Mākslīgā intelekta inženieris
Momentuzņēmums
Mākslīgā intelekta inženieri izmanto mākslīgā intelekta metodes inženierzinātnēs, robotikā un datorzinātnēs, lai izstrādātu programmas, kas simulē intelektu, citastarp domāšanas modeļus, kognitīvās un uz zināšanām balstītas sistēmas, problēmu risināšanu un lēmumu pieņemšanu. Viņi arī integrē strukturētas zināšanas datorsistēmās (ontoloģijas, zināšanu bāzes), lai risinātu sarežģītas problēmas, kuru risināšanai parasti nepieciešamas augsta līmeņa cilvēku zināšanas vai mākslīgā intelekta metodes.
Mākslīgā intelekta inženiera darbs ietver programmu izstrādi, kas simulē cilvēka intelektu, izmantojot dažādas mākslīgā intelekta metodes. Ikdienā jūs būsiet iesaistīts algoritmu izstrādē un optimizācijā, datu apstrādē un analīzē, kā arī strukturētu zināšanu integrēšanā datorsistēmās. Šis karjeras posms prasa spēju domāt analītiski, risināt problēmas un strādāt komandā, lai radītu efektīvas un inovatīvas AI risinājumus.
- • Mākslīgā intelekta algoritmu un modeļu izstrāde un optimizācija.
- • Datu apstrāde, analīze un vizualizācija, lai identificētu tendences un atklātu problēmas.
- • Strukturētu zināšanu bāzu (ontoloģiju) izstrāde un integrēšana datorsistēmās.
Kur šī profesija ir pieprasīta
Ziņotais darbaspēka deficīts un pārpalikums pa gadiem. Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.
Skaitļi attiecas uz grupu Informācijas un komunikāciju tehnoloģiju vecākie speciālisti — 75 profesijas, ieskaitot šo.
Deficīts: Austrija, Beļģija, Bulgārija, Kipra un vēl 6.
Ilgākais deficīts: Austrija, 3 gadi.
Izvēlieties teritoriju kartē, lai redzētu tās datus.
Par šo avotu›
Avots: ELA/EURES, darbaspēka deficīts un pārpalikums. Dati tiek publicēti profesiju grupas līmenī un aptver Eiropu. Izdevumi atšķiras pielikuma uzbūvē un aptverto valstu ziņā, tāpēc atšķirība starp gadiem ne vienmēr nozīmē, ka darba tirgus ir mainījies. Pelēkās valstis nav ziņojušas, kas nav tas pats, kas līdzsvars.
Ko nozīmē šie vārdi
Četras lietas, par kurām ziņo šī sadaļa
- Ziņotais pieprasījums
- Ziņotais pieprasījums rāda, vai darba devēji ziņo, ka šajā profesijā ir vajadzīgi cilvēki — tas ir valsts vai ES iestādes publicēts vērtējums, nevis skaits.
- Kurp tas virzās
- Kurp tas virzās rāda, kā tuvāko gadu laikā, balstoties uz oficiālu prognozi, paredzēts mainīties nodarbin ātībai šajā profesijā.
- Brīvās darbvietas
- Brīvās darbvietas aptuveni raksturo, cik darbvietu rodas gan izaugsmes, gan to cilvēku dēļ, kuri pamet šo profesiju.
- Parastais atalgojums
- Parastais atalgojums rāda, cik parasti pelna cilvēki šajā profesijā, ja avots šos datus publicē. Tukšs lauks nenozīmē, ka darbs ir neapmaksāts; tas nozīmē, ka neviens šo informāciju par attiecīgo vietu nepublicē.
Rādītājs netiek iekļauts, ja neviens to par attiecīgo vietu nepublicē, nevis uzrādīts kā nulle.
Kurā virzienā tirgus sliecas jums par labu
- Jums par labu
- Brīvo vietu ir vairāk nekā meklētāju — darba devēji sacenšas par kandidātiem.
- Līdzsvarā
- Brīvo vietu un meklētāju skaits ir aptuveni vienāds.
- Liela konkurence
- Meklētāju ir vairāk nekā brīvo vietu — rēķinieties ar konkurenci.
- Pretrunīgi dati
- Avoti nesakrīt, vai arī vienā vietā tās pašas profesiju grupas trūkst, bet citā ir pārpalikums.
