Inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie
Snímka
Inžinieri a inžinierky umelej inteligencie používajú metódy umelej inteligencie v inžinierstve, robotike a počítačovej vede na navrhovanie programov, ktoré simulujú inteligenciu, napríklad modelov myslenia, kognitívnych a znalostných systémov, riešenia problémov a rozhodovania. Okrem toho integrujú štruktúrované poznatky do počítačových systémov (ontológie, vedomostné základne) s cieľom vyriešiť zložité problémy, ktoré si zvyčajne vyžadujú vysokú úroveň odborných znalostí ľudí alebo metód umelej inteligencie.
Práca inžiniera/inžinierky umelej inteligencie zahŕňa návrh, vývoj a implementáciu programov a systémov, ktoré simulujú ľudskú inteligenciu. Využívate pokročilé metódy umelej inteligencie, robotiky a počítačovej vedy na vytváranie riešení pre rôzne odvetvia. Často pracujete na integrácii štruktúrovaných znalostí do počítačových systémov, čím pomáhate automatizovať zložité procesy a zlepšovať rozhodovacie procesy.
- • Návrh a vývoj algoritmov a modelov umelej inteligencie.
- • Integrácia umelej inteligencie do existujúcich systémov a aplikácií.
- • Práca s ontológiami a vedomostnými základňami na reprezentáciu a využívanie znalostí.
Kde je toto povolanie žiadané
Nahlásený nedostatok a prebytok pracovných síl, podľa roku. Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti informačných a komunikačných technológií — 75 povolaní vrátane tohto.
Nedostatok: Belgicko, Bulharsko, Cyprus, Holandsko a ďalších 6.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Rakúsko, 3 roky.
Vyberte územie na mape a zobrazia sa jeho čísla.
O tomto zdroji›
Zdroj: ELA/EURES, nedostatok a prebytok pracovných síl. Údaje sa zverejňujú na úrovni skupiny povolaní a pokrývajú Európu. Vydania sa líšia usporiadaním prílohy aj rozsahom krajín, takže rozdiel medzi rokmi neznamená vždy, že sa trh práce zmenil. Krajiny v sivej neboli nahlásené, čo nie je to isté ako byť v rovnováhe.
Čo tieto slová znamenajú
Štyri veci, ktoré táto časť uvádza
- Nahlásený dopyt
- Nahlásený dopyt vyjadruje, či zamestnávatelia uvádzajú potrebu ľudí na toto pracovné miesto — ide o posúdenie zverejnené národným orgánom alebo orgánom EÚ, nie o počet.
- Ktorým smerom smeruje
- Ktorým smerom smeruje zamestnanosť v tomto povolaní v nasledujúcich rokoch podľa oficiálnej prognózy.
- Voľné miesta
- Voľné miesta približne vyjadrujú, koľko pracovných príležitostí vzniká v dôsledku rastu a odchodov ľudí z tohto povolania.
- Obvyklá odmena
- Obvyklá odmena ľudí v tomto povolaní, ak ju zdroj zverejňuje. Prázdne pole neznamená, že práca nie je platená; znamená, že ju pre dané miesto nikto nezverejňuje.
Ukazovateľ sa vynechá, ak ho pre dané miesto nikto nezverejňuje, namiesto toho, aby sa zobrazil ako nula.
Ktorým smerom sa trh prikláňa vo vašom prípade
- Vo váš prospech
- Voľných miest je viac než uchádzačov — zamestnávatelia o kandidátov súťažia.
- Vyrovnané
- Voľné miesta a uchádzači sú zhruba v rovnováhe.
- Konkurenčné
- Uchádzačov je viac než voľných miest — počítajte s konkurenciou.
- Rozporuplné údaje
- Zdroje sa nezhodujú, alebo v tej istej skupine povolaní je niekde nedostatok a inde prebytok.
Každý zdroj vedie k jednému zo štyroch označení, takže sa treba naučiť jednu spoločnú sústavu pojmov. Líšia sa však podklady, z ktorých vychádzajú; tie sú uvedené pod každým hodnotením — ide o vypočítaný pomer voľných miest k uchádzačom o zamestnanie alebo o posúdenie zverejnené národným orgánom.
Ako sa toto povolanie porovnáva s ostatnými povolaniami v tej istej krajine
- Silný
- Medzi najsilnejšími v krajine that country
- Dobrý
- Silnejšie než väčšina povolaní v krajine that country
- Zmiešaný
- Zhruba obvyklé pre krajinu that country
- Slabý
- Slabšie než väčšina povolaní v krajine that country
Ide o poradie v rámci jednej krajiny, nie o skóre, ktoré možno prenášať cez hranice — registre používané v dvoch krajinách evidujú odlišné skupiny ľudí, takže rovnaké číslo má v každej z nich iný význam. Preto môže byť povolanie medzi najsilnejšími v krajine a napriek tomu sa zobraziť ako Konkurenčné: v celkovo preplnenom trhu je na čele.
