A dolgok internetének fejlesztője
Pillanatkép
A dolgok internetének fejlesztői adatokat elemeznek és gyűjtenek a mintázat értelmezéséhez és az eredmények előrejelzéséhez. Mesterséges intelligenciát használnak a feladatok és az autonóm döntések kezelésére, és gépi tanulási algoritmusokat alkalmaznak, hogy adatérzékelők segítségével intelligensebb eszközöket hozzanak létre. A dolgok internetének fejlesztői olyan szoftvereket hoznak létre, amelyek tárgyakat kapcsolnak össze rendszerekkel és eszközökkel, vagy amelyek ezeket a tárgyakat úgy programozzák, hogy azok önállóan működjenek.
A dolgok internetének fejlesztője adatokat gyűjt és elemzéseket végez, hogy mintákat találjon és előrejelzéseket tegyen. Mesterséges intelligencia (AI) és gépi tanulási algoritmusokat alkalmaz a feladatok automatizálására és az eszközök intelligenciájának növelésére. Felelősek a szoftverekért, amelyek lehetővé teszik, hogy a tárgyak kommunikáljanak egymással és a rendszerekkel, vagy hogy önállóan működjenek.
- • Adatok gyűjtése és elemzése adatérzékelők által.
- • Gépi tanulási algoritmusok fejlesztése és implementálása intelligens eszközök számára.
- • Szoftverek tervezése és kódolása, amelyek a dolgok internetének elemeit összekapcsolják.
Hol keresett ez a foglalkozás
Jelentett munkaerőhiány és -többlet, évenként. Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.
Mélyebb szín: több egymást követő évben ugyanúgy jelentve.
A számok erre vonatkoznak: Információs és kommunikációs technológiai foglalkozások — 75 foglalkozás, ezt is beleértve.
Hiány: Belgium, Bulgaria, Cyprus, Czechia és még 9.
Leghosszabb hiány: Czechia, 4 év.
Válasszon egy területet a térképen az adatok megtekintéséhez.
A forrásról›
Forrás: ELA/EURES, munkaerőhiány és -többlet. Az adatok foglalkozási csoport szintjén jelennek meg és Európát fedik le. A kiadások eltérnek a melléklet felépítésében és a lefedett országokban, így az évek közötti eltérés nem mindig jelenti azt, hogy a munkaerőpiac megváltozott. A szürke országokat nem jelentették, ami nem ugyanaz, mint az egyensúly.
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.
Fedezzen fel többet
Találja meg pályáját, és ismerje meg az ajánlásaink mögötti tudományt.
a dolgok internetének fejlesztője megfelelne neked?
Válaszolj három gyors kérdésre. Ez nem egy teljes értékelés – ez egy kedvcsináló, amely segít eldönteni, hogy összehasonlítsa-e profilját.
Szereted a Analitikus gondolkodás-t igénylő feladatokat?
Szereted a Elismerés-t igénylő feladatokat?
Szereted a Együttműködés-t igénylő feladatokat?
Jövőbeli kilátások a a dolgok internetének fejlesztője számára
The outlook for a dolgok internetének fejlesztője reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hogyan számolják ki ezeket a pontszámokat?
A rugalmassági index (0–100) becslést ad arról, hogy ez a hivatás strukturálisan mennyire védett az automatizálással és az AI-zavarokkal szemben, feladatszintű elemzés alapján. A magasabb pontszámok több emberi ítéletet igénylő feladatot jeleznek. Az AI-kitettség megmutatja a feladatórák azon becsült százalékát, amelyet a jelenlegi AI-képességek érinthetnek. Ezek modellből levezetett strukturális mutatók, nem egyéni munkahelyi biztonságra vonatkozó előrejelzések.
Hogyan változhat a a dolgok internetének fejlesztője a mesterséges intelligencia elterjedésével?
Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképzés fontosabbá válik.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképzés fontosabbá válik.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet
Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.
Hogy mi múlik még az embereken
- az IKT munkafolyamatot kidolgozza
Ahol az AI másodpilótává válhat
- nagy adathalmazokat elemez
- méretcsökkentést végez
- gépi tanulást alkalmaz
Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok
- adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
Életjelek és AI vektorok
AI expozíciós vektorok
0-100%Kitettség az AI-támogatott elemzésnek, mintafelismerésnek és prediktív modellezési feladatoknak
Kitettség a tartalomlétrehozásnak, kreatív augmentációnak és nagy nyelvmodell-eszközöknek
Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak
Kitettség a munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának
Műszaki részletek
A NexFuture v3.0 az automatizálási kitettséget közvetlenül az ESCO alapvető készségcsoportjaiból becsüli, a készségtömeggel súlyozva és szakértői horgonyokhoz kalibrálva. A pontszámok valószínűségi becslések, nem garanciák. A teljes részletekért lásd a NexFuture módszertani fehér könyvet.
Az automatizálásnak való kitettséget méri. Nem méri a fizetést, a keresletet, sem a közeledben elérhető állások számát.
Mit szoktak az emberek ebben a szerepben tenni
Digitális technológia
Egy átlagos nap a dolgok internetének fejlesztője
09 09:00 · Reggelt az IKT munkafolyamatot kidolgozza
10 10:30 · Délelőtt gépi tanulást alkalmaz
12 12:00 · délben információs rendszert tervez
14 14:00 · Délután adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
15 15:30 · Késő délután méretcsökkentést végez
17 17:00 · Összegzés nagy adathalmazokat elemez
A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.
