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.
A számok erre vonatkoznak: Információs és kommunikációs technológiai foglalkozások — 75 foglalkozás, ezt is beleértve.
Hiány: Ausztria, Belgium, Bulgária, Ciprus és még 6.
Leghosszabb hiány: Ausztria, 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.
Mit jelentenek ezek a kifejezések
A négy dolog, amelyről ez a rész tájékoztatást ad
- Jelentett kereslet
- Azt mutatja, hogy a munkáltatók jeleznek-e igényt erre a munkára — ez egy országos vagy uniós szerv által közzétett értékelés, nem pedig darabszám.
- Merre tart
- Azt mutatja, hogy a hivatalos előrejelzés szerint várhatóan milyen irányban változik az ezen a területen foglalkoztatottak száma a következő években.
- Betöltendő állások
- Nagyjából azt mutatja, hány betöltendő állás keletkezik a növekedés, valamint a munkát elhagyók miatt.
- Jellemző bér
- Azt mutatja, hogy ezen a területen jellemzően mennyit keresnek ott, ahol a forrás közöl ilyen adatot. Az üresen hagyott mező nem azt jelenti, hogy a munkát nem fizetik, hanem azt, hogy az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot.
Egy mutatót nem tüntetünk fel, ha az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot; ilyenkor nem nullaként jelenik meg.
Melyik irányba billen a piac az Ön szempontjából
- Az Ön javára
- Több az állás, mint a jelentkező — a munkáltatók versenyeznek a jelöltekért.
- Kiegyensúlyozott
- Az állások és a jelentkezők száma nagyjából megegyezik.
- Versenyhelyzet
- Több a jelentkező, mint az állás — számítson versenyre.
- Ellentmondó adatok
- A források eltérnek, vagy ugyanabból a foglalkozási csoportból az egyik helyen hiány, a másikon többlet van.
Minden forrás e négy értékelés egyikét adja, így egyetlen szókészletet kell megtanulni. Az eltérés az alapjukul szolgáló bizonyítékokban van, amelyeket minden értékelés alatt feltüntetünk — ez lehet a betöltendő állások és az álláskeresők mért aránya, vagy egy országos szerv által közzétett értékelés.
Hogyan viszonyul ez a munka az ugyanabban az országban végzett többi munkához
- Erős
- A legerősebbek között that country országban
- Jó
- Erősebb a legtöbb szakmánál that country országban
- Vegyes
- Nagyjából szokásos that country országban
- Gyenge
- Gyengébb a legtöbb szakmánál that country országban
Ez egy országon belüli rangsor, nem pedig olyan pontszám, amelyet országhatárokon át lehet vinni — a két ország mögötti nyilvántartások eltérő embereket számolnak, ezért ugyanaz a szám mást jelent az egyes országokban. Ezért fordulhat elő az is, hogy egy munka az országban az Erős kategóriába tartozik, mégis Versenyhelyzet értékelést kap: egy összességében zsúfolt piacon is az élmezőnyben van.
Honnan származnak ezek az adatok
Minden adatot egy országos statisztikai hivatal, állami foglalkoztatási szolgálat vagy uniós szerv tesz közzé, és minden kártyán feltüntetjük a forrást, valamint az általa lefedett időszakot. Egyes helyeken havonta számolják az adatokat, máshol évente egyszer vagy kétszer készítenek értékelést, ezért a ugyanazon a térképen szereplő két hely eltérő időszakról szólhat — a dátumot mindig feltüntetjük.
Mindez nem jelzi előre egyetlen ember esélyeit sem. Egy piacot ír le.
Jelentett kereslet · Jellemző bér · Merre tart (Magyarország, Ausztria, Németország, Szlovákia, Románia, Hollandia)
| Jelentett kereslet | Jellemző bér | Merre tart | |
|---|---|---|---|
| Magyarország | Nem jelentették | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Ausztria | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Németország | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Szlovákia | Többletet jelentettek ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Románia | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * | — | +177,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Hollandia | Hiányt jelentettek ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.
Diákokat, ügyfeleket vagy munkavállalókat segít pályaorientációs tanácsadással? Használja ezeket a foglalkozási adatokat szervezetében.
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 a mesterséges 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.
Számos feladatterület eltolódhat a mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok felé, így az átképz és fontosabbá válik.
Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.
Modell alapú becslés. Tervezési jelként használja, nem garanciaként.
Hasonlítsa össze ezt a profiljával
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 nap mesterséges 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.
Mi szükséges ehhez a munkához
Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.
-
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.
-
adatok vizuális megjelenítését készíti
Az adatokat a könnyebb megértés érdekében vizuális módon ábrázol, például táblázatok vagy diagramok formájában.
-
IKT rendszerelméleti elveket alkalmaz
Végrehajtja az információs és kommunikációs technológiai (IKT) rendszerek elméletének alapelveit annak érdekében, hogy elmagyarázza és dokumentálja a rendszer jellemzőit, amelyek egyetemesen alkalmazhatók más rendszerekre.
adatbányászat
A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a statisztika és az adatbázisok módszerei, amelyeket a tartalom adatállományból történő kinyerésére használnak.
adatmodellek
Az adatelemek strukturálásához és a közöttük fennálló kapcsolatok kimutatásához használt technikák és meglévő rendszerek, valamint az adatstruktúrák és -kapcsolatok értelmezésére szolgáló módszerek.
információ kategorizálása
Az információ kategóriákba sorolásának folyamata, valamint az adatok közötti kapcsolat bemutatása egyértelműen meghatározott célokra.
információkinyerés
Információk strukturálatlan vagy félig strukturált digitális dokumentumokból és forrásokból történő kiderítéséhez és kinyeréséhez használt technikák és módszerek.
információs architektúra
Módszerek, amelyeken révén strukturált, tárolható, karbantartható, összekapcsolható, cserélhető és felhasználható információk keletkeznek.
információstruktúra
Az adatformátumot meghatározó infrastruktúra típusa: félig strukturált, strukturálatlan és strukturált.
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.
Python (számítógépes programozás)
Szoftverfejlesztési technikák és elvek, például elemzés, algoritmusok, kódolás, programozási paradigmák tesztelése és összeállítása Pythonban.
RDF lekérdező nyelv
Az olyan lekérdező nyelvek, mint a SPARQL, amelyet az Resource Description Framework (RDF) formátumban tárolt adatok lekérésére és manipulálására használnak.
strukturálatlan 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.
üzleti 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).
vizuális 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.
Mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök): hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat
Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.
Alapdiploma
2992 képzés tanítja a munkakörhöz szükséges alapvető készségeket 30 országban. Ezenkívül 728 rövid tanfolyam, amelyek egy-egy készséget fejlesztenek.
Karrierutak és hasonló szerepek
Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.
Hol fér el a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnök (AI-mérnök)?
A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.
Szervezeteknek
Az ezen az oldalon szereplő adatok az Ön diákjai, ügyfelei és munkatársai szolgálatában.
Gyakran ismételt kérdések
Milyen készségek szükségesek a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnöki pozícióhoz?
Milyen munkakörnyezetben dolgozik általában egy AI-mérnök?
Milyen hosszú távú kilátások vannak a mesterséges intelligenciával foglalkozó mérnöki pályán?
Mesterséges Intelligenciával Foglalkozó Mérnök (AI-Mérnök) — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
Források: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Az adatok frissítve: 2026. október 3. Adatainkról