Katrs avots nonāk pie viena no šiem četriem vērtējumiem, tāpēc jāapgūst viena vārdu kopa. Atšķiras pierādījumi, uz kuriem vērtējums balstās; tie ir norādīti zem katra vērtējuma — izmērīta brīvo darbvietu un darba meklētāju attiecība vai valsts iestādes publicēts novērtējums.
Kā šī profesija salīdzināma ar citām profesijām tajā pašā valstī
- Spēcīgs
- Starp spēcīgākajām valstī that country
- Labs
- Spēcīgāka nekā vairums profesiju valstī that country
- Nevienmērīgs
- Aptuveni ierasta valstij that country
- Vājš
- Vājāka nekā vairums profesiju valstī that country
Tas ir rangējums vienas valsts ietvaros, nevis vērtējums, ko var izmantot pāri robežām — reģistros, uz kuriem balstās dati par abām valstīm, tiek uzskaitīti atšķirīgi cilvēki, tāpēc viens un tas pats skaitlis katrā valstī nozīmē ko citu. Tāpēc profesija var būt viena no spēcīgākajām valstī un tomēr tikt parādīta kā Liela konkurence: tā ieņem vadošo vietu kopumā pārpildītā darba tirgū.
No kurienes šie dati nāk
Katru skaitli publicē valsts statistikas pārvalde, publiskais nodarbinātības dienests vai ES iestāde, un katrā kartītē ir norādīts avots un periods, uz kuru dati attiecas. Dažviet dati tiek apkopoti katru mēnesi, citviet novērtējums tiek veikts reizi vai divas reizes gadā, tāpēc divas vietas vienā kartē var raksturot atšķirīgus laikposmus — datums vienmēr ir norādīts.
Tas viss neprognozē viena cilvēka izredzes. Tas raksturo darba tirgu.
Ziņotais pieprasījums · Parastais atalgojums · Kurp tas virzās (Latvija, Lietuva, Igaunija, Vācija, Somija, Zviedrija)
| Ziņotais pieprasījums | Parastais atalgojums | Kurp tas virzās | |
|---|---|---|---|
| Latvija | Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * | — | +41,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Lietuva | Nav ziņots | — | +54,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Igaunija | Ziņots par deficītu ELA/EURES 2022 * | — | +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Vācija | Ziņots par deficītu ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Somija | Ziņots par pārpalikumu ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Zviedrija | Ziņots par deficītu ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publicēts profesiju grupām, nevis atsevišķiem amatu nosaukumiem.
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Vai jūs sniedzat karjeras konsultācijas studentiem, klientiem vai darbiniekiem? Izmantojiet šos profesijas datus savā organizācijā.
Nākotnes perspektīva mākslīgā intelekta inženieris
The outlook for mākslīgā intelekta inženieris reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kā tiek aprēķināti šie rezultāti?
Noturības indekss (0–100) novērtē, cik strukturāli aizsargāta šī profesija ir no automatizācijas un MI traucējumiem, pamatojoties uz uzdevumu līmeņa analīzi. Augstāki rādītāji nozīmē vairāk uzdevumu, kas prasa cilvēka spriedumu. AI iedarbība parāda aplēsto uzdevumu stundu procentu, ko varētu ietekmēt pašreizējās MI spējas. Tās ir no modeļa atvasinātas strukturālas indikācijas, nevis prognozes par individuālo darba drošību.
Kā mākslīgā intelekta inženieris varētu mainīties, pieaugot AI ieviešanai?
Vairākas uzdevumu jomas var pāriet uz AI atbalstītām darbplūsmām, tāpēc pārkvalificēšanās kļūst svarīgāka.
Ilustratīvs scenārijs, pamatojoties uz uzdevumu automatizējamību — nav prognoze. Vērtības tiek noapaļotas, jo tālāk nākotnē skatāties.
Vairākas uzdevumu jomas var pāriet uz AI atbalstītām darbplūsmām, tāpēc pārkvalificēšanās kļūst svarīgāka.
Ilustratīvs scenārijs, pamatojoties uz uzdevumu automatizējamību — nav prognoze. Vērtības tiek noapaļotas, jo tālāk nākotnē skatāties.
Uz modeli balstīta aplēse. Izmantojiet to kā plānošanas signālu, nevis garantiju.
Salīdziniet to ar savu profilu
Kā AI var mainīt šo lomu
Pašreizējo lomu signālu deterministiska, uz modeļiem balstīta interpretācija — nevis aizstāšanas garantija.
