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.
Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Belgija, Bugarska, Cipar, Irska i još 9.
Najdulji manjak: Češka, 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 | |
|---|---|---|---|
| Hrvatska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2022 * | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Slovenija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Austrija | Prijavljen višak ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Njemačka | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irska | Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * | — | +32,3% 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.
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.
Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.
Usporedite ovo sa svojim profilom
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
Razvojni 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
754 studijska programa u zemljama kojih ukupno ima 24 poučavaju temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 245 kratkih tečajeva koji razvijaju po jednu vještinu.
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% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine za razvojnog inženjera/inženjerke interneta stvari?
Kako se ova profesija razlikuje od ostalih inženjerskih zanimanja?
Mogu li raditi kao freelancer/ka u ovoj ulozi?
Razvojni Inženjer/Inženjerka Interneta Stvari — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 19. listopada 2026. O našim podacima