Mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)
Pillanatkép
A mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnökök a mesterséges intelligencia módszereit alkalmazzák a műszaki tudományok, a robotika és az informatika területén olyan programok tervezésére, amelyek szimulálják az intelligenciát, beleértve a gondolkodási modelleket, a kognitív és tudásalapú rendszereket, a problémamegoldást és a döntéshozatalt. Emellett strukturált tudást építenek be számítógépes rendszerekbe (ontológiák, tudásbázisok) annak érdekében, hogy megoldják azokat az összetett problémákat, amelyek általában magas szintű emberi szakértelmet vagy mesterségesintelligencia-módszereket igényelnek.
Az AI-mérnökök a műszaki tudományok, a robotika és az informatika területén alkalmazzák a mesterséges intelligencia módszereit. Nap mint nap olyan programokat fejlesztenek, amelyek szimulálják az emberi intelligenciát, beleértve a gondolkodási modelleket, a kognitív rendszereket és a problémamegoldást. Strukturált tudást építenek be számítógépes rendszerekbe, ontológiákat és tudásbázisokat hozva létre, hogy komplex problémákra lehessen megoldást találni, amelyek magas szintű szakértelem vagy mesterséges intelligencia alkalmazását igénylik.
- • Mesterséges intelligencia algoritmusok tervezése, fejlesztése és implementálása.
- • Kognitív rendszerek és tudásbázisok építése és karbantartása.
- • Problémamegoldó rendszerek fejlesztése, amelyek emberi szakértelem helyett AI-t használnak.
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: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus és még 6.
Leghosszabb hiány: Austria, 3 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.
mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)megfelelne neked?
Válaszolj három gyors kérdésre. Ez nem egy teljes értékelés – ez egy kedvcsináló, amely segít eldönteni, hogy összehasonlítsa-e profilját.
Szereted aAnalitikus gondolkodás-t igénylő feladatokat?
Szereted aEgyüttműködés-t igénylő feladatokat?
Szereted aTeljesítmény-t igénylő feladatokat?
Jövőbeli kilátások a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök) számára
The outlook for mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök) 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 amesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)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.
Hogyan változhat amesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)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.
Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet
Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.
Hogy mi múlik még az embereken
- meghatározza a műszaki követelményeket
Ahol az AI másodpilótává válhat
- nagy adathalmazokat elemez
- elemzi az üzleti követelményeket
- kreatívan alkalmazza a digitális technológiákat
Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok
- adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
- adathalmazokat képez
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 munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának
Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak
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 napmesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)
09 09:00 · Reggelt IKT rendszerelméleti elveket alkalmaz
10 10:30 · Délelőtt adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
12 12:00 · délben adathalmazokat képez
14 14:00 · Délután adatok vizuális megjelenítését készíti
15 15:30 · Késő délután elemzi az üzleti követelményeket
17 17:00 · Összegzés folyamattervet készít
A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.
- 1adatbányászat
A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a statisztika és az adatbázisok módszerei, amelyeket a tartalom adatállományból történő kinyerésére használnak.
- 2adatmodellek
Az adatelemek strukturálásához és a közöttük fennálló kapcsolatok kimutatásához használt technikák és meglévő rendszerek, valamint az adatstruktúrák és -kapcsolatok értelmezésére szolgáló módszerek.
- 3információ kategorizálása
Az információ kategóriákba sorolásának folyamata, valamint az adatok közötti kapcsolat bemutatása egyértelműen meghatározott célokra.
- 4információkinyerés
Információk strukturálatlan vagy félig strukturált digitális dokumentumokból és forrásokból történő kiderítéséhez és kinyeréséhez használt technikák és módszerek.
- 5információs architektúra
Módszerek, amelyeken révén strukturált, tárolható, karbantartható, összekapcsolható, cserélhető és felhasználható információk keletkeznek.
- 6információstruktúra
Az adatformátumot meghatározó infrastruktúra típusa: félig strukturált, strukturálatlan és strukturált.
- 7mesterséges 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.
- 8Python (számítógépes programozás)
Szoftverfejlesztési technikák és elvek, például elemzés, algoritmusok, kódolás, programozási paradigmák tesztelése és összeállítása Pythonban.
- 9RDF lekérdező nyelv
Az olyan lekérdező nyelvek, mint a SPARQL, amelyet az Resource Description Framework (RDF) formátumban tárolt adatok lekérésére és manipulálására használnak.
- 10strukturálatlan adat
Előre meg nem határozott módon elrendezett vagy előre meghatározott adatmodellel nem rendelkező információk, amelyek nehezen értelmezhetők, és amelyekben nehezen fedezhetők fel minták olyan technikák alkalmazása nélkül, mint például az adatbányászat.