Kas vēl ir atkarīgs no cilvēkiem
- noteikt tehniskās prasības
Kur AI var kļūt par otro pilotu
- analizēt lielu datu apjomu
- biznesa prasību analīze
- radoši izmantot digitālās tehnoloģijas
Uzdevumi, kas visvairāk pakļauti automatizācijai
- izmantot datu apstrādes metodes
- veidot datu kopas
Dzīvības pazīmes un AI vektori
AI ekspozīcijas vektori
0-100%Ekspozīcija uz AI atbalstītu analīzi, modeļu atpazīšanu un paredzošās modelēšanas uzdevumiem
Ekspozīcija uz satura ģenerēšanu, radošu palielināšanu un lielo valodu modeļu rīku
Ekspozīcija uz darba plūsmas automatizēšanu, lēmumu pieņemšanas atbalsta programmatūru un procesu digitalizāciju
Ekspozīcija uz fizisko automatizēšanu, robotiku un sensoru vadītu uzdevumu nobīdi
Tehniskā informācija
NexFuture v3.0 novērtē automatizācijas ietekmi tieši no ESCO būtiskajām prasmju grupām, kas svērtas pēc prasmju masas un kalibrētas pret ekspertu enkuriem. Rezultāti ir varbūtības aplēses, nevis garantijas. Pilnu informāciju skatiet NexFuture metodoloģijas baltajā grāmatā.
Mēra pakļautību automatizācijai. Tas nemēra atalgojumu, pieprasījumu vai darbvietu skaitu jūsu tuvumā.
Ko cilvēki šajā lomā parasti dara
Ciparu tehnoloģija
Parasta diena kā mākslīgā intelekta inženieris
09 09:00 · Rīts izmantot IKT sistēmu teoriju
10 10:30 · Pusrīta analizēt lielu datu apjomu
12 12:00 · Pusdienas attīstīt radošas idejas
14 14:00 · Pēcpusdiena biznesa prasību analīze
15 15:30 · Vēlā pēcpusdienā datu vizuālā attēlojuma sagatavošana
17 17:00 · Iesaiņojums izmantot datu apstrādes metodes
Uzdevumu secībai ir ilustratīvs raksturs. Atsevišķas dienas atšķiras.
Kas nepieciešams šī darba veikšanai
Prasmes, zināšanas un rīki, kas nepieciešami šai lomai, kā arī ar to saistītās iezīmes un ieguvumi.
-
radoši izmantot digitālās tehnoloģijas
Izmantot digitālos rīkus un tehnoloģijas, lai veidotu zināšanas un novatoriskus procesus un produktus. Individuāli un kolektīvi iesaistīties izziņas procesā, lai izprastu un risinātu konceptuālās problēmas un problēmsituācijas digitālajā vidē.
-
izmantot datu apstrādes metodes
Apkopot, apstrādāt un analizēt attiecīgos datus un informāciju, pienācīgi uzglabāt un atjaunināt datus un attēlot skaitļus un datus, izmantojot grafikus un statistiskās diagrammas.
-
veidošanas process
Noteikt darbplūsmu un resursu prasības konkrētam procesam, izmantojot dažādus rīkus, piemēram, procesa simulācijas programmatūru, plūsmkartes un mērogā darinātus modeļus.
-
analizēt lielu datu apjomu
Apkopot un novērtēt skaitliskus datus lielos daudzumos, jo īpaši, lai noteiktu sakarības starp tiem.
-
attīstīt radošas idejas
Attīstīt jaunas mākslinieciskās koncepcijas un radošās idejas.
-
veidot datu kopas
Apvienot jaunu vai pastāvošu savstarpēji saistītu datu kopas, kas sastāv no atsevišķiem elementiem, bet ko var izmantot kā vienotu veselumu.
-
biznesa prasību analīze
Izzināt klientu vajadzības un vēlmes produktu vai pakalpojumu kontekstā, lai konstatētu un novērstu neatbilstības un iespējamas domstarpības iesaistīto ieinteresēto personu starpā.
-
izstrādāt statistikas programmatūru
Piedalīties ekonometriskās un statistiskās analīzes datorprogrammu dažādos izstrādes posmos, piemēram, pētniecībā, jaunu produktu attīstīšanā, prototipu izstrādē un uzturēšanā.
-
datu vizuālā attēlojuma sagatavošana
Izveidot tādu datu vizuālo attēlojumu kā grafikus vai diagrammas datu vieglākai uztverei.
