Inginer în domeniul inteligenței artificiale/ingineră în domeniul inteligenței artificiale
Captură de ecran
Inginerul în domeniul inteligenței artificiale aplică metode de inteligență artificială în inginerie, robotică și informatică pentru a concepe programe care simulează inteligența, inclusiv modele de gândire, sisteme cognitive și bazate pe cunoaștere, de soluționare a problemelor și modele de proces decizional. De asemenea, integrează cunoștințe structurate în sistemele informatice (ontologii, baze de cunoștințe) pentru a rezolva probleme complexe care necesită în mod normal un nivel ridicat de expertiză umană sau metode bazate pe inteligența artificială.
Ca inginer în domeniul inteligenței artificiale, vei fi implicat în proiectarea și implementarea de soluții bazate pe inteligența artificială, utilizând tehnici avansate de inginerie, robotică și informatică. Vei lucra la crearea de programe care simulează inteligența, de la modele de gândire și sisteme cognitive, până la sisteme de luare a deciziilor. De asemenea, vei integra cunoștințe structurate în sistemele informatice pentru a automatiza procese și a îmbunătăți eficiența.
- • Dezvoltarea și implementarea de algoritmi de inteligență artificială, inclusiv învățare automată (machine learning) și învățare profundă (deep learning).
- • Proiectarea și construirea de sisteme cognitive și bazate pe cunoștințe, utilizând ontologii și baze de cunoștințe.
- • Integrarea soluțiilor de inteligență artificială în aplicații existente și dezvoltarea de noi aplicații.
Unde este cerută această ocupație
Deficit și excedent de forță de muncă raportate, pe ani. Publicat pentru grupe de ocupații, nu pentru titluri individuale de post.
Cifrele acoperă Specialiști în tehnologia informației și comunicațiilor — 75 ocupații, inclusiv aceasta.
Deficit: Austria, Belgia, Bulgaria, Cehia și încă 6.
Cea mai îndelungată penurie: Austria, 3 ani.
Selectați un teritoriu pe hartă pentru a vedea cifrele sale.
Despre această sursă›
Sursă: ELA/EURES, deficit și excedent de forță de muncă. Datele sunt publicate la nivelul grupei ocupaționale și acoperă Europa. Edițiile diferă prin structura anexei și prin țările incluse, așa că o schimbare de la un an la altul nu înseamnă întotdeauna că piața muncii s-a modificat. Țările în gri nu au fost raportate, ceea ce nu înseamnă echilibru.
Ce înseamnă acești termeni
Cele patru aspecte raportate în această secțiune
- Cerere raportată
- Indicatorul Cerere raportată arată dacă angajatorii declară că au nevoie de persoane pentru această ocupație — o evaluare publicată de un organism național sau de unul al UE, nu un număr.
- Încotro se îndreaptă
- Indicatorul Încotro se îndreaptă arată în ce direcție este de așteptat să evolueze ocuparea în această ocupație în anii următori, pe baza unei proiecții oficiale.
- Posturi disponibile
- Indicatorul Posturi disponibile arată, aproximativ, câte posturi apar ca urmare a creșterii ocupării și a plecării persoanelor din această ocupație.
- Remunerație obișnuită
- Indicatorul Remunerație obișnuită arată cât câștigă de obicei persoanele din această ocupație, acolo unde sursa publică aceste date. Un câmp necompletat nu înseamnă că munca este neplătită, ci că nimeni nu publică aceste date pentru locul respectiv.
Un indicator este omis atunci când nimeni nu publică date pentru locul respectiv, în loc să fie afișat ca zero.
În ce direcție înclină piața pentru dvs.
- În favoarea dvs.
- Mai multe posturi decât candidați — angajatorii concurează pentru candidați.
- Echilibrat
- Posturile și candidații sunt aproximativ egali ca număr.
- Competitiv
- Mai mulți candidați decât posturi — așteptați-vă la concurență.
- Date contradictorii
- Sursele nu concordă sau aceeași grupă ocupațională are deficit într-o zonă și excedent în alta.