Odkiaľ tieto údaje pochádzajú
Každý údaj zverejňuje národný štatistický úrad, verejná služba zamestnanosti alebo orgán EÚ a na každej karte je uvedený jeho zdroj aj obdobie, ktoré pokrýva. V niektorých miestach sa údaje zhromažďujú mesačne, v iných sa hodnotia raz alebo dvakrát ročne, takže dve miesta na tej istej mape môžu opisovať odlišné okamihy — dátum je vždy uvedený.
Nič z toho nepredpovedá šance konkrétneho človeka. Opisuje to trh.
Nahlásený dopyt · Obvyklá odmena · Ktorým smerom smeruje (Slovensko, Česko, Rakúsko, Nemecko, Maďarsko, Poľsko)
| Nahlásený dopyt | Obvyklá odmena | Ktorým smerom smeruje | |
|---|---|---|---|
| Slovensko | Nahlásený prebytok ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Česko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakúsko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemecko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Maďarsko | Nenahlásené | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Poľsko | Nenahlásené | — | +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.
Poskytujete kariérne poradenstvo študentom, klientom alebo zamestnancom? Využite tieto údaje o profesii vo svojej organizácii.
Budúce vyhliadky pre inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie
The outlook for inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Ako sa tieto skóre počítajú?
Index odolnosti (0–100) odhaduje, ako štrukturálne je táto profesia chránená pred automatizáciou a narušeniami AI, na základe analýzy na úrovni úloh. Vyššie skóre znamená viac úloh vyžadujúcich ľudský úsudok. Expozícia AI ukazuje odhadované percento pracovných hodín, ktoré by mohli ovplyvniť súčasné schopnosti AI. Sú to štrukturálne ukazovatele odvodené z modelu, nie predpovede individuálnej istoty zamestnania.
Ako by sa mohlo zmeniť inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie s rastúcim využívaním AI?
Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Niekoľko oblastí úloh sa môže posunúť smerom k pracovným postupom s podporou AI, takže rekvalifikácia sa stáva dôležitejšou.
Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.
Odhad založený na modeli. Použite ho ako plánovací signál, nie ako záruku.
Porovnajte to so svojím profilom
Ako môže AI zmeniť túto úlohu
Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.
Čo ešte závisí od ľudí
- vymedzenie technických požiadaviek
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
- analyzovať veľké dáta (big data)
- analyzovať obchodné požiadavky
- tvorivo využívať digitálne technológie
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
- používať techniky spracovania údajov
- vytvárať súbory údajov
Životné funkcie a AI vektory
vektory expozície AI
0-100%Expozícia AI-podporovanej analýze, rozpoznávaniu vzorov a úlohám prediktívneho modelovania
Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov
Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov
Expozícia fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi
Technické podrobnosti
NexFuture v3.0 odhaduje expozíciu automatizácii priamo zo základných skupín zručností ESCO, vážených podľa objemu zručností a kalibrovaných podľa expertných kotiev. Skóre sú pravdepodobnostné odhady, nie záruky. Úplné podrobnosti nájdete v metodickom dokumente NexFuture.
Meria vystavenie automatizácii. Nemeria mzdu, dopyt ani počet pracovných miest vo vašom okolí.
Čo ľudia v tejto úlohe zvyčajne robia
Digitálna technológia
Typický deň ako inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie
09 09:00 · ráno uplatňovať teóriu systémov IKT
10 10:30 · Poludnie analyzovať obchodné požiadavky
12 12:00 · Poludnie analyzovať veľké dáta (big data)
14 14:00 · poobede navrhnúť proces
15 15:30 · Neskoro popoludní poskytnúť vizuálnu prezentáciu údajov
17 17:00 · Zábal používať techniky spracovania údajov
Poradie úloh je ilustračné. Jednotlivé dni sa líšia.
Čo potrebujete na túto prácu
Zručnosti, znalosti a nástroje, ktoré táto rola vyžaduje — a vlastnosti a odmeny, ktoré s ňou súvisia.
-
tvorivo využívať digitálne technológie
Využívať digitálne nástroje a technológie na vytváranie znalostí a inovačných procesov a produktov. Individuálne a kolektívne sa zapájať do kognitívneho spracovania s cieľom pochopiť a riešiť koncepčné problémy a problémové situácie v digitálnom prostredí.
-
používať techniky spracovania údajov
Zhromažďovať, spracúvať a analyzovať príslušné údaje a informácie, riadne uchovávať a aktualizovať údaje a vyjadrovať čísla a údaje pomocou grafov a štatistických diagramov.
-
navrhnúť proces
Určiť pracovné postupy a požiadavky na zdroje pre konkrétny proces s použitím rôznych nástrojov, ako je napríklad softvér na simuláciu procesov, grafické znázornenie a modely v mierke.
