Engenheiro de inteligência artificial/engenheira de inteligência artificial
Instantâneo
Os engenheiros de inteligência artificial aplicam métodos de inteligência artificial em engenharia, robótica e informática para conceber programas que simulam a inteligência, incluindo modelos de pensamento, sistemas cognitivos e baseados no conhecimento, resolução de problemas e tomada de decisões. Integram também conhecimentos estruturados em sistemas informáticos (ontologias, bases de conhecimentos), a fim de resolver problemas complexos que normalmente exigem um nível elevado de especialização humana ou de métodos de inteligência artificial.
Como engenheiro de inteligência artificial, você estará na vanguarda do desenvolvimento de sistemas inteligentes. Seu trabalho envolverá a aplicação de técnicas de inteligência artificial em diversas áreas, como engenharia, robótica e informática, para criar programas que imitem o raciocínio humano, a resolução de problemas e a tomada de decisões. Você integrará conhecimento estruturado em sistemas computacionais para enfrentar desafios complexos que exigem um alto nível de especialização.
- • Desenvolver e implementar algoritmos de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
- • Projetar e construir sistemas cognitivos e baseados no conhecimento, utilizando ontologias e bases de dados.
- • Integrar soluções de inteligência artificial em sistemas existentes, otimizando o desempenho e a eficiência.
Onde esta profissão tem procura
Escassez e excedente de mão de obra comunicados, por ano. Publicado para grupos profissionais, não para títulos de emprego individuais.
Os números abrangem Especialistas em tecnologias da informação e comunicação — 75 profissões, incluindo esta.
Com escassez: Bulgária, Bélgica, Chipre, Eslovênia e mais 6.
Escassez mais prolongada: Áustria, 3 anos.
Selecione um território no mapa para ver os seus números.
Sobre esta fonte›
Fonte: ELA/EURES, escassez e excedente de mão de obra. Os dados são publicados ao nível do grupo profissional e abrangem a Europa. As edições diferem na estrutura do anexo e nos países abrangidos, pelo que uma diferença entre anos nem sempre significa que o mercado de trabalho mudou. Os países a cinzento não foram comunicados, o que não é o mesmo que estar em equilíbrio.
O que significam estas palavras
As quatro coisas apresentadas nesta secção
- Procura comunicada
- Se os empregadores comunicam que precisam de pessoas para esta profissão — uma avaliação publicada por um organismo nacional ou da UE, não uma contagem.
- Para onde caminha
- Em que sentido se prevê que o emprego nesta profissão evolua nos próximos anos, com base numa projeção oficial.
- Vagas
- Aproximadamente quantas vagas surgem — devido ao crescimento e à saída de pessoas da profissão.
- Remuneração típica
- Quanto ganham normalmente as pessoas nesta profissão onde a fonte publica essa informação. Um campo em branco não significa que o trabalho não seja remunerado; significa que ninguém publica esse dado para esse local.
Uma medida é omitida quando ninguém a publica para esse local, em vez de ser apresentada como zero.
Para que lado o mercado pende para si
- A seu favor
- Mais vagas do que candidatos — os empregadores competem por profissionais.
- Equilibrado
- Vagas e candidatos estão praticamente equilibrados.
- Competitivo
- Mais candidatos do que vagas — conte com concorrência.
- Dados contraditórios
- As fontes divergem, ou o mesmo grupo profissional tem falta numa zona e excesso noutra.
Cada fonte conduz a uma destas quatro opções, para que exista um único vocabulário a aprender. O que difere são os dados que estão na sua base, apresentados por baixo de cada veredicto — um rácio medido entre vagas e candidatos a emprego, ou uma avaliação publicada por um organismo nacional.
Como esta profissão se compara com outras no mesmo país
- Forte
- Entre as mais fortes em that country
- Boa
- Mais forte do que a maioria das profissões em that country
- Mista
- Cerca da média em that country
- Fraca
- Mais fraca do que a maioria das profissões em that country
Esta é uma classificação dentro de um país, não uma pontuação que possa ser comparada entre países — os registos utilizados por dois países contabilizam pessoas diferentes, pelo que o mesmo número tem significados diferentes em cada um. É também por isso que uma profissão pode estar entre as mais fortes de um país e ainda assim aparecer como Competitivo: lidera num mercado que, no geral, está muito concorrido.
De onde vêm estes dados
Cada valor é publicado por um instituto nacional de estatística, um serviço público de emprego ou um organismo da UE, e cada cartão indica a fonte e o período abrangido. Alguns locais são contabilizados mensalmente, outros são avaliados uma ou duas vezes por ano, pelo que dois locais no mesmo mapa podem referir-se a momentos diferentes — a data é sempre apresentada.
Nada disto prevê as hipóteses de uma pessoa; descreve um mercado.
