Razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari
Brz pregled
Razvojni inženjeri interneta stvari analiziraju i prikupljaju podatke radi tumačenja uzoraka i predviđanja rezultata. Upotrebljavaju umjetnu inteligenciju za upravljanje zadaćama i autonomnim odlukama te koriste algoritme strojnog učenja za stvaranje pametnijih uređaja pomoću podatkovnih senzora. Razvojni inženjeri interneta stvari izrađuju softver za povezivanje objekata sa sustavima i uređajima ili za programiranje tih objekata kako bi oni funkcionirali samostalno.
Razvojni inženjeri/inženjerke interneta stvari svakodnevno rade na analiziranju podataka, razvoju algoritama strojnog učenja i integraciji senzora kako bi stvorili pametne uređaje i sustave. To uključuje projektiranje softvera koji omogućuje komunikaciju između objekata i sustava, te programiranje tih objekata za autonomno funkcioniranje. Fokus je na optimizaciji performansi, osiguravanju sigurnosti i skalabilnosti IoT rješenja.
- • Analiza podataka i identificiranje uzoraka za predviđanje rezultata i poboljšanje performansi uređaja.
- • Razvoj i implementacija algoritama strojnog učenja za autonomne odluke i pametnije funkcioniranje uređaja.
- • Projektiranje, razvoj i testiranje softvera za povezivanje objekata i sustava u IoT okruženju.
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: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia i još 9.
Najdulji manjak: Czechia, 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.
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 vam razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari odgovarati?
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 zahtijevaju Analitičko razmišljanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Priznanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Suradnja?
Budućnost za razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari
The outlook for razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari 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 se razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari mogao 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.
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
- razviti tijek rada u IKT-u
Gdje AI može postati kopilot
- analizirati velike podatke
- provoditi smanjenje dimenzija
- iskoristiti strojno učenje
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- koristiti se tehnikama za obradu podataka
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 fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
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 kao razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari
09 09:00 · jutro iskoristiti strojno učenje
10 10:30 · Sredina jutra osmisliti informacijski sustav
12 12:00 · podne razviti tijek rada u IKT-u
14 14:00 · poslijepodne analizirati velike podatke
15 15:30 · Kasno popodne koristiti se tehnikama za obradu podataka
17 17:00 · Zaključak provoditi smanjenje dimenzija
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
Što vam je potrebno za ovaj posao
Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.
-
provoditi smanjenje dimenzija
Smanjiti broj varijabli ili značajki za skup podataka u algoritmima strojnog učenja metodama kao što su analiza glavnih komponenti, matrična faktorizacija, metode autokodiranja i ostalo.
-
iskoristiti strojno učenje
Upotrebljavati tehnike i algoritme koji mogu izvući vještine iz podataka, učiti iz njih i izrađivati predviđanja koja će se upotrebljavati za optimizaciju programa, prilagođavanje aplikacija, prepoznavanje obrazaca, filtriranje, pretraživače i računalni vid.
-
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.
-
analizirati velike podatke
Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.
-
razviti tijek rada u IKT-u
Stvarati ponovljive obrasce IKT aktivnosti unutar organizacije što povećava sustavnu transformaciju proizvoda, informacijskih procesa i usluga putem njihove proizvodnje.
-
osmisliti informacijski sustav
Definirati arhitekturu, sastav, komponente, module, sučelja i podatke za integrirane informacijske sustave (hardver, softver i mreža) na temelju zahtjeva i specifikacija sustava.
Internet stvari
Opća načela, kategorije, zahtjevi, ograničenja i osjetljivosti povezanih pametnih uređaja (većina ima ciljanu internetsku povezivost).
načela umjetne inteligencije
Teorije umjetne inteligencije, primijenjena načela, arhitekture i sustavi, kao što su inteligentni agenti, sustavi s više agenata, stručni sustavi, sustavi koji se temelje na pravilima, neuronske mreže, ontologije i teorije spoznaje.
programiranje u IKT sustavu
Metode i alati potrebni za razvoj softvera sustava, specifikacija arhitektura sustava i tehnika međupovezivanja između mrežnih i sistemskih modula i komponenata.
specifikacije softvera za IKT
Obilježja, upotreba i radnje različitih softverskih proizvoda kao što su računalni programi i softver aplikacija.
arhitekturni okviri u IKT-u
Skup zahtjeva kojima se opisuje arhitektura informacijskog sustava.
- algoritmi
- algoritmizacija zadataka
- mehatronika
- metode ispitivanja hardvera
- računalna tehnologija
- računalstvo
- strojno učenje
Provjerite odgovara li ova uloga DNK vaše karijere
Pristupite besplatnoj procjeni DNK karijere da vidite kako se razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari slaže 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 uređajuRazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari: kako steći kvalifikacije i gdje studirati
Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.
Preddiplomski sveučilišni studij
Pravi programi koji vode do ovog zanimanja, po zemlji.
Computer Science: Internet of Things, Master's Programme (Two-Year)
Computer Engineering
Bachelor Programme in Computer Science and Engineering, specializing in the Internet of Things
M.Sc. in Engineering: Computer Science and Engineering
Later stage of programme Bachelor Programme in Computer Science and Engineering, specialising in the Internet of Things
Ad ICT Internet of Things
Bachelor of Science (Honours) in the Internet of Things
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapa razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka
11% sličnostinženjer/inženjerka umjetne inteligencije
8% sličnostinženjer/inženjerka za simulaciju performansi baterija
6% sličnostinženjer/inženjerka za računalni vid
6% sličnoststatistički pomoćnik / statistička pomoćnica
5% sličnostinženjer/inženjerka za računalnu obradu prirodnog jezika
5% sličnostČesto postavljana pitanja
- Koje su najvažnije vještine za razvojnog inženjera/inženjerke interneta stvari?
- Osim znanja programiranja (npr. Python, C++), ključne su vještine analize podataka, razumijevanje algoritama strojnog učenja, iskustvo s radom s IoT platformama i senzorama, te sposobnost rješavanja problema u složenim sustavima.
- Kako se ova profesija razlikuje od ostalih inženjerskih zanimanja?
- Razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari se fokusira specifično na povezivanje fizičkih objekata s digitalnim svijetom. Uključuje rad s podacima, umjetnom inteligencijom i IoT platformama, što ga razlikuje od tradicionalnih softverskih inženjera ili inženjera strojeva.
- Mogu li raditi kao freelancer/ka u ovoj ulozi?
- Razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari je često zaposlen/a u tvrtkama, ali postoji i značajna potražnja za freelancerima/kama, pogotovo za specijalizirane projekte i kratkoročne uloge.
- Razvojni Inženjer/Inženjerka Interneta Stvari — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
- 133.080 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 79.380 do 174.410 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 20. rujna 2026. O našim podacima