Inteligência profissional

Engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador

Instantâneo

Os engenheiros de sistemas de visão por computador estudam, concebem, desenvolvem e treinam algoritmos de inteligência artificial e primitivas de aprendizagem automática que compreendem o conteúdo das imagens digitais com base numa grande quantidade de dados. Aplicam estes conhecimentos para resolver diferentes problemas do mundo real, como a segurança, a condução autónoma, a produção robótica, a classificação de imagens digitais, o processamento e o diagnóstico de imagens médicas, etc.

Mercado de trabalho
Mais candidatos do que vagas em Portugal e 3 países a mais
ELA/EURES 2025
Indústria
Tecnologia digital
Educação
Licenciatura ou equivalente
29%
Resiliência Pontuação · 2026 (Quanto maior, melhor)
Licenciatura ou equivalente 64% Exposição à IA · 2026
Mercado de trabalho

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.

10 de 14 com escassez2025Os 30 em crescimento3.7Mvagas até 2035

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
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.

NexFuture™

Perspectiva futura para engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador

The outlook for engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador 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.

Jogue o futuro
Como engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador 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.

Estima-se uma transformação significativa ao nível das tarefas em 10 anos (por volta de 2036) sob o cenário „Esperado“ selecionado.
~25%
Resiliência
Risco de automação
EXP~70%
Vantagem humana
MOAT~25%

Cenário ilustrativo baseado na automatização de tarefas — não é uma previsão. Os valores são arredondados quanto mais à frente se olha.

2026
2032
2041
Velocidade de adoção de IA:

Estimativa baseada em modelo. Use-o como um sinal de planejamento, não como uma garantia.

Como a IA pode mudar esse papel

Interpretação determinística e baseada em modelos dos sinais de papel atuais – não uma garantia de substituição.

29% Propriedade humana

O que ainda depende das pessoas

  • definir requisitos técnicos
A vantagem humana Para se manter à frente nesta função, foque em princípios da inteligência artificial e Python (programação informática). Essas habilidades centradas no ser humano são as mais difíceis para a IA replicar nos próximos 20 anos.
37% Ajuda

Onde a IA pode se tornar um copiloto

  • aplicar técnicas de análise estatística
  • realizar investigação bibliográfica
  • utilizar ferramentas de engenharia de software assistida por computador
64% Automatizar

Tarefas mais expostas à automação

  • manusear amostras de dados
  • relatar os resultados de análises
  • executar cálculos para análise matemática
Análise detalhada

Sinais vitais e vetores de IA

Vetores de exposição de IA

0-100%
IA/Aprendizado de Máquina 37%

Exposição a análise assistida por IA, reconhecimento de padrões e tarefas de modelagem preditiva

IA generativa 3%

Exposição a geração de conteúdo, aumento criativo e ferramentas de grandes modelos de linguagem

Automação robótica e física 0%

Exposição a automação física, robótica e deslocamento de tarefas conduzido por sensores

Software Cognitivo 0%

Exposição a automação de fluxo de trabalho, software de suporte à decisão e digitalização de processos

Detalhes técnicos
Metodologia: NexFuture v3.0 Fontes: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Atualizado: out. de 2026

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.

Um dia na vida

O que as pessoas nesta função geralmente fazem

Tecnologia digital

Dia na vida

Um dia típico como engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador

09
09:00 · Manhã
desenvolver aplicações de tratamento de dados
Criar um software personalizado para tratamento de dados, selecionando e utilizando a linguagem de programação informática adequada para que um sistema TIC produza os resultados exigidos com base num input previsto.
10
10:30 · Meio da manhã
desenvolver processos de tratamento de dados
Utilizar ferramentas TIC para aplicar processos matemáticos, algorítmicos ou outros processos de manipulação de dados, a fim de criar informação.
12
12:00 · Meio-dia
desenvolver protótipos de «software»
Criar uma primeira versão incompleta ou preliminar de uma unidade de «software» para simular alguns aspetos específicos do produto final.
14
14:00 · Tarde
gerir sistemas de recolha de dados
Desenvolver e gerir métodos e estratégias destinados a maximizar a qualidade dos dados e a eficiência estatística na recolha de dados, a fim de garantir o melhor tratamento posterior dos dados recolhidos.
15
15:30 · Final de tarde
normalizar dados
Reduzir os dados à sua forma de base precisa (formas normais), a fim de alcançar resultados tais como minimização da dependência, eliminação de redundância e aumento da consistência.
17
17:00 · Conclusão
utilizar bibliotecas de software
Utilizar conjuntos de códigos e pacotes de software que capturem rotinas utilizadas frequentemente para ajudar os programadores a simplificarem o seu trabalho.