Fiecare sursă se încadrează într-una dintre aceste patru categorii, astfel încât există un singur vocabular de învățat. Ceea ce diferă sunt dovezile care stau la baza încadrării, prezentate sub fiecare verdict — un raport măsurat între numărul de posturi disponibile și cel al persoanelor aflate în căutarea unui loc de muncă sau o evaluare publicată de un organism național.
Cum se compară această ocupație cu alte ocupații din aceeași țară
- Puternică
- Printre cele mai puternice din that country
- Bună
- Mai puternică decât majoritatea ocupațiilor din that country
- Mixtă
- Aproximativ obișnuită pentru that country
- Slabă
- Mai slabă decât majoritatea ocupațiilor din that country
Acesta este un clasament într-o singură țară, nu un punctaj care poate fi comparat peste granițe — registrele folosite în două țări numără persoane diferite, astfel încât aceeași cifră are sensuri diferite în fiecare dintre ele. Din același motiv, o ocupație poate fi printre cele mai puternice dintr-o țară și totuși să apară ca Competitiv: se află în fruntea clasamentului pe o piață care este, în ansamblu, aglomerată.
De unde provin aceste date
Fiecare cifră este publicată de un institut național de statistică, un serviciu public de ocupare a forței de muncă sau un organism al UE, iar fiecare casetă indică sursa și perioada la care se referă. Unele zone sunt analizate lunar, iar altele sunt evaluate o dată sau de două ori pe an, astfel încât două zone de pe aceeași hartă pot descrie momente diferite — data este afișată întotdeauna.
Nimic din toate acestea nu prezice șansele unei singure persoane. Descrie o piață.
Cerere raportată · Remunerație obișnuită · Încotro se îndreaptă (România, Italia, Spania, Germania, Franța, Ungaria)
| Cerere raportată | Remunerație obișnuită | Încotro se îndreaptă | |
|---|---|---|---|
| România | Deficit raportat ELA/EURES 2025 * | — | +177,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | Neraportat | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Spania | Neraportat | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Germania | Deficit raportat ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Franța | Neraportat | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Ungaria | Neraportat | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publicat pentru grupe de ocupații, nu pentru titluri individuale de post.
Oferiți îndrumare studenților, clienților sau angajaților? Folosiți aceste date despre ocupație în organizația dumneavoastră.
Perspectiva viitoare pentru inginer în domeniul inteligenței artificiale/ingineră în domeniul inteligenței artificiale
The outlook for inginer în domeniul inteligenței artificiale/ingineră în domeniul inteligenței artificiale reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Cum sunt calculate aceste scoruri?
Indicele de Reziliență (0–100) estimează cât de structural protejată este această ocupație față de automatizare și perturbările AI, pe baza analizei la nivelul sarcinilor. Scoruri mai ridicate înseamnă mai multe sarcini intensive în judecata umană. Expunerea la AI arată procentul estimat de ore de sarcini pe care capacitățile AI actuale le-ar putea afecta. Acestea sunt indicatori structurali derivați din model, nu predicții privind securitatea individuală a locului de muncă.
Cum s-ar putea schimba inginer în domeniul inteligenței artificiale/ingineră în domeniul inteligenței artificiale pe măsură ce adoptarea AI crește?
Mai multe domenii de activitate se pot deplasa către fluxuri de lucru asistate de AI, astfel încât recalificarea devine mai importantă.
Scenariu ilustrativ bazat pe automatizarea sarcinilor — nu o prognoză. Valorile sunt rotunjite cu cât priviți mai departe.
Mai multe domenii de activitate se pot deplasa către fluxuri de lucru asistate de AI, astfel încât recalificarea devine mai importantă.
Scenariu ilustrativ bazat pe automatizarea sarcinilor — nu o prognoză. Valorile sunt rotunjite cu cât priviți mai departe.
Estimare bazată pe model. Folosiți-l ca un semnal de planificare, nu o garanție.
Compară asta cu profilul tău
Cum AI poate schimba acest rol
Interpretarea deterministă, bazată pe model, a semnalelor actuale de rol - nu este o garanție de înlocuire.
