NexPath
Profesionalni profil

razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari

Brz pregled

U svijetu sve povezanijih uređaja, razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari igra ključnu ulogu u dizajniranju i implementaciji pametnih rješenja. Ako vas zanima rad s podacima, umjetnom inteligencijom i stvaranjem inovativnih proizvoda, ova profesija je pravi izbor za vas.

Sažetak

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.

Ključne odgovornosti:
  • • 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.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
39%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 52% 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 Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.

13 od 17 s manjkom2025Svih 30 raste3.7Mradna mjesta do 2035.

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.

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 vamrazvojni inženjer/inženjerka interneta stvariodgovarati?

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 zahtijevajuSuradnja?
Budući signal
39/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vamrazvojni inženjer/inženjerka interneta stvariodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
iskoristiti strojno učenje
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 stojirazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture™

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.

Igraj budućnost

Kako bi serazvojni inženjer/inženjerka interneta stvarimogao 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~55%
Ljudski rub
MOAT~40%

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 39% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima
  • razviti tijek rada u IKT-u
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na Internet stvari i načela umjetne inteligencije. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 32% Asist
Gdje AI može postati kopilot
  • analizirati velike podatke
  • provoditi smanjenje dimenzija
  • iskoristiti strojno učenje
Automatizirati 52% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
  • koristiti se tehnikama za obradu podataka
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 32%

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

Generativna AI 3%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Kognitivni softver 0%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

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 kaorazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari

09
09:00 · jutro
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.
10
10:30 · Sredina jutra
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.
12
12:00 · podne
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.
14
14:00 · poslijepodne
analizirati velike podatke
Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.
15
15:30 · Kasno popodne
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.
17
17:00 · Zaključak
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.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
3M Post-it AppABC CompilerABC: the AspectBench Compiler for AspectJAdaAdobe AcrobatAdobe ActionScriptAdobe After EffectsAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe FlexAdobe IllustratorAdobe InDesignAdobe PhotoshopADO.NETAdvanced business application programming ABAPAirtableAJAXAlgorithmic language ALGOLAllaire ColdFusionAlteryx software
Područja znanja
  • 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.

Međusektorske vještine
  • algoritmi
  • algoritmizacija zadataka
  • mehatronika
Bitne vještine
programiranje računalnih sustava
  • 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.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • 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.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • analizirati velike podatke

    Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.

razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • 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.

dizajniranje sustava ili aplikacija ikt-a
  • 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.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Priznanje Suradnja Raznolikost Postignuće Pouzdanost Integritet Briga za druge Inovacija Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Neovisnost Postignuće/Napori Samokontrola Vođstvo Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
Podaci o osobinama još nisu dostupni za ovu ulogu.
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 uklaparazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari?

Ova uloga
razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka

11% sličnost

inženjer/inženjerka umjetne inteligencije

8% sličnost

inženjer/inženjerka za simulaciju performansi baterija

6% sličnost

inženjer/inženjerka za računalni vid

6% sličnost

statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

5% sličnost

inženjer/inženjerka za računalnu obradu prirodnog jezika

5% sličnost
Uobičajena pitanja

Često 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 — postoji li manjak u Europi?
Da. U izdanju ELA/EURES za 2025. manjak je prijavljen u 13 od 17 europskih zemalja koje su ocijenile ovu skupinu zanimanja: Belgija, Bugarska, Cipar, Češka i još 9. Češka ga prijavljuje 4 godina zaredom. Te se ocjene objavljuju po skupinama zanimanja, a ne po pojedinačnim nazivima radnih mjesta.
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.