A ordem das tarefas é ilustrativa. Os dias individuais variam.

Habilidades e conhecimentos

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.

Habilidades essenciais
gerir, recolher e armazenar dados digitais
  • normalizar dados

    Reduzir os dados à sua forma de base precisa (formas normais), a fim de alcançar resultados tais como minimização da dependência, eliminação de redundância e aumento da consistência.

  • desenvolver processos de tratamento de dados

    Utilizar ferramentas TIC para aplicar processos matemáticos, algorítmicos ou outros processos de manipulação de dados, a fim de criar informação.

  • limpar dados

    Detetar e corrigir registos corrompidos a partir de conjuntos de dados, assegurar que os dados ficam e se mantêm estruturados de acordo com orientações estabelecidas.

  • executar processos de garantia da qualidade dos dados

    Aplicar técnicas de análise, validação e verificação da qualidade em dados, a fim de verificar a integridade da qualidade dos dados.

  • utilizar bibliotecas de software

    Utilizar conjuntos de códigos e pacotes de software que capturem rotinas utilizadas frequentemente para ajudar os programadores a simplificarem o seu trabalho.

programar sistemas de computador
  • utilizar ferramentas de engenharia de software assistida por computador

    Utilizar ferramentas de software (CASE) para apoiar o ciclo de vida do desenvolvimento, conceção e implementação de software e de aplicações de elevada qualidade que possam ser facilmente mantidas.

  • efetuar redução de dimensionalidade

    Reduzir o número de variáveis ou características de um conjunto de dados em algoritmos de aprendizagem automática, através de métodos como a análise de componentes principais, a fatorização de matrizes, métodos de autocodificação e outros.

  • desenvolver um sistema de visão computacional

    Aplicar e combinar diferentes instrumentos e métodos de visão computacional, como a aquisição de imagens, o processamento de imagens, a segmentação, classificação e deteção de imagens, etc., num único sistema, a fim de permitir que os computadores extraiam informações a partir de imagens digitais, como fotografias ou vídeos.

  • desenvolver protótipos de «software»

    Criar uma primeira versão incompleta ou preliminar de uma unidade de «software» para simular alguns aspetos específicos do produto final.

  • desenvolver aplicações de tratamento de dados

    Criar um software personalizado para tratamento de dados, selecionando e utilizando a linguagem de programação informática adequada para que um sistema TIC produza os resultados exigidos com base num input previsto.

realizar estudos académicos ou de mercado
  • realizar investigação bibliográfica

    Realizar uma investigação abrangente e sistemática de informações e publicações sobre um tema específico. Apresentar um resumo comparativo da literatura avaliativa.

monitorizar os desenvolvimentos no domínio de especialização
  • interpretar dados atuais

    Analisar os dados recolhidos a partir de fontes como os dados de mercado, artigos científicos, os requisitos dos clientes e os questionários, cujas informações são atuais e atualizadas, a fim de avaliar o desenvolvimento e a inovação em áreas de especialização.

realizar cálculos
  • executar cálculos para análise matemática

    Aplicar métodos matemáticos e utilizar tecnologias de cálculo para efetuar análises e encontrar soluções para problemas específicos.

analisar e avaliar informações e dados
  • aplicar técnicas de análise estatística

    Utilizar modelos (estatísticas descritivas ou inferenciais) e técnicas (prospeção de dados ou aprendizagem automática) para análises estatísticas, bem como ferramentas informáticas para análise de dados, deteção de correlações e previsão de tendências.

recolher informações a partir de fontes físicas ou eletrónicas
  • manusear amostras de dados

    Recolher e selecionar um conjunto de dados de uma população através de um procedimento estatístico ou outro procedimento definido.

gerir informação
  • gerir sistemas de recolha de dados

    Desenvolver e gerir métodos e estratégias destinados a maximizar a qualidade dos dados e a eficiência estatística na recolha de dados, a fim de garantir o melhor tratamento posterior dos dados recolhidos.

apresentar informação de investigação ou técnica
  • realizar apresentação visual de dados

    Criar representações visuais de dados, tais como gráficos ou diagramas, para facilitar a compreensão.

documentar desenhos, procedimentos, problemas ou atividades técnicos
  • relatar os resultados de análises

    Apresentar documentos de investigação ou fazer apresentações para comunicar os resultados de um projeto de investigação e análise realizado, indicando os procedimentos e métodos de análise que conduziram aos resultados, bem como potenciais interpretações dos resultados.

Áreas de conhecimento & Software e tecnologias
Áreas de conhecimento
  • 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.