Ce mai depinde de oameni
- definește cerințe tehnice
Unde AI poate deveni copilot
- analizează grupuri masive de date
- analizează cerințe de afaceri
- utilizare creativă a tehnologiilor digitale
Sarcinile cele mai expuse automatizării
- utilizează tehnici de prelucrare a datelor
- creează seturi de date
Semne vitale și vectori AI
Vectori de expunere AI
0-100%Expunere la analiză asistate de IA, recunoaștere de modele și sarcini de modelare predictivă
Expunere la generarea de conținut, augmentare creativă și instrumente de model lingvistic mare
Expunere la automatizarea fluxului de lucru, software de suport pentru decizii și digitalizarea proceselor
Expunere la automatizarea fizică, robotică și deplasarea sarcinii dirijată de senzori
Detalii tehnice
NexFuture v3.0 estimează expunerea la automatizare direct din grupurile de competențe esențiale ESCO, ponderată după masa competențelor și calibrată în raport cu ancore ale experților. Scorurile sunt estimări probabilistice, nu garanții. Consultați Cartea albă privind metodologia NexFuture pentru detalii complete.
Măsoară expunerea la automatizare. Nu măsoară salariul, cererea sau câte locuri de muncă există în apropierea ta.
Ce fac oamenii în acest rol de obicei
Tehnologie digitală
O zi obișnuită ca inginer în domeniul inteligenței artificiale/ingineră în domeniul inteligenței artificiale
09 09:00 · dimineata aplică teoria sistemelor de TIC
10 10:30 · La mijlocul dimineții analizează cerințe de afaceri
12 12:00 · amiază analizează grupuri masive de date
14 14:00 · după-amiază creează seturi de date
15 15:30 · După-amiaza târziu definește cerințe tehnice
17 17:00 · Încheiere definește procesul
Ordinea sarcinilor este ilustrativă. Zilele individuale variază.
Ce vă trebuie pentru această muncă
Competențele, cunoștințele și instrumentele necesare pentru acest rol — precum și trăsăturile și recompensele care îl însoțesc.
-
utilizare creativă a tehnologiilor digitale
Utilizează instrumente și tehnologii digitale pentru dezvoltarea de cunoștințe și pentru inovarea proceselor și produselor. Se implică, în mod individual și colectiv, în prelucrarea cognitivă pentru a înțelege și soluționa problemele conceptuale și situațiile problematice din mediul digital.
-
utilizează tehnici de prelucrare a datelor
Colectează, prelucrează și analizează date și informații relevante, stochează și actualizează în mod corespunzător datele și reprezintă cifre și date utilizând diagrame și diagrame statistice.
-
definește procesul
Identifică fluxul de lucru și cerințele în materie de resurse pentru un anumit proces, utilizând o varietate de instrumente, cum ar fi software-ul de simulare a procesului, trasarea de diagrame de flux și modele la scară.
-
analizează grupuri masive de date
Colectează și evaluează datele numerice în cantități mari, în special în scopul identificării tiparelor dintre date.
-
dezvoltă idei creative
Dezvoltarea de noi concepte artistice și idei creative.
-
creează seturi de date
Generează o colecție de seturi de date noi sau existente corelate, care sunt alcătuite din elemente separate, dar care pot fi manipulate ca o singură unitate.
-
analizează cerințe de afaceri
Studiază nevoile și așteptările clienților cu privire la un produs sau serviciu pentru a identifica și a soluționa inconsecvențele și dezacordurile posibile ale părților interesate implicate.
-
dezvoltă software pentru statistică
Participă la diferitele etape de dezvoltare a programelor pentru calculator pentru analize econometrice și statistice, cum ar fi cercetarea, dezvoltarea de noi produse, crearea de prototipuri și întreținerea.
-
realizează prezentarea vizuală a datelor
Creează reprezentări vizuale ale datelor, cum ar fi grafice sau diagrame, care să faciliteze înțelegerea.
