Inżynier sztucznej inteligencji
Zrzut ekranu
Inżynierowie sztucznej inteligencji stosują metody sztucznej inteligencji w inżynierii, robotyce i informatyce do projektowania programów, które symulują inteligencję, w tym modele myślenia, systemy poznawcze i systemy oparte na wiedzy, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Włączają również ustrukturyzowaną wiedzę (ontologie, bazy wiedzy itp.) do systemów komputerowych , aby rozwiązywać złożone problemy, które zwykle wymagają wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej człowieka lub metod sztucznej inteligencji.
Codzienna praca inżyniera sztucznej inteligencji to przede wszystkim projektowanie, wdrażanie i optymalizacja systemów opartych na sztucznej inteligencji. Praca ta często wiąże się z analizą danych, tworzeniem modeli predykcyjnych, wdrażaniem algorytmów uczenia maszynowego oraz integracją tych rozwiązań z istniejącymi systemami informatycznymi. W ramach tej roli, inżynierowie często współpracują z zespołami programistów, analityków danych i specjalistów od domenowych, aby zapewnić, że rozwiązania AI są skuteczne i spełniają potrzeby biznesowe.
- • Projektowanie i implementacja algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
- • Tworzenie i optymalizacja modeli predykcyjnych i systemów rekomendacyjnych.
- • Integracja systemów sztucznej inteligencji z istniejącą infrastrukturą IT.
Gdzie ten zawód jest poszukiwany
Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Dane obejmują Specjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych — 75 zawodów, w tym ten.
Niedobór: Austria, Belgia, Bułgaria, Cypr i 6 więcej.
Najdłużej trwający niedobór: Austria, 3 lata.
Wybierz obszar na mapie, aby zobaczyć jego dane.
O tym źródle›
Źródło: ELA/EURES, niedobory i nadwyżki siły roboczej. Dane publikowane są na poziomie grupy zawodowej i obejmują Europę. Wydania różnią się układem załącznika oraz zakresem krajów, więc zmiana między latami nie zawsze oznacza, że zmienił się rynek pracy. Kraje na szaro nie zostały zgłoszone, co nie jest tym samym co równowaga.
Co oznaczają te słowa
Cztery informacje przedstawiane w tej sekcji
- Zgłoszone zapotrzebowanie
- Zgłoszone zapotrzebowanie pokazuje, czy pracodawcy zgłaszają potrzebę zatrudnienia osób w tym zawodzie — jest to ocena opublikowana przez organ krajowy lub unijny, a nie liczba.
- W którą stronę zmierza
- W którą stronę zmierza zatrudnienie w tym zawodzie w nadchodzących latach, zgodnie z oficjalną prognozą.
- Wakaty
- Wakaty pokazują w przybliżeniu, ile wolnych miejsc pracy powstaje w wyniku rozwoju oraz odchodzenia osób z tego zawodu.
- Typowe wynagrodzenie
- Typowe wynagrodzenie osób pracujących w tym zawodzie, jeśli dane źródło je publikuje. Brak danych nie oznacza, że praca jest bezpłatna — oznacza, że nikt nie publikuje takich danych dla danego miejsca.
Informacja jest pomijana, jeśli nikt nie publikuje jej dla danego miejsca, zamiast przedstawiać ją jako zero.
W którą stronę rynek skłania się w Twoim przypadku
- Na Twoją korzyść
- Więcej wolnych miejsc niż szukających — pracodawcy konkurują o kandydatów.
- Zrównoważony
- Liczba wolnych miejsc i szukających jest mniej więcej równa.
- Konkurencyjny
- Więcej szukających niż wolnych miejsc — licz się z konkurencją.
- Sprzeczne dane
- Źródła się różnią albo w tej samej grupie zawodowej w jednym miejscu brakuje ludzi, a w innym jest ich nadmiar.
Każde źródło przypisuje wynik do jednej z tych czterech kategorii, dzięki czemu można posługiwać się jednym zestawem określeń. Różnią się natomiast dane będące ich podstawą, które są podane pod każdym wynikiem — jest to zmierzony stosunek liczby wolnych miejsc pracy do liczby osób poszukujących pracy albo ocena opublikowana przez organ krajowy.
Jak ten zawód wypada na tle innych zawodów w tym samym kraju
- Silny
- Wśród najsilniejszych w kraju that country
- Dobry
- Silniejszy niż większość zawodów w kraju that country
- Niejednoznaczny
- Mniej więcej typowy dla kraju that country
- Słaby
- Słabszy niż większość zawodów w kraju that country
To pozycja w rankingu w jednym kraju, a nie wynik, który można porównywać między krajami — rejestry będące podstawą danych dla dwóch krajów obejmują różne osoby, więc ta sama liczba oznacza w każdym z nich coś innego. Z tego samego powodu zawód może należeć do najsilniejszych w danym kraju, a mimo to mieć wynik Konkurencyjny: zajmuje czołowe miejsce na rynku, na którym ogólnie panuje duża konkurencja.
