih arhitektura.
  • • Analiza složenih problema i predlaganje inovativnih rješenja.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
36%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 56% 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 vamkompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenicaodgovarati?

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
36/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vamkompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenicaodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
definirati tehnološke strategije
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 stojikompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

Budućnost za kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica

The outlook for kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica 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 sekompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenicamogao 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 36% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima
  • Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
  • ocjenjivati istraživačke aktivnosti
  • upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na metodologija znanstvenog istraživanja i podatkovna znanost. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 27% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • primijeniti tehnike statističke analize
  • upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
  • upravljati otvorenim publikacijama
Automatizirati 56% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • sintetizirati istraživačka izdanja
  • objedinjavati informacije
  • prijavljivati se za financiranje istraživanja
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 27%

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

Generativna AI 10%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 2%

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 kaokompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica

09
09:00 · jutro
definirati tehnološke strategije
Izraditi opći plan ciljeva, praksi, načela i taktika povezanih s upotrebom tehnologija unutar organizacije i opisati načine za postizanje ciljeva, uzimajući u obzir analize i relevantne propise.
10
10:30 · Sredina jutra
izvršiti istraživanje aktivnosti IKT korisnika
Obavljati istraživačke zadaće kao što su pronalaženje sudionika, izrada rasporeda zadaća, prikupljanje empirijskih podataka, analiza podataka i izrada materijala kako bi se procijenila interakcija korisnika s IKT sustavom, programom ili aplikacijom.
12
12:00 · podne
primijeniti obrnuto inženjerstvo
Upotrebljavati tehnike radi izdvajanja informacija ili rastavljanja komponenti, softvera ili sustava IKT-a radi analize, ispravka i ponovnog sastavljanja ili reprodukcije.
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
upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
Razumjeti i upotrebljavati sučelja specifična za aplikaciju ili vrstu upotrebe.
17
17:00 · Zaključak
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.

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
  • Apache Tomcat

    Mrežni poslužitelj otvorenog koda Apache Tomcat pruža okruženje mrežnog poslužitelja Java mrežni poslužitelj koje upotrebljava ugrađeni spremnik gdje se HTTP zahtjevi učitavaju, čime se Java mrežnim aplikacijama omogućuje da rade na lokalnim sustavima i sustavima koji se temelje na poslužitelju.

  • inovacijski procesi

    Tehnike, modeli, metode i strategije kojima se pridonosi promicanju koraka prema inovaciji.

  • izvlačenje informacija

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

  • JavaScript Framework

    JavaScript Framework okruženja za razvoj mikrosoftverskog okvira kojima se omogućuju posebna obilježja i komponente (kao što su alati za generiranje HTML-a, Canvas support ili Visual design) kojima se podupire i usmjerava razvoj mrežnih aplikacija JavaScript.

  • kategorizacija informacija

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

  • kognitivno računalstvo

    Interdisciplinarno područje kognitivne znanosti i računalstva koje uključuje simulaciju procesa ljudskog razmišljanja pomoću računalnog pristupa. Upotrebljava algoritme za rudarenje podataka i obradu prirodnog jezika za oponašanje funkcioniranja ljudskog mozga.

Međusektorske vještine
  • metodologija znanstvenog istraživanja
  • podatkovna znanost
Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • 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.

  • provesti kvantitativna istraživanja

    Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.

  • 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.

  • proučavati literaturu

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

  • provesti znanstvena istraživanja

    Planirati znanstveno istraživanje oblikovanjem istraživačkog pitanja i provođenjem empirijskih istraživanja ili istraživanja literature kako bi se istražila istina o istraživačkom pitanju.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • 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.

  • pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju

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

  • pisati prijedloge istraživanja

    Sažimati i pisati prijedloge u cilju rješavanja problema istraživanja. Izraditi temeljni plan prijedloga i ciljeve, procijenjeni proračun, rizike i utjecaj. Dokumentirati napretke i nove razvoje događaja o relevantnom predmetu i području istraživanja.

  • dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici

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

  • pisati znanstvene publikacije

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

provođenje studija, istraživanja i ispitivanja
  • izvršiti istraživanje aktivnosti IKT korisnika

    Obavljati istraživačke zadaće kao što su pronalaženje sudionika, izrada rasporeda zadaća, prikupljanje empirijskih podataka, analiza podataka i izrada materijala kako bi se procijenila interakcija korisnika s IKT sustavom, programom ili aplikacijom.

  • 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.

programiranje računalnih sustava
  • primijeniti obrnuto inženjerstvo

    Upotrebljavati tehnike radi izdvajanja informacija ili rastavljanja komponenti, softvera ili sustava IKT-a radi analize, ispravka i ponovnog sastavljanja ili reprodukcije.

  • 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.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • sintetizirati istraživačka izdanja

    Pročitati i interpretirati znanstvene publikacije koje predstavljaju istraživački problem, metodologiju, njezino rješenje i hipotezu. Usporediti ih i izvući potrebne informacije.

  • objedinjavati informacije

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

pregovaranje i upravljanje ugovorima i sporazumima
  • upravljati pravima intelektualnog vlasništva

    Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.

pripremanje dokumentacije za ugovore, zahtjeve ili dozvole
  • prijavljivati se za financiranje istraživanja

    Utvrditi glavne relevantne izvore financiranja i pripremiti zahtjev za financiranje istraživanja kako bi se dobila sredstva i bespovratna sredstva.

zaštita ikt uređaja
  • upotrebljavati alate za izradu sigurnosnih kopija i oporavak

    Upotrebljavati alate koji korisnicima omogućuju da kopiraju i arhiviraju računalne softvere, konfiguracije i podatke te da ih vrate u slučaju gubitka.

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 uklapakompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica?

Ova uloga
kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

konzultant/konzultantica za IKT istraživanja

54% sličnost

znanstvenik/znanstvenica za podatke

41% sličnost

matematičar/matematičarka

33% sličnost

kozmolog/kozmologinja

32% sličnost

znanstveni novak / znanstvena novakinja na sveučilištu

32% sličnost

astronom/astronomka

31% sličnost
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su ključne vještine potrebne za uspjeh kao kompjuterski znanstvenik/kompjuterska znanstvenica?
Osim dubokog znanja računalnih znanosti, ključne su analitičke vještine, sposobnost rješavanja problema, kreativnost, te sposobnost usmjeravanja i vođenja timova. Važno je i kontinuirano usavršavanje i praćenje najnovijih trendova u industriji.
Kako se radni dan tipičnog kompjuterskog znanstvenika/kompjuterske znanstvenice odvija?
Radni dan može uključivati istraživanje literature, pisanje koda, testiranje i analizu rezultata, sudjelovanje na sastancima s timom, te prezentiranje rezultata istraživanja. Često se radi na složenim projektima koji zahtijevaju koncentraciju i preciznost.
Koji su najčešći oblici zaposlenja za kompjuterske znanstvenike/kompjuterske znanstvenice u Hrvatskoj?
Kompjuterski znanstvenici/kompjuterske znanstvenice su najčešće zaposleni u tvrtkama, institucijama ili fakultetima. Uspostavili su se kao zaposlenici u tvrtkama, te je to najčešći oblik zaposlenja.
Kompjuterski Znanstvenik / Kompjuterska Znanstvenica — 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.
Kompjuterski Znanstvenik / Kompjuterska Znanstvenica — 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.