-
aplică teoria sistemelor de TIC
Pune în aplicare principiile teoriei sistemelor TIC pentru a explica și a documenta caracteristicile sistemului care pot fi aplicate în mod universal altor sisteme.
arhitectura informației
Metodele prin care sunt generate, structurate, stocate, întreținute, conectate, schimbate și utilizate informațiile.
clasificarea informațiilor
Procesul de clasificare a informațiilor în categorii și de arătare a relațiilor dintre date în anumite scopuri definite în mod clar.
date nestructurate
Informațiile care nu sunt aranjate într-un mod predefinit sau care nu dispun de un model de date predefinit și sunt dificil de înțeles și în care se găsesc cu dificultate tipare în lipsa unor tehnici precum extragerea de date.
extragere a informațiilor
Tehnicile și metodele utilizate pentru obținerea și extragerea de informații din documente și surse digitale nestructurate sau semistructurate.
extragerea de date
Metode de inteligență artificială, învățare automatizată, statistici și baze de date utilizate pentru extragerea de conținut dintr-un set de date.
limbaj de interogare a cadrului de descriere a resurselor
Limbajele de interogare precum SPARQL care sunt utilizate pentru a recupera și a manipula date stocate în format de tip cadru de descriere a resurselor (RDF).
modelarea proceselor de afaceri
Instrumentele, metodele și notațiile, cum ar fi Modelul și notația proceselor de afaceri (BPMN) și Limbajul de execuție al proceselor de afaceri (BPEL), utilizate pentru a descrie și a analiza caracteristicile unui proces de afaceri și pentru a-i modela dezvoltarea ulterioară.
modele de date
Tehnicile și sistemele existente utilizate pentru structurarea elementelor de date și demonstrarea relațiilor dintre acestea, precum și metodele de interpretare a structurilor de date și a relațiilor dintre acestea.
principii ale inteligenței artificiale
Teoriile, principiile aplicate, arhitecturile și sistemele inteligenței artificiale, cum ar fi agenții inteligenți, sistemele cu agenți multipli, sistemele specializate, sisteme bazate pe norme, rețelele de tip neural, ontologiile și teoriile cognitive.
Python (programare pe calculator)
Tehnicile și principiile dezvoltării de software, cum ar fi analiza, algoritmii, codificarea, testarea și compilarea de paradigme de programare în Python.
structura informațiilor
Tipul de infrastructură care definește formatul datelor: semistructurate, nestructurate și structurate.
tehnici de prezentare vizuală
Tehnicile de reprezentare vizuală și interacțiune, cum ar fi histograme, diagrame de difuzie, grafice de suprafață, hărți ale arborilor și parcele de coordonate paralele, care pot fi utilizate pentru prezentarea de date numerice și nenumerice abstracte, pentru a întări înțelegerea acestor informații de către oameni.
Inginer în domeniul inteligenței artificiale: cum să vă calificați și unde să studiați
Ce este nevoie de obicei pentru a se califica: nivelul de educație, unde este o profesie reglementată și unde să studiezi.
Licență sau echivalent
3.474 de programe de studii în țări al căror număr este 31 predau competențele de bază ale acestei ocupații. În plus, 856 de cursuri scurte care dezvoltă câte o singură competență.
Căi de creștere și roluri similare
Explorați parcursurile de carieră tipice, abilitățile adiacente și rolurile similare pentru a vă planifica următoarea tranziție.
Unde se potrivește inginer în domeniul inteligenței artificiale/ingineră în domeniul inteligenței artificiale?
Scoruri de similaritate bazate pe suprapunerea competențelor din datele ESCO.
inginer tehnologii semantice/ingineră tehnologii semantice
52% similaritatedesigner de baze de date
41% similaritateproiectant depozit de date
38% similaritatearhitect de sistem în domeniul TIC/arhitectă de sistem în domeniul TIC
38% similaritatearhitect de software/arhitectă de software
36% similaritatespecialist testare software
34% similaritatePentru organizații
Datele de pe această pagină, valorificate pentru elevii, clienții și angajații dvs.
Întrebări frecvente
Ce tip de cunoștințe structurate sunt folosite în sistemele de inteligență artificială?
Cum se diferențiază rolul de inginer în inteligența artificială de alte roluri în IT?
Ce abilități sunt esențiale pentru a excela în acest rol?
Inginer În Domeniul Inteligenței Artificiale/Ingineră În Domeniul Inteligenței Artificiale — cât se câștigă în Statele Unite?
Surse: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Date actualizate la 19 octombrie 2026 Despre datele noastre