-
izmantot IKT sistēmu teoriju
Īstenot IKT sistēmu teorijas principus, lai izskaidrotu un dokumentētu sistēmas īpašības, ko var vispārēji piemērot citām sistēmām.
datizrace
Mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās, statistikas un datubāzu metodes, ko izmanto satura iegūšanai no datu kopas.
datu modeļi
Paņēmieni un esošās sistēmas, ko izmanto, lai strukturētu datu elementus un parādītu saistību starp tiem, kā arī metodes datu struktūru un attiecību interpretēšanai.
informācijas arhitektūra
Metodes, ar kuru palīdzību rada, strukturē, uzglabā, uztur, sasaista, maina un izmanto informāciju.
informācijas izvilkšana
Paņēmieni un metodes, ko izmanto, lai iegūtu un izvilktu informāciju no nestrukturētiem vai daļēji strukturētiem digitāliem dokumentiem un avotiem.
informācijas kategorizācija
Process, kurā informāciju klasificē kategorijās un raksturo attiecības starp datiem kādiem skaidri noteiktiem nolūkiem.
informācijas struktūra
Infrastruktūras veids, ar ko nosaka datu formātu: daļēji strukturēti, nestrukturēti un strukturēti.
mākslīgā intelekta principi
Mākslīgā intelekta teorijas, piemērotie principi, arhitektūras un sistēmas, piemēram, inteliģentie aģenti, vairāku aģentu sistēmas, ekspertu sistēmas, uz noteikumiem balstītas sistēmas, neironu tīkli, ontoloģijas un uztveres teorijas.
nestrukturēti dati
Informācija, kas nav sakārtota iepriekš noteiktā veidā vai kam nav iepriekš noteikta datu modeļa un ko ir grūti saprast un kurā ir grūti atrast sakarības, neizmantojot tādas metodes kā datizraci.
Python (datorprogrammēšana)
Programmatūras izstrādes paņēmieni un principi, piemēram, analīze, algoritmi, kodēšana, testēšana un programmēšanas paradigmu apkopošana programmēšanas valodā “Python”.
resursu aprakstīšanas ietvara vaicājumvaloda
Vaicājumvalodas, piemēram, “SPARQL”, kuras izmanto, lai izgūtu un manipulētu ar resursu apraksta sistēmas (RDF) formāta datiem.
uzņēmējdarbības procesu modelēšana
Rīki, metodes un apzīmējumi, piemēram, uzņēmējdarbības procesa modelēšana un notācija (BPMN) un uzņēmējdarbības procesu izpildes valoda (BPEL), ko izmanto, lai aprakstītu un analizētu uzņēmējdarbības procesa iezīmes un modelētu tā turpmāko attīstību.
vizuāla attēlojuma metodes
Vizuālā attēlojuma un mijiedarbības paņēmieni, piemēram, histogrammas, izkliedes diagrammas, virsmas diagrammas, koku kartes un paralēlās koordinātu diagrammas, kuras var izmantot, lai parādītu abstraktus skaitliskus un neskaitliskus datus, lai cilvēkos veicinātu izpratni par šo informāciju.
Mākslīgā intelekta inženieris: kā iegūt kvalifikāciju un kur mācīties
Kas parasti nepieciešams, lai kvalificētos: izglītības līmenis, kur tā ir reglamentēta profesija un kur mācīties.
Bakalaura grāds
Šī amata pamatprasmes māca studiju programmas; programmu skaits ir 3474, savukārt valstu skaits, kurās tās pieejamas, ir 31. Turklāt ir 856 īsi kursi, no kuriem katrs attīsta vienu prasmi.
Izaugsmes ceļi un līdzīgas lomas
Izpētiet tipiskos karjeras ceļus, blakus esošās prasmes un līdzīgas lomas, lai plānotu savu nākamo pāreju.
Kur mākslīgā intelekta inženieris iederas?
Līdzības rādītāji, kas balstīti uz prasmju pārklāšanos no ESCO datiem.
Organizācijām
Izmantojiet šīs lapas datus savu studentu, klientu un darbinieku labā.
Bieži uzdotie jautājumi
Kāds izglītības līmenis nepieciešams, lai kļūtu par mākslīgā intelekta inženieri?
Kādas prasmes ir svarīgas mākslīgā intelekta inženiera karjerai?
Kāds ir tipiskais darba saraksts mākslīgā intelekta inženiera pozīcijā?
Mākslīgā Intelekta Inženieris — cik par to maksā Amerikas Savienotajās Valstīs?
Avoti: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dati atjaunināti 2026. gada 19. oktobris Par mūsu datiem