Ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
Istantanea
Gli ingegneri dell’intelligenza artificiale applicano metodi di intelligenza artificiale nell’ingegneria, nella robotica e nell’informatica per progettare programmi che simulano l’intelligenza, compresi i modelli di pensiero, i sistemi cognitivi e i sistemi basati sulla conoscenza, la risoluzione dei problemi e il processo decisionale. Integrano inoltre conoscenze strutturate nei sistemi informatici (ontologie, basi di conoscenze) al fine di risolvere problemi complessi che normalmente richiedono un alto livello di competenze umane o metodi di intelligenza artificiale.
In qualità di ingegnere/ingegnera dell'intelligenza artificiale di livello 5 (Leadership & Strategy), sarai responsabile della progettazione, dello sviluppo e dell'integrazione di sistemi di intelligenza artificiale all'interno di progetti complessi. Il tuo lavoro coinvolgerà l'applicazione di tecniche avanzate di machine learning, deep learning e sistemi basati sulla conoscenza per creare soluzioni che automatizzano processi, migliorano il processo decisionale e risolvono sfide aziendali significative. Sarai anche coinvolto nella ricerca e nello sviluppo di nuove metodologie e algoritmi di intelligenza artificiale, valutando la loro applicabilità e implementazione.
- • Progettare e sviluppare modelli di intelligenza artificiale per applicazioni specifiche, integrando conoscenze strutturate attraverso ontologie e basi di conoscenza.
- • Guidare e coordinare team di ingegneri e sviluppatori nell'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale, assicurando la conformità agli standard di qualità e sicurezza.
- • Valutare e selezionare le tecnologie e gli strumenti di intelligenza artificiale più appropriati per risolvere problemi complessi.
Dove questa professione è richiesta
Carenze ed eccedenze di manodopera segnalate, per anno. Pubblicato per gruppi professionali, non per singole qualifiche.
Colore più intenso: segnalato allo stesso modo per più anni consecutivi.
I dati riguardano Specialisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione — 75 professioni, compresa questa.
In carenza: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus e altri 6.
Carenza più duratura: Austria, 3 anni.
Seleziona un territorio sulla mappa per vederne i dati.
Informazioni sulla fonte›
Fonte: ELA/EURES, carenze ed eccedenze di manodopera. I dati sono pubblicati a livello di gruppo professionale e riguardano l’Europa. Le edizioni differiscono per struttura dell’allegato e per i paesi coperti, quindi una variazione tra un anno e l’altro non significa sempre che il mercato del lavoro sia cambiato. I paesi in grigio non sono stati segnalati, il che non equivale a un mercato in equilibrio.
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.
Esplora altro
Trova il tuo percorso professionale e scopri la scienza dietro i nostri consigli.
ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificialepotrebbe andarti bene?
Rispondi a tre domande veloci. Questa non è una valutazione completa: è un teaser per aiutarti a decidere se confrontare il tuo profilo.
Ti piacciono le attività che richiedonoPensiero analitico?
Ti piacciono le attività che richiedonoCooperazione?
Ti piacciono le attività che richiedonoRisultato?
Prospettive future per ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
The outlook for ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Come vengono calcolati questi punteggi?
L'Indice di Resilienza (0–100) stima quanto sia strutturalmente protetta questa occupazione dall'automazione e dalle disruption dell'IA, basandosi sull'analisi a livello di compiti. Punteggi più alti significano più attività che richiedono giudizio umano. L'Esposizione all'IA mostra la percentuale stimata di ore di lavoro che le capacità IA attuali potrebbero influenzare. Questi sono indicatori strutturali derivati dal modello, non previsioni sulla sicurezza lavorativa individuale.
Come potrebbe cambiareingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificialecon la crescita dell'adozione dell'IA?
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Come potrebbe cambiareingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificialecon la crescita dell'adozione dell'IA?
Diverse aree di attività potrebbero spostarsi verso flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale, quindi la riqualificazione diventa più importante.
Scenario illustrativo basato sull'automatizzabilità delle attività — non una previsione. I valori vengono arrotondati quanto più si guarda avanti.
Come l'intelligenza artificiale può cambiare questo ruolo
Interpretazione deterministica e basata su modelli dei segnali di ruolo attuali: non una garanzia di sostituzione.