Procura comunicada · Remuneração típica · Para onde caminha (Portugal, Espanha, França, Luxemburgo, Suíça, Alemanha)
| Procura comunicada | Remuneração típica | Para onde caminha | |
|---|---|---|---|
| Portugal | Excedente comunicado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Espanha | Não comunicado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| França | Não comunicado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxemburgo | Não comunicado | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Suíça | Escassez comunicada ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemanha | Escassez comunicada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publicado para grupos profissionais, não para títulos de emprego individuais.
Você orienta estudantes, clientes ou funcionários? Use estes dados ocupacionais na sua organização.
Perspectiva futura para engenheiro de inteligência artificial/engenheira de inteligência artificial
The outlook for engenheiro de inteligência artificial/engenheira de inteligência artificial reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Como estas pontuações são calculadas?
O Índice de Resiliência (0–100) estima o quão estruturalmente protegida está esta ocupação contra automação e disrupção de IA, com base em análise ao nível de tarefas. Pontuações mais altas significam mais tarefas que dependem de julgamento humano. A Exposição à IA mostra o percentual estimado de horas de tarefas que as capacidades de IA atuais poderiam afetar. São indicadores estruturais derivados do modelo, não previsões sobre segurança no emprego individual.
Como engenheiro de inteligência artificial/engenheira de inteligência artificial poderia mudar à medida que a adoção da IA cresce?
Várias áreas de tarefas podem mudar para fluxos de trabalho assistidos por IA, pelo que a requalificação se torna mais importante.
Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.
Várias áreas de tarefas podem mudar para fluxos de trabalho assistidos por IA, pelo que a requalificação se torna mais importante.
Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.
Estimativa baseada em modelo. Use-o como um sinal de planejamento, não como uma garantia.
Compare isso com o seu perfil
Como a IA pode mudar esse papel
Interpretação determinística e baseada em modelos dos sinais de papel atuais – não uma garantia de substituição.
O que ainda depende das pessoas
- definir requisitos técnicos
Onde a IA pode se tornar um copiloto
- analisar grandes volumes de dados
- analisar os requisitos empresariais
- utilizar de forma criativa as tecnologias digitais
Tarefas mais expostas à automação
- utilizar técnicas de processamento de dados
- gerar conjuntos de dados
Sinais vitais e vetores de IA
Vetores de exposição de IA
0-100%Exposição a análise assistida por IA, reconhecimento de padrões e tarefas de modelagem preditiva
Exposição a geração de conteúdo, aumento criativo e ferramentas de grandes modelos de linguagem
Exposição a automação de fluxo de trabalho, software de suporte à decisão e digitalização de processos
Exposição a automação física, robótica e deslocamento de tarefas conduzido por sensores
Detalhes técnicos
O NexFuture v3.0 estima a exposição à automação diretamente a partir dos grupos de competências essenciais da ESCO, ponderada pela massa de competências e calibrada em relação a âncoras de especialistas. As pontuações são estimativas probabilísticas, não garantias. Consulte o White Paper de Metodologia do NexFuture para todos os detalhes.
Mede a exposição à automação. Não mede o salário, a procura nem quantos empregos existem perto de si.
O que as pessoas nesta função geralmente fazem
Tecnologia digital
Um dia típico como engenheiro de inteligência artificial/engenheira de inteligência artificial
09 09:00 · Manhã aplicar a teoria dos sistemas informáticos
10 10:30 · Meio da manhã analisar grandes volumes de dados
12 12:00 · Meio-dia analisar os requisitos empresariais
14 14:00 · Tarde conceber processo
15 15:30 · Final de tarde definir requisitos técnicos
17 17:00 · Conclusão desenvolver ideias criativas
A ordem das tarefas é ilustrativa. Os dias individuais variam.
O que você precisa para fazer este trabalho
As habilidades, os conhecimentos e as ferramentas exigidos por esta função — e os traços e benefícios que vêm com ela.
-
utilizar de forma criativa as tecnologias digitais
Utilizar ferramentas e tecnologias digitais para criar conhecimento e inovar processos e produtos. Empenhar-se, individual e coletivamente, para compreender e resolver de forma inovadora e criativa situações-problema em ambientes digitais.
-
utilizar técnicas de processamento de dados
Recolher, tratar e analisar dados e informações pertinentes, armazenar e atualizar adequadamente os dados e representar os valores e dados através de gráficos e diagramas estatísticos.
-
conceber processo
Identificar o fluxo de trabalho e as necessidades de recursos para um determinado processo, utilizando uma variedade de instrumentos, tais como software de simulação de processos, fluxogramas e maquetes.
-
analisar grandes volumes de dados
Recolher e avaliar grandes volumes de dados numéricos, especialmente para identificar padrões entre os dados.
-
desenvolver ideias criativas
Desenvolver novos conceitos artísticos e ideias criativas.
-
gerar conjuntos de dados
Gerar uma coleção de conjuntos de dados novos ou existentes que sejam constituídos por elementos separados, mas que possam ser manipulados como uma unidade.