Skąd pochodzą te dane
Każda liczba jest publikowana przez krajowy urząd statystyczny, publiczne służby zatrudnienia lub organ Unii Europejskiej, a na każdej karcie podano źródło i okres, którego dotyczą dane. W niektórych miejscach dane są zbierane co miesiąc, a w innych oceniane raz lub dwa razy w roku, dlatego dwa miejsca na tej samej mapie mogą opisywać różne momenty — data jest zawsze podana.
Żadna z tych informacji nie przewiduje szans konkretnej osoby. Opisuje rynek.
Zgłoszone zapotrzebowanie · Typowe wynagrodzenie · W którą stronę zmierza (Polska, Niemcy, Holandia, Czechy, Irlandia, Norwegia)
| Zgłoszone zapotrzebowanie | Typowe wynagrodzenie | W którą stronę zmierza | |
|---|---|---|---|
| Polska | Nie zgłoszono | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niemcy | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Holandia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Czechy | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Irlandia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * | — | +32,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norwegia | Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2022 * | 919 320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Czy udzielają Państwo porad zawodowych uczniom, klientom lub pracownikom? Wykorzystajcie dane dotyczące tego zawodu w swojej organizacji.
Perspektywy przyszłości dla inżynier sztucznej inteligencji
The outlook for inżynier sztucznej inteligencji reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Jak są obliczane te wyniki?
Indeks Odporności (0–100) szacuje, jak strukturalnie chroniony jest ten zawód przed automatyzacją i zakłóceniami AI, na podstawie analizy na poziomie zadań. Wyższe wyniki oznaczają więcej zadań wymagających ludzkiej oceny. Narażenie na AI pokazuje szacowany procent godzin zadań, na który mogłyby wpłynąć obecne możliwości AI. Są to strukturalne wskaźniki oparte na modelu, a nie prognozy dotyczące indywidualnego bezpieczeństwa pracy.
Jak inżynier sztucznej inteligencji może się zmienić w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji?
Niektóre obszary zadań mogą przesunąć się w stronę przepływów pracy wspomaganych sztuczną inteligencją, dlatego przekwalifikowanie staje się ważniejsze.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Niektóre obszary zadań mogą przesunąć się w stronę przepływów pracy wspomaganych sztuczną inteligencją, dlatego przekwalifikowanie staje się ważniejsze.
Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.
Szacunek oparty na modelu. Użyj go jako sygnału do planowania, a nie gwarancji.
Porównaj to ze swoim profilem
Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę
Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.
Co jeszcze zależy od ludzi
- określać wymagania techniczne
Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem
- analizować duże zbiory danych
- analizować wymagania biznesowe
- kreatywne wykorzystanie technologii cyfrowych
Zadania najbardziej narażone na automatyzację
- stosować techniki przetwarzania danych
- tworzyć zestawy danych
Parametry życiowe i wektory AI
Wektory narażenia na sztuczną inteligencję
0-100%Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego
Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych
Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów
Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami
Szczegóły techniczne
NexFuture v3.0 szacuje narażenie na automatyzację bezpośrednio na podstawie kluczowych grup umiejętności ESCO, ważonych masą umiejętności i skalibrowanych względem kotwic eksperckich. Wyniki to szacunki probabilistyczne, a nie gwarancje. Pełne szczegóły znajdują się w białej księdze metodologii NexFuture.
Mierzy narażenie na automatyzację. Nie mierzy wynagrodzenia, popytu ani liczby miejsc pracy w Twojej okolicy.
Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią
Technologia cyfrowa
Typowy dzień jako inżynier sztucznej inteligencji
09 09:00 · Rano stosować teorię systemów teleinformatycznych
10 10:30 · Środek poranka analizować duże zbiory danych
12 12:00 · Południe analizować wymagania biznesowe
14 14:00 · Popołudnie kreatywne wykorzystanie technologii cyfrowych
15 15:30 · Późne popołudnie określać wymagania techniczne
17 17:00 · Podsumowanie opracowywać oprogramowanie statystyczne
Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.
Czego potrzebujesz, aby wykonywać tę pracę
Umiejętności, wiedza i narzędzia wymagane na tym stanowisku — oraz cechy i korzyści, które się z nim wiążą.
-
kreatywne wykorzystanie technologii cyfrowych
Wykorzystanie cyfrowych narzędzi i technologii do tworzenia wiedzy oraz innowacyjnych procesów i produktów. Wspólne i indywidualne angażowanie się w procesy kognitywne w celu zrozumienia i rozwiązania problemów koncepcyjnych i problematycznych sytuacji w środowiskach cyfrowych.
-
stosować techniki przetwarzania danych
Gromadzić, przetwarzać i analizować istotne dane i informacje, odpowiednio przechowywać i aktualizować dane oraz przedstawiać liczby i dane za pomocą wykresów i schematów statystycznych.