Ciò che dipende ancora dalle persone
- definire i requisiti tecnici
Dove l’intelligenza artificiale può diventare un copilota
- analizzare i megadati
- analizzare i requisiti aziendali
- usare le tecnologie digitali in modo creativo
Attività più esposte all'automazione
- utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
- creare gli insiemi di dati
Segni vitali e vettori di IA
Vettori di esposizione AI
0-100%Esposizione all'analisi assistita da AI, al riconoscimento di modelli e alle attività di modellazione predittiva
Esposizione alla generazione di contenuti, all'aumento creativo e agli strumenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni
Esposizione all'automazione del flusso di lavoro, al software di supporto alle decisioni e alla digitalizzazione dei processi
Esposizione all'automazione fisica, alla robotica e allo spostamento di attività guidato da sensori
Dettagli tecnici
NexFuture v3.0 stima l'esposizione all'automazione direttamente dai gruppi di competenze essenziali ESCO, ponderata per massa di competenze e calibrata su ancore di esperti. I punteggi sono stime probabilistiche, non garanzie. Consulta il White Paper sulla metodologia NexFuture per tutti i dettagli.
Misura l'esposizione all'automazione. Non misura la retribuzione, la domanda né quanti posti di lavoro esistono vicino a te.
Cosa fanno solitamente le persone in questo ruolo
Tecnologia digitale
Una giornata tipo daingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
09 09:00 · Mattina applicare la teoria dei sistemi TIC
10 10:30 · Metà mattina analizzare i megadati
12 12:00 · Mezzogiorno analizzare i requisiti aziendali
14 14:00 · Pomeriggio creare gli insiemi di dati
15 15:30 · Nel tardo pomeriggio creare rappresentazioni visive di dati
17 17:00 · Conclusione definire i requisiti tecnici
L'ordine delle attività è illustrativo. I singoli giorni variano.
architettura dell’informazione
I metodi con cui le informazioni vengono generate, strutturate, conservate, gestite, collegate, scambiate e utilizzate.
classificazione delle informazioni
Il processo di classificazione delle informazioni in categorie indicando le relazioni tra i dati per determinati scopi chiaramente definiti.
dati non strutturati
Le informazioni che non sono organizzate in modo predefinito o che non hanno un modello di dati predefinito, che sono difficili da comprendere e per cui è difficile trovare modelli senza utilizzare tecniche come l’estrazione di dati.
elaborazione di modelli di processi aziendali
Gli strumenti, i metodi e le notazioni, quali Business Process Model and Notation (BPMN) e Business Process Execution Language (BPEL), utilizzati per descrivere e analizzare le caratteristiche di un processo aziendale e modellare il suo ulteriore sviluppo.
estrazione di dati
I metodi di intelligenza artificiale, di apprendimento automatico, le statistiche e le banche dati utilizzati per estrarre contenuti da un insieme di dati.
estrazione di informazioni
Le tecniche e i metodi utilizzati per ottenere ed estrarre informazioni da documenti e fonti digitali non strutturati o semistrutturati.
linguaggio di interrogazione resource description framework
I linguaggi di interrogazione, come SPARQL, usati per recuperare e manipolare dati memorizzati in formato Resource Description Framework (RDF).
modelli di dati
Le tecniche e i sistemi esistenti utilizzati per strutturare gli elementi di dati e mostrare le relazioni tra loro, e i metodi per interpretare le strutture e le relazioni dei dati.
principi di intelligenza artificiale
Le teorie dell’intelligenza artificiale, i principi applicati, le architetture e i sistemi, quali gli agenti intelligenti, i sistemi multi-agente, i sistemi esperti, i sistemi basati su regole, le reti neurali, le ontologie e le teorie cognitive.
Python (programmazione informatica)
Le tecniche e i principi dello sviluppo di software, quali analisi, algoritmi, codifica, collaudo e compilazione dei paradigmi di programmazione con Python.
struttura dell’informazione
Il tipo di infrastruttura che definisce il formato dei dati (semistrutturati, non strutturati e strutturati).
tecniche di rappresentazione visiva
Le tecniche di rappresentazione visiva e di interazione, quali istogrammi, diagrammi a dispersione, diagrammi di superficie, mappe ad albero e diagrammi a coordinate parallele, che possono essere utilizzate per presentare dati astratti numerici e non numerici, al fine di rafforzare la comprensione umana di tali informazioni.