- 11üzleti folymatmodellezés
Az üzleti folyamatok jellemzőinek leírására és elemzésére, valamint a továbbfejlesztés modellezésére szolgáló eszközök, módszerek és jelölések, például a Business Process Model and Notation (BPMN) Business Process Execution Language (BPEL).
- 12vizuális megjelenítési technikák
A képi ábrázolási és interakciós technikák, például hisztogramok, szórásdiagramok, területdiagram, hierarchia térkép és párhuzamos koordináták, amelyek absztrakt numerikus és nem számszerű adatok bemutatására használhatók annak érdekében, hogy ezen információk megértését megerősítsék.
-
kreatívan alkalmazza a digitális technológiákat
Tudás létrehozás, valamint folyamatok és termékek innovációja céljából digitális eszközök és technológiák használata. A digitális környezetben felmerülő fogalmi problémák és problémás helyzetek megértése és megoldása érdekében egyéni és kollektív részvétel a kognitív feldolgozásban.
-
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.
-
folyamattervet készít
Meghatározza egy adott folyamat munkafolyamatát és erőforrásigényét, különféle eszközök, például folyamatszimulációs szoftverek, folyamatábrák és méretarányos modellek alkalmazásával.
-
nagy adathalmazokat elemez
Nagy mennyiségben numerikus adatokat gyűjt és értékel, különösen az adatok közötti minták azonosítása céljából.
-
kreatív ötleteket valósít meg
Új művészeti koncepciókat és kreatív ötleteket dolgoz ki.
-
adathalmazokat képez
Létrehoz egy új vagy már meglévő kapcsolódó adathalmazokból álló gyűjteményt, amely különálló elemekből áll, de egységként manipulálható.
-
elemzi az üzleti követelményeket
Ügyfelek igényeinek és elvárásainak vizsgálata egy termék vagy szolgáltatás esetében a következetlenségek és az érintett érdekelt felek esetleges nézeteltéréseinek feltárása és megoldása érdekében.
-
statisztikai szoftvereket fejleszt
Részvétel az ökonometriai és statisztikai elemzési számítógépes programok különböző fejlődési szakaszaiban, például a kutatás, az új termékfejlesztés, a prototípusgyártás és a karbantartás terén.
Készség DNS
Munkahelyi személyiségi vonások és értékek, amelyek ezt a szerepet jellemzik
Nézze meg, hogy ez a szerep illeszkedik-e a karrier DNS-éhez
Végezze el az ingyenes karrier-DNS felmérést, hogy megtudja, hogyan illeszkedik amesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)érdeklődési köréhez, munkastílusához és jövőbeli útjához. Kevesebb, mint 10 percen belül személyre szabott illeszkedési jelzést és ütemtervet kap a következő lépésekhez.
Keresés a folytatáshoz mobilonPath to become a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Alapdiploma
Real programmes leading to this occupation, by country.
Finnország 8
Diplomi-insinööri
Tradenomi (ylempi AMK)
Diplomi-insinööri
Insinööri (ylempi AMK)
Programmes only — this list does not include online courses.
Karrierutak és hasonló szerepek
Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.
Hol fér el amesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)?
A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.
Gyakran ismételt kérdések
- Milyen készségek szükségesek a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnöki pozícióhoz?
- Erős programozási ismeretek (pl. Python, Java), mély tudás a gépi tanulás, mélytanulás és természetes nyelvi feldolgozás területeiről, valamint a matematikai modellezés és statisztika alapjai elengedhetetlenek. Fontos a problémamegoldó képesség, a kritikus gondolkodás és a csapatmunkához való alkalmazkodás.
- Milyen munkakörnyezetben dolgozik általában egy AI-mérnök?
- Az AI-mérnökök jellemzően alkalmazotti pozícióban dolgoznak, technológiai vállalatoknál, kutatóintézeteknél vagy nagyobb vállalkozásoknál, ahol mesterséges intelligencia alapú megoldásokat fejlesztenek. A munkavégzés elsősorban irodai környezetben történik, de a projektek jellege és a cég kultúrája függvényében lehetnek távoli munkavégzési lehetőségek is.
- Milyen hosszú távú kilátások vannak a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnöki pályán?
- A mesterséges intelligencia területe folyamatosan fejlődik, ezért az AI-mérnökök iránti kereslet folyamatosan növekszik. A technológia fejlődésével új specializációk és munkakörök jönnek létre, így hosszú távon stabil és perspektívás karrierpályát kínál.
- Mesterséges Intelligenciával Foglalkozó Mérnök (AI-Mérnök) — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
- Évi 140 910 dollár a mediánban, 2025-05 állapot szerint. A tagállami mediánok 82 590 és 206 220 dollár között mozognak. Forrás: US Bureau of Labor Statistics. Az adat az Egyesült Államokra vonatkozik, és nem európai előrejelzés.