Mi szükséges ehhez a munkához
Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.
-
méretcsökkentést végez
Csökkenti az adatkészlet változóinak vagy jellemzőinek számát a gépi tanulási algoritmusokban olyan módszerekkel, mint a főkomponens-elemzés, a mátrix-faktorizáció, az autoencoder módszerek és mások.
-
gépi tanulást alkalmaz
Olyan technikákat és algoritmusokat alkalmaz, amelyek lehetővé teszik, hogy az adatok kinyerését, tanulságok levonását és előrejelzések készítését, amelyeket programoptimalizáláshoz, az alkalmazásadaptáláshoz, mintafelismeréshez, szűréshez, a keresőmotorokhoz és a számítógépes látáshoz kell felhasználni.
-
adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
Vonatkozó adatok és információk összegyűjtése, feldolgozása és elemzése, adatok megfelelő tárolása és frissítése, valamint számadatok és adatok megjelenítése táblázatokkal és statisztikai diagramokkal.
-
nagy adathalmazokat elemez
Nagy mennyiségben numerikus adatokat gyűjt és értékel, különösen az adatok közötti minták azonosítása céljából.
-
az IKT munkafolyamatot kidolgozza
Vállalaton belüli ikt-tevékenység olyan ismételhető mintáinak létrehozása, amelyek javítják a termékek, informatikai eljárások és szolgáltatások szisztematikus átalakítását előállításuk során.
-
információs rendszert tervez
Meghatározza az integrált információs rendszerek (hardver, szoftver és hálózat) architektúráját, összetételét, összetevőit, moduljait, interfészeit és adatait, a rendszerkövetelmények és az előírások alapján.
dolgok internete
Az intelligens, internetre csatlakoztatott eszközök általános elvei, kategóriái, követelményei, korlátai és legsérülékenyebb pontjai (ezek többsége szándékolt internetkapcsolattal rendelkezik).
IKT szoftverspecifikációk
Különböző szoftvertermékek, például számítógépes programok és alkalmazási szoftverek jellemzői, használata és működése.
IKT-rendszerprogramozás
Rendszerszoftverek, rendszerarchitektúrákra vonatkozó specifikációk és hálózati, illetve rendszermodulok és -alkatrészek közötti interfészkialakítási technikák kifejlesztéséhez szükséges módszerek és eszközök.
mesterséges intelligencia alapelvei
A mesterséges intelligenciára vonatkozó elméletek, alkalmazott alapelvei, architektúrái és rendszerei, mint például az intelligens berendezések, a több, egymással kommunikáló intelligens berendezésből álló rendszerek, a szakértői rendszerek, a szabályokon alapuló rendszerek, a neurális hálózatok, az ontológiák és a kognitív elméletek.
IKT architekturális környezetek
Az információs rendszer architektúráját leíró követelmények összessége.
- algoritmusok
- feladat-végrehajtás algoritmizálása
- gépi tanulás
- hardvertesztelési módszerek
- mechatronika
- számítástechnika
- számítástudomány
Nézze meg, hogy ez a szerep illeszkedik-e a karrier DNS-éhez
Végezze el az ingyenes karrier-DNS felmérést, hogy megtudja, hogyan illeszkedik a a dolgok internetének fejlesztője érdeklődési köréhez, munkastílusához és jövőbeli útjához. Kevesebb, mint 10 percen belül személyre szabott illeszkedési jelzést és ütemtervet kap a következő lépésekhez.
Keresés a folytatáshoz mobilonA dolgok internetének fejlesztője: hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat
Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.
Alapdiploma
Valódi programok, amelyek ehhez a foglalkozáshoz vezetnek, országonként.
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
Karrierutak és hasonló szerepek
Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.
Hol fér el a a dolgok internetének fejlesztője?
A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.
Gyakran ismételt kérdések
- Milyen készségek szükségesek a dolgok internetének fejlesztőjeként való munkához?
- Szükség van erős programozási ismeretekre (pl. Python, C++), adatbányászatra, gépi tanulásra, mesterséges intelligenciára, valamint a dolgok internetének architektúrájának és protokolljainak ismeretére. Fontos a problémamegoldó képesség és a csapatmunkára való nyitottság.
- Hol lehet a dolgok internetének fejlesztőjeként dolgozni?
- A dolgok internetének fejlesztői számos területen találhatnak munkát, beleértve az ipari automatizálást, az okoseszközöket, az egészségügyet, a közlekedést és a mezőgazdaságot. Többnyire alkalmazotti pozícióban helyezkednek el, de a freelancing is egyre népszerűbb lehetőség.
- Milyen a munkaszervezete a dolgok internetének fejlesztőknek?
- Általában alkalmazotti pozícióban dolgoznak, csapatban, de a freelancing is egyre gyakoribb. A feladatok gyakran projektalapúak, és szoros együttműködést igényelnek más szakemberekkel, például mérnökökkel és adatkutatókkal.
- A Dolgok Internetének Fejlesztője — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
- Évi 133 080 dollár a mediánban, 2025-05 állapot szerint. A tagállami mediánok 79 380 és 174 410 dollár között mozognak. Forrás: US Bureau of Labor Statistics. Az adat az Egyesült Államokra vonatkozik, és nem európai előrejelzés.
Források: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Az adatok frissítve: 2026. szeptember 20. Adatainkról