Profesionalni profil

matematičar/matematičarka

Brz pregled

Bavite li se analizom složenih problema i traženjem inovativnih rješenja? Kao matematičar/matematičarka, istraživat ćete matematičke teorije, primjenjivat ćete ih u praktičnim projektima i doprinositi napretku znanosti i tehnologije.

Sažetak

Rad matematičara/matematičarke uključuje dubinsko proučavanje i razvoj matematičkih teorija, modela i algoritama. Primjenjujete ta znanja kako biste rješavali složene probleme u različitim područjima, od inženjerstva i znanosti do financija i računarstva. Dnevno ćete se baviti analizom podataka, razvojem matematičkih modela, provjerom izvedivosti rješenja i suradnjom s drugim stručnjacima na projektima.

Ključne odgovornosti:
  • • Istraživanje i razvoj novih matematičkih teorija i modela.
  • • Primjena matematičkih znanja na rješavanje praktičnih problema u različitim industrijama.
  • • Analiza podataka i stvaranje matematičkih modela za simulaciju i predviđanje.
43%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 46% 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 druge godineOvaj izvor to ne obuhvaća

Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.

Brojke obuhvaćaju Znanstvenici/znanstvenice,, inženjeri/inženjerke i stručnjaci/stručnjakinje — 274 zanimanja, uključujući ovo.

4 od 10 s manjkom20252 od 4 regulirano29 od 30 raste3.9Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Denmark, Italy, Luxembourg, Netherlands.

Najdulji manjak: Luxembourg, 3 godine.

Ondje gdje je zanimanje regulirano, vaša bi kvalifikacija morala biti službeno priznata prije nego što ga možete obavljati.

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.

Vodite druge? Pogledajte NexPath za škole i savjetovališta.
Brza provjera pristajanja

Može li vammatematičar/matematičarkaodgovarati?

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 zahtijevajuPriznanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuRaznolikost?

NexFuture™

Budućnost za matematičar/matematičarka

The outlook for matematičar/matematičarka 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 sematematičar/matematičarkamogao 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 13 godina (oko 2039) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~40%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~50%
Ljudski rub
MOAT~45%

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

2026
2033
2044
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 43% 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 algebra i matematičko modeliranje. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 20% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • upravljati otvorenim publikacijama
  • pokazivati stručno znanje u svojem području
  • upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti
Automatizirati 46% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • objedinjavati informacije
  • prijavljivati se za financiranje istraživanja
  • izvršiti analitičke matematičke izračune
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 20%

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

Generativna AI 11%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 1%

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 kaomatematičar/matematičarka

09
09:00 · jutro
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.
10
10:30 · Sredina jutra
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.
12
12:00 · podne
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
14
14:00 · poslijepodne
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
15
15:30 · Kasno popodne
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.
17
17:00 · Zaključak
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.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Adobe PhotoshopAlgaeAMPLAnalyse-itAnalysis and Visualization of Time Sequences AVTSApfloatApple macOSApple ShazamAptech Systems GAUSSARfitAtlassian JIRAAztecBashCC#C++Cascading style sheets CSSChatbot softwareComputer Algebra System for Algebraic Geometry CASADataDescription DataDesk
Područja znanja
  • kvantno računalstvo

    Grana računalstva koja slijedi načela kvantne teorije. Upotrebljava subatomske čestice koje mogu postojati u više od jednog stanja zahvaljujući kvantnim bitovima (qubitima).

  • matematička ekonomija

    Interdisciplinarno područje koje povezuje matematičke metode i ekonomiju i bavi se primjenom načela matematike za konstruiranje modela ekonomske teorije u kojima se zaključci mogu donijeti na temelju matematičke logike.

Međusektorske vještine
  • algebra
  • matematičko modeliranje
  • matematika
Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • 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.

  • 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.

  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • 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.

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju

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

  • dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici

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

  • 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 publikacije

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

iznošenje istraživačkih i stručnih informacija
  • upotrebljavati matematičke informacije

    upotrebljavati matematičke simbole, jezik i alate za predstavljanje informacija, ideja i postupaka.

  • komunicirati o znanstvenim rezultatima

    Razmjenjivati najnovije spoznaje i entuzijazam za znanost s javnošću, unapređivati poznavanje, uvažavanje i razumijevanje znanosti među građanima, promicati upotrebu znanstvenih rezultata u oblikovanju mišljenja.

razvijanje rješenja
  • rješavati probleme

    Rješavati probleme koji nastaju planiranjem, određivanjem prioriteta, organiziranjem, usmjeravanjem/olakšavanjem djelovanja i ocjenjivanjem uspješnosti. Koristiti se sustavnim procesima prikupljanja, analize i sintetiziranja informacija radi procjene postojeće prakse i stvaranja novih razumijevanja o praksi.

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.

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.

služenje stranim jezicima
  • govoriti različite jezike

    Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Priznanje Raznolikost Integritet Inovacija Postignuće/Napori Postignuće Neovisnost Pouzdanost Otpornost na stres Suradnja Prilagodljivost/Fleksibilnost Samokontrola Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija
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 uklapamatematičar/matematičarka?

Ova uloga
matematičar/matematičarka Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su tipične industrije u kojima rade matematičari/matematičarke?
Matematičari/matematičarke mogu raditi u širokom spektru industrija, uključujući IT, financije, inženjerstvo, farmaciju, telekomunikacije, znanstvena istraživanja i državnu upravu. Potražnja je posebno snažna u područjima koja se oslanjaju na analizu podataka i razvoj algoritama.
Koji su najvažniji vještini za uspjeh u ovom poslu?
Osim dubokog znanja matematike, ključne su vještine analitičkog razmišljanja, rješavanja problema, logičkog zaključivanja, programiranja (posebno u jezicima poput Python ili R), te sposobnost jasne komunikacije složenih koncepata.
Kako izgleda tipičan radni dan matematičara/matematičarke?
Tipičan radni dan može uključivati istraživanje literature, razvoj matematičkih modela, programiranje, testiranje algoritama, sudjelovanje u sastancima s timom i prezentiranje rezultata. Rad je često samostalan, ali i zahtijeva suradnju s drugima.
Matematičar/Matematičarka — postoji li manjak u Europi?
Ne. U izdanju ELA/EURES za 2025. višak je prijavljen u 6 od 10 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Austrija, Bugarska, Njemačka, Grčka i još 2. 4 zemalja prijavilo je manjak. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
Matematičar/Matematičarka — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
121.680 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 65.510 do 162.280 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.
Matematičar/Matematičarka — je li to regulirano zanimanje?
Navedeno je kao regulirano zanimanje u 8 europskih zemalja: Španjolska, Švedska, Poljska, Danska i još 4. Najniža među njima tražena razina kvalifikacije jest EKO 6. Ondje gdje je zanimanje regulirano, kvalifikacija stečena drugdje mora biti službeno priznata prije nego što se zanimanje može obavljati. Izvor: baza podataka EU-a o reguliranim zanimanjima.