Kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica
Brz pregled
Kompjuterski znanstvenici provode istraživanja u području računalnih i informacijskih znanosti, usmjerena prema stjecanju više znanja i razumijevanju temeljnih aspekata fenomena informacijske i komunikacijske tehnologije. Sastavljaju izvješća o istraživanjima i prijedloge. Kompjuterski znanstvenici također smišljaju i oblikuju nove pristupe računalnoj tehnologiji, pronalaze inovativne načine upotrebe postojeće tehnologije i studija te rješavaju složene probleme u računarstvu.
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.
- • Provođenje istraživanja u području računalnih znanosti i informacijske tehnologije.
- • Razvoj novih algoritama, softverskih rješenja i hardverskih arhitektura.
- • Analiza složenih problema i predlaganje inovativnih rješenja.
Gdje se traži ovo zanimanje
Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.
Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.
Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Istražite više
Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.
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.
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuSuradnja?
Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPostignuće?
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.
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.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
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.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.
- ocjenjivati istraživačke aktivnosti
- upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Gdje AI može postati kopilot
- primijeniti tehnike statističke analize
- upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
- upravljati otvorenim publikacijama
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- sintetizirati istraživačka izdanja
- objedinjavati informacije
- prijavljivati se za financiranje istraživanja
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 automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
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 kaokompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica
09 09:00 · jutro definirati tehnološke strategije
10 10:30 · Sredina jutra izvršiti istraživanje aktivnosti IKT korisnika
12 12:00 · podne primijeniti obrnuto inženjerstvo
14 14:00 · poslijepodne razvijati softver otvorenog koda
15 15:30 · Kasno popodne upotrebljavati sučelje specifično za aplikaciju
17 17:00 · Zaključak upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
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.
kvantno računalstvo
Grana računalstva koja slijedi načela kvantne teorije. Upotrebljava subatomske čestice koje mogu postojati u više od jednog stanja zahvaljujući kvantnim bitovima (qubitima).
LDAP
Računalni jezik LDAP je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije.
LINQ
Programski jezik LINQ je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvija ga softverska tvrtka Microsoft.
matematička fizika
Interdisciplinarno područje koje povezuje matematiku i fiziku, a bavi se matematičkim temeljima teorijske fizike. Bavi se pitanjima u području kvantne mehanike te atomske i molekularne fizike.
- metodologija znanstvenog istraživanja
- podatkovna znanost
-
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.
-
upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti
Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.
-
uključivati rodnu dimenziju u istraživanje
U cijelom istraživačkom procesu uzeti u obzir biološke karakteristike te društvene i kulturne značajke žena i muškaraca koje se mijenjaju (rod).
-
provoditi istraživanja u različitim disciplinama
Provoditi istraživanja u različitim područjima i izvan uobičajenih granica djelovanja.
-
provesti kvalitativno istraživanje
Prikupljati relevantne informacije primjenom sustavnih metoda kao što su razgovori, fokusne skupine, analiza teksta, opažanja i studije slučaja.
-
promicati sudjelovanje javnosti u istraživanju
Surađivati s javnošću u oblikovanju, provedbi i diseminaciji istraživanja.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.
-
prijavljivati se za financiranje istraživanja
Utvrditi glavne relevantne izvore financiranja i pripremiti zahtjev za financiranje istraživanja kako bi se dobila sredstva i bespovratna sredstva.
-
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.
-
provesti istraživački intervju
Upotrebljavati metode i tehnike profesionalnog istraživanja i vođenja intervjua radi prikupljanja relevantnih podataka, činjenica ili informacija, za stjecanje novih uvida i potpuno razumijevanje poruke ispitanika.
-
promicati prijenos znanja
Upoznati širok krug dionika s postupcima vrednovanja znanja čiji je cilj maksimizirati dvosmjerni tok tehnologije, intelektualnog vlasništva, stručnosti i sposobnosti između istraživačke baze te industrije ili javnog sektora.
Vještina DNA
Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu
Provjerite odgovara li ova uloga DNK vaše karijere
Pristupite besplatnoj procjeni DNK karijere da vidite kako sekompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenicaslaže s vašim interesima, stilom rada i budućim putem. Za manje od 10 minuta dobit ćete personalizirani signal za fit i plan za sljedeće korake.
Skenirajte za nastavak na mobilnom uređajuPath to become a kompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Preddiplomski sveučilišni studij
Real programmes leading to this occupation, by country.
Informatiker (m/w/d)
Informatiker:in für Game- und Multimedia-Entwicklung, staatliche Anerkennung
Staatlich geprüfte/r Informatiker/in Multimedia
Staatlich geprüfte/r Informatiker/in Multimedia an der Berufsfachschule Games + Interaktive Medien
Staatlich geprüfte*Informatiker*in - Fachschule für Informatik, Fachrichtung technische Informatik
Later stage of programme Bachelor Programme in Software Development
Research Project in Computer Science
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapakompjuterski znanstvenik / kompjuterska znanstvenica?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
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 — 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.