- analyzovať veľké dáta (big data)
- rozvinúť tvorivé nápady
-
vytvárať súbory údajov
Generovanie súboru nových alebo existujúcich súvisiacich súborov údajov, ktoré pozostávajú z oddelených prvkov, ale môže sa s nimi zaobchádzať ako s jednou jednotkou.
- analyzovať obchodné požiadavky
-
vyvinúť štatistický softvér
Zúčastňovať sa na rôznych štádiách vývoja počítačových programov určených na ekonometrickú a štatistickú analýzu, ako sú výskum, vývoj nových výrobkov, vývoj prototypov a údržba.
-
poskytnúť vizuálnu prezentáciu údajov
Vytvárať vizuálnu prezentáciu údajov, ako sú grafy alebo diagramy, na uľahčenie porozumenia.
-
uplatňovať teóriu systémov IKT
Implementovať zásady teórie IKT systémov s cieľom vysvetliť a dokumentovať systémové charakteristiky, ktoré sa môžu uplatňovať všeobecne na iné systémy.
dátové modely
Techniky a existujúce systémy používané na štruktúrovanie údajových prvkov a zobrazovanie vzťahov medzi nimi, ako aj metódy výkladu štruktúr a vzťahov údajov.
dopytovací jazyk RDF
Dopytovacie jazyky, ako je SPARQL, ktoré sa používajú na vyhľadávanie údajov uložených vo formáte RDF a narábanie s nimi.
hĺbková analýza údajov
Metódy umelej inteligencie, strojového učenia, štatistiky a databáz, ktoré sa používajú na získavanie obsahu z množín údajov.
- informačná architektúra
informačná štruktúra
Typ infraštruktúry, ktorý vymedzuje formát údajov: pološtruktúrované, neštruktúrované a štruktúrované.
kategorizácia informácií
Proces klasifikácie informácií do kategórií a preukázanie vzťahov medzi údajmi na jasne vymedzené účely.
modelovanie podnikových postupov
Nástroje, metódy a poznámky, napríklad modelovanie podnikových postupov (BPMN) a jazyk BPEL, ktoré sa používajú na opis a analýzu charakteristík podnikového procesu a modelovanie jeho ďalšieho vývoja.
neštruktúrované údaje
Informácie, ktoré nie sú usporiadané vopred určeným spôsobom alebo nemajú vopred určený dátový model a je ťažké ich pochopiť a nájsť medzi nimi vzory bez použitia techník, ako je hĺbková analýza údajov.
princípy umelej inteligencie
Teórie umelej inteligencie, uplatňované zásady, architektúry a systémy, ako sú inteligentní agenti, systémy s viacerými agentami, expertné systémy, systémy založené na pravidlách, neurálne siete, ontológie a teórie chápania.
Python (počítačové programovanie)
Techniky a zásady vývoja softvéru, ako sú analýza, algoritmy, kódovanie, testovanie a kompilovanie programových vzorov v Pythone.
- techniky vizuálnej prezentácie
získanie informácií
Techniky a metódy používané na odvodzovanie a získanie informácií z neštruktúrovaných alebo pološtruktúrovaných digitálnych dokumentov a zdrojov.
Inžinier umelej inteligencie: ako sa kvalifikovať a kde študovať
Čo je zvyčajne potrebné na získanie kvalifikácie: úroveň vzdelania, kde ide o regulované povolanie a kde študovať.
Bakalársky stupeň
3 474 študijných programov v 31 krajinách učí základné zručnosti potrebné pre toto povolanie. Navyše 856 krátkych kurzov, z ktorých každý rozvíja jednu zručnosť.
Niekoľko príkladov vyučovaných v jazyku tejto stránky:
Zobrazené: 2 z 4 330.
Zdroje
- 1. Source: Portál vysokých škôl, Ministry of Education, Research, Development and Youth of the Slovak Republic (portalvs.sk).
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestí inžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie?
Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.
znalostný odborník/znalostná odborníčka
52% podobnosťdatabázový dizajnér/databázová dizajnérka
41% podobnosťdizajnér/dizajnérka systémov dátových skladov
38% podobnosťarchitekt/architektka systémov IT
38% podobnosťsoftvérový architekt/softvérová architektka
36% podobnosťtester/testerka softvéru
34% podobnosťPre organizácie
Údaje na tejto stránke, ktoré môžete využiť pre svojich študentov, klientov a zamestnancov.
Často kladené otázky
Aké zručnosti sú pre inžiniera/inžinierku umelej inteligencie najdôležitejšie?
V akých odvetviach sa inžinieri/inžinierky umelej inteligencie najčastejšie uplatňujú?
Je potrebné mať špeciálne certifikácie pre túto pozíciu?
Inžinier Umelej Inteligencie/Inžinierka Umelej Inteligencie — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 19. októbra 2026 O našich údajoch