-
analisar os requisitos empresariais
Estudar as necessidades e as expectativas dos clientes em relação a um produto ou serviço, a fim de identificar e resolver inconsistências e eventuais desacordos entre as partes interessadas envolvidas.
-
desenvolver software de estatística
Participar nas várias fases de desenvolvimento de programas informáticos para análise econométrica e estatística, como investigação, desenvolvimento de novos produtos, prototipagem e manutenção.
-
realizar apresentação visual de dados
Criar representações visuais de dados, tais como gráficos ou diagramas, para facilitar a compreensão.
-
aplicar a teoria dos sistemas informáticos
Aplicar os princípios da teoria dos sistemas informáticos para explicar e documentar as características do sistema que podem ser aplicadas universalmente a outros sistemas.
análise de dados
Os métodos de inteligência artificial, aprendizagem automática, estatísticas e bases de dados utilizados para extrair conteúdos de um conjunto de dados.
arquitetura da informação
Os métodos através dos quais as informações são geradas, estruturadas, armazenadas, mantidas, ligadas, trocadas e utilizadas.
categorização de informação
O processo de classificação das informações em categorias e de mostrar relações entre os dados para alguns fins claramente definidos.
dados não estruturados
As informações que não estão dispostas de forma predefinida ou que não têm um modelo de dados predefinido, sendo difícil compreender e encontrar padrões nas mesmas sem utilizar técnicas como a análise de dados.
estrutura da informação
O tipo de infraestrutura que define o formato dos dados: semiestruturada, desestruturada e estruturada.
extração de informação
As técnicas e os métodos utilizados para a obtenção e extração de informações provenientes de documentos e fontes digitais não estruturados ou semiestruturados.
linguagem RDF
As línguas de pesquisa, como a SPARQL, que são utilizadas para extrair e manipular dados armazenados em formato Resource Description Framework (RDF).
modelação de processos empresariais
As ferramentas, os métodos e as notações, como o Business Process Model and Notation (BPMN), e a Business Process Execution Language (BPEL) , utilizados para descrever e analisar as características de um processo empresarial e modelizar o seu desenvolvimento futuro.
modelos de dados
As técnicas e os sistemas existentes utilizados para estruturar elementos de dados e mostrar relações entre eles, bem como métodos de interpretação das estruturas e relações de dados.
princípios da inteligência artificial
As teorias, os princípios aplicados, as arquiteturas e os sistemas da inteligência artificial, tais como agentes inteligentes, sistemas com múltiplos agentes, sistemas especializados, sistemas baseados em regras, redes neuronais, ontologias e teorias da cognição.
Python (programação informática)
As técnicas e os princípios de desenvolvimento de software, tais como a análise, os algoritmos, a codificação, o ensaio e a compilação de paradigmas de programação em Python.
técnicas de apresentação visual
As técnicas de representação e interação visual, como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos tridimensionais, esquemas no formato treemap e diagramas de coordenadas paralelas, que podem ser usadas para apresentar dados numéricos e não numéricos abstratos, a fim de reforçar a compreensão humana da informação.
Engenheiro de inteligência artificial: como se qualificar e onde estudar
O que normalmente é necessário para se qualificar: nível de escolaridade, onde é uma profissão regulamentada e onde estudar.
Licenciatura ou equivalente
2.992 programas em 30 países ensinam as competências essenciais desta profissão. Além disso, há 728 cursos curtos, cada um desenvolvendo uma única competência.
Alguns exemplos, ensinados no idioma desta página:
Estes são 2 de 3.720.
Fontes
- 1. Source: Direção-Geral do Ensino Superior (dges.gov.pt).
Caminhos de crescimento e funções semelhantes
Explore planos de carreira típicos, competências adjacentes e funções semelhantes para planear a sua próxima transição.
Onde engenheiro de inteligência artificial/engenheira de inteligência artificial se encaixa?
Pontuações de similaridade baseadas na sobreposição de habilidades dos dados da ESCO.
Engenheiro do conhecimento/Engenheira do conhecimento
52% semelhançaDesigner de bases de dados
41% semelhançaEspecialista em sistemas de Data Warehouse
38% semelhançaArquiteto de sistemas informáticos/Arquiteta de sistemas informáticos
38% semelhançaArquiteto de software/Arquiteta de software
36% semelhançaTestador de software/Testadora de software
34% semelhançaPara organizações
Os dados desta página a serviço de seus alunos, clientes e funcionários.
Perguntas frequentes
Quais são as habilidades mais importantes para um engenheiro de inteligência artificial?
Como o trabalho de um engenheiro de inteligência artificial se diferencia de um cientista de dados?
Quais são os setores que mais demandam engenheiros de inteligência artificial?
Engenheiro De Inteligência Artificial/Engenheira De Inteligência Artificial — quanto se ganha nos Estados Unidos?
Fontes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dados atualizados em 3 de outubro de 2026 Sobre nossos dados