  • software de ambiente de desenvolvimento integrado

    O conjunto de ferramentas de desenvolvimento de software para escrever programas, tais como compilador, editor de códigos e destaques de códigos, integradas numa interface do utilizador unificada, como Visual Studio ou Eclipse.

  • tecnologia de gémeos digitais

    Modelo concebido para gerar uma representação virtual de um objeto ou sistema atualizado a partir de dados em tempo real. O processo de representação virtual consiste na combinação de dados e simulação tecnológica, utilizando sensores para produzir dados do objeto físico, como a temperatura ou a energia, a fim de construir o seu gémeo digital. Este processo envolve aprendizagem automática, simulação e raciocínio.

Habilidades intersetoriais
  • aprendizagem automática
  • ciência dos dados
  • computação científica
  • engenharia de dados
  • estatística
  • processamento de imagens digitais
  • programação informática
  • reconhecimento de imagens
Software e tecnologias
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Principais características que você precisa
Pensamento analítico Cooperação Reconhecimento Independência Conquista/Esforço Conquista Inovação Integridade Adaptabilidade/Flexibilidade Confiabilidade Variedade Tolerância ao stress Liderança Preocupação com os outros Orientação social Autocontrole
Principais recompensas que você pode esperar
ConquistaCondições de t…ReconhecimentoRelacionamentosApoioIndependência
Como se qualificar

Engenheiro de sistemas de visão por computador: 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.

Nível de educação típico

Licenciatura ou equivalente

Onde estudar

1.830 programas em 30 países ensinam as competências essenciais desta profissão. Além disso, há 381 cursos curtos, cada um desenvolvendo uma única competência.

Alguns exemplos, ensinados no idioma desta página:

Grau Visão por Computador

Faculdade de Engenharia - Universidade do Porto · Portugal

EQF 7 Fonte 1
Grau Inteligência Artificial e Ciência de Dados

Faculdade de Ciências e Tecnologia - Universidade de Coimbra · Portugal

EQF 7 Fonte 1
Vocacional Tecnologias de Dados e Visualização de Informação

Escola Superior de Tecnologia e Gestão - Universidade Técnica do Porto · Portugal

EQF 5 Fonte 1
Vocacional Aplicações Informáticas para Ciências de Dados

Escola Superior de Engenharia e Tecnologias - Instituto Politécnico da Lusofonia · Portugal

EQF 5 Fonte 1
Fontes
  1. 1. Source: Direção-Geral do Ensino Superior (dges.gov.pt).
Progressão na carreira

Caminhos de crescimento e funções semelhantes

Explore planos de carreira típicos, competências adjacentes e funções semelhantes para planear a sua próxima transição.

Cenário de carreira

Onde engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador se encaixa?

Este papel
engenheiro de sistemas de visão por computador/engenheira de sistemas de visão por computador Este papel

Pontuações de similaridade baseadas na sobreposição de habilidades dos dados da ESCO.

Para organizações

Os dados desta página a serviço de seus alunos, clientes e funcionários.

Perguntas comuns

Perguntas frequentes

Quais são as habilidades mais importantes para um/a Engenheiro/a de Sistemas de Visão por Computador?
Além de um sólido conhecimento em matemática, estatística e programação (especialmente Python), é fundamental ter experiência com frameworks de aprendizagem profunda como TensorFlow ou PyTorch, e familiaridade com técnicas de processamento de imagens e visão computacional. Habilidades de liderança e comunicação também são cruciais, dada a sua posição de nível 5.
Como a visão computacional é utilizada na área médica?
Na área médica, a visão computacional é utilizada para auxiliar no diagnóstico de doenças através da análise de imagens como radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas. Também é aplicada no desenvolvimento de sistemas de auxílio cirúrgico e na monitorização de pacientes.
Quais são as perspectivas de carreira para um/a Engenheiro/a de Sistemas de Visão por Computador?
A demanda por profissionais de Sistemas de Visão por Computador está em crescimento, impulsionada pela expansão de aplicações em diversos setores. As perspectivas de carreira são amplas, com oportunidades em empresas de tecnologia, indústrias automotivas, empresas de saúde e instituições de pesquisa.
Engenheiro De Sistemas De Visão Por Computador/Engenheira De Sistemas De Visão Por Computador — quanto se ganha nos Estados Unidos?
112 590 dólares por ano na mediana, a 2025-05. As medianas estaduais vão de 69 490 a 163 350 dólares. Fonte: US Bureau of Labor Statistics. O valor diz respeito aos Estados Unidos e não é uma projeção para a Europa.

Fontes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dados atualizados em 19 de outubro de 2026 Sobre nossos dados