-
usare le tecnologie digitali in modo creativo
Utilizzare strumenti e tecnologie digitali per creare conoscenze e innovare processi e prodotti. Impegnarsi individualmente e collettivamente nell’elaborazione cognitiva per comprendere e risolvere i problemi concettuali e le situazioni problematiche negli ambienti digitali.
-
utilizzare le tecniche di elaborazione dei dati
Raccogliere, elaborare e analizzare dati e informazioni pertinenti, conservare e aggiornare correttamente i dati e rappresentare le cifre e i dati utilizzando grafici e diagrammi statistici.
-
pianificare processi
Individuare i requisiti in materia di flusso di lavoro e di risorse per un determinato processo, utilizzando una serie di strumenti quali software di simulazione di processo, diagrammi di flusso e modelli di scala.
-
analizzare i megadati
Raccogliere e valutare dati numerici in grandi quantità, in particolare allo scopo di individuare i modelli tra i dati.
-
sviluppare le idee creative
Sviluppare nuovi concetti artistici e idee creative.
-
creare gli insiemi di dati
Generare una raccolta di insiemi di dati nuovi o esistenti costituiti da elementi separati, ma che possono essere manipolati come un’unica unità.
-
analizzare i requisiti aziendali
Studiare le esigenze e le aspettative dei clienti per un prodotto o un servizio al fine di individuare e risolvere le incoerenze e i possibili disaccordi tra le parti interessate.
-
sviluppare software statistici
Partecipare alle varie fasi di sviluppo dei programmi informatici di analisi econometrica e statistica, quali la ricerca, lo sviluppo di nuovi prodotti, la creazione di prototipi e la manutenzione.
-
creare rappresentazioni visive di dati
Creare rappresentazioni visive di dati quali grafici o diagrammi per una comprensione più agevole.
-
applicare la teoria dei sistemi TIC
Applicare i principi della teoria dei sistemi TIC al fine di spiegare e documentare le caratteristiche del sistema che possono essere applicate universalmente ad altri sistemi.
DNA delle competenze
Tratti di personalità lavorativa e valori che definiscono questo ruolo
Scopri se questo ruolo si adatta al tuo DNA professionale
Partecipa alla valutazione gratuita Career DNA per vedere comeingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificialesi allinea ai tuoi interessi, al tuo stile di lavoro e al tuo percorso futuro. In meno di 10 minuti riceverai un segnale di idoneità personalizzato e una tabella di marcia su cosa fare dopo.
Scansiona per continuare sul cellularePath to become an ingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Laurea triennale
Real programmes leading to this occupation, by country.
Percorsi de crescita e ruoli simili
Esplora i tipici percorsi di carriera, le competenze adiacenti e i ruoli simili per pianificare la tua prossima transizione.
Dove si adattaingegnere dell’intelligenza artificiale/ingegnera dell'intelligenza artificiale?
Punteggi di somiglianza basati sulla sovrapposizione delle competenze dai dati ESCO.
Domande frequenti
- Quali competenze specifiche sono richieste per un ruolo di leadership nell'intelligenza artificiale?
- Oltre a una solida base in informatica, ingegneria e matematica, sono richieste competenze avanzate in machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale e sistemi basati sulla conoscenza. La capacità di guidare team, comunicare efficacemente e risolvere problemi complessi è fondamentale.
- Come si applicano le ontologie e le basi di conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale?
- Le ontologie e le basi di conoscenza forniscono una rappresentazione strutturata della conoscenza, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di ragionare, apprendere e prendere decisioni in modo più efficace. Vengono utilizzate per integrare informazioni provenienti da diverse fonti e per migliorare la comprensione del contesto.
- Qual è l'importanza della ricerca e sviluppo in questo ruolo?
- L'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione. La ricerca e lo sviluppo continuo sono essenziali per rimanere all'avanguardia, esplorare nuove applicazioni e migliorare le prestazioni dei sistemi esistenti. Questo ruolo richiede un impegno costante nell'apprendimento e nell'innovazione.
- Ingegnere Dell’intelligenza Artificiale/Ingegnera Dell'intelligenza Artificiale — quanto si guadagna negli Stati Uniti?
- 140.910 dollari l’anno come mediana, al 2025-05. Le mediane dei singoli Stati vanno da 82.590 a 206.220 dollari. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. Il dato riguarda gli Stati Uniti e non è una proiezione per l’Europa.