-
projektować proces
Identyfikować przepływ pracy i wymogi dotyczące zasobów dla określonego procesu, korzystając z różnych narzędzi, takich jak oprogramowanie do symulacji procesów, schematy blokowe i modele w skali.
-
analizować duże zbiory danych
Zbierać i oceniać dane liczbowe w dużych ilościach, szczególnie w celu identyfikacji wzorców między danymi.
-
opracowywać twórcze koncepcje
Opracowywać nowe koncepcje artystyczne i kreatywne pomysły.
-
tworzyć zestawy danych
Tworzyć zbiór nowych lub istniejących powiązanych zestawów danych, które składają się z oddzielnych elementów, ale można nimi manipulować jak jedną jednostką.
-
analizować wymagania biznesowe
Analizować potrzeby i oczekiwania klientów w odniesieniu do produktu lub usługi w celu wykrycia i usunięcia niespójności oraz ewentualnej rozbieżności opinii wśród zainteresowanych stron.
-
opracowywać oprogramowanie statystyczne
Brać udział w różnych etapach rozwoju programów komputerowych do analizy ekonometrycznej i statystycznej, takich jak badania naukowe, rozwój nowego produktu, tworzenie prototypów i utrzymanie.
-
zapewniać wizualną prezentację danych
Tworzyć wizualne prezentacje danych, takie jak wykresy lub schematy, aby ułatwić zrozumienie danych.
-
stosować teorię systemów teleinformatycznych
Wdrażać zasady teorii systemów ICT w celu wyjaśnienia i udokumentowania cech systemu, które mogą być powszechnie stosowane do innych systemów
architektura informacji
Metody generowania, organizowania, przechowywania, zachowywania, łączenia, wymiany i wykorzystywania informacji.
dane nieustrukturyzowane
Informacje, które nie są uporządkowane w określony sposób lub nie mają zdefiniowanego modelu danych i są trudne do zrozumienia oraz znalezienia wzorców bez użycia takich technik jak eksploracja danych.
eksploracja danych
Metody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.
język zapytań RDF
Języki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.
kategoryzacja informacji
Proces klasyfikowania informacji na kategorie i wykazywania związków między danymi dla ściśle określonych celów.
modele danych
Techniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.
modelowanie procesów biznesowych
Narzędzia, metody i oznaczenia, takie jak model procesu biznesowego i język postępowania (BPMN) oraz język postępowania wykonawczego (BPMN), stosowane do opisu i analizy cech procesu biznesowego i modelu jego dalszego rozwoju.
podstawy sztucznej inteligencji
Teorie sztucznej inteligencji, stosowane zasady, architektury i systemy, takie jak inteligentni agenci, systemy wieloagentowe, systemy eksperckie, systemy oparte na regułach, sieci neuronowe, ontologie i teorie poznawcze.
pozyskiwanie informacji
Techniki i metody stosowane do uzyskiwania i ekstrakcji informacji pochodzących z nieuporządkowanych lub częściowo uporządkowanych dokumentów i źródeł cyfrowych.
Python (programowanie komputerowe)
Techniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Pythonie.
struktura informacji
Rodzaj infrastruktury, która określa format danych: częściowo ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i ustrukturyzowane.
techniki wizualnej prezentacji
Techniki prezentacji wizualnej i interakcji, takie jak histogramy, wykresy punktowe, wykresy powierzchni, mapy drzewa i wykresy współrzędnych równoległych, które można wykorzystać do przedstawienia danych o charakterze abstrakcyjnym i nieliczbowym, w celu lepszego zrozumienia tych informacji przez ludzi.
Inżynier sztucznej inteligencji: jak zdobyć kwalifikacje i gdzie się uczyć
Co zazwyczaj jest potrzebne, aby się zakwalifikować: poziom wykształcenia, gdzie jest to zawód regulowany i gdzie się uczyć.
Licencjat lub równoważny
2992 programy kształcenia w 30 krajach uczą podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 728 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.
Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:
Wyświetlono: 3 z 3720
Źródła
- 1. Source: RAD-on, POL-on register of study programmes, Ministry of Science and Higher Education of Poland, dane.gov.pl, CC0 1.0. Data as at 25/09/2026.
Ścieżki rozwoju i podobne role
Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.
Gdzie pasuje inżynier sztucznej inteligencji?
Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.
Dla organizacji
Dane na tej stronie mogą pracować na rzecz Państwa uczniów, klientów i pracowników.
Często zadawane pytania
Jakie umiejętności techniczne są najważniejsze dla inżyniera sztucznej inteligencji?
Czy praca inżyniera sztucznej inteligencji wymaga ciągłego uczenia się?
Jakie są typowe ścieżki kariery dla inżyniera sztucznej inteligencji?
Inżynier Sztucznej Inteligencji — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
Źródła: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dane zaktualizowano 3 października 2026 O naszych danych