Vývojár riešení pre internet vecí (IoT)
Snímka
Vývojári a vývojárky internetu vecí analyzujú a zhromažďujú údaje na interpretáciu vzorcov fungovania a predvídanie výsledku. Na riadenie úloh a autonómnych rozhodnutí využívajú umelú inteligenciu a algoritmy strojového učenia na tvorbu inteligentnejších zariadení prostredníctvom dátových senzorov. Vývojári a vývojárky internetu vecí vyvíjajú softvér na prepájanie vecí so systémami a zariadeniami alebo programujú tieto veci tak, aby fungovali samostatne.
Práca vývojára internetu vecí je dynamická a zameraná na tvorbu softvéru a programov, ktoré umožňujú komunikáciu a autonómnu činnosť zariadení. Vašou úlohou bude analyzovať dáta zo senzorov, implementovať algoritmy strojového učenia a umelú inteligenciu, a tým optimalizovať fungovanie inteligentných systémov. Práca často zahŕňa spoluprácu s inžiniermi, dátovými analytikmi a ďalšími odborníkmi na vývoj inteligentných riešení.
- • Návrh a vývoj softvéru pre IoT zariadenia a platformy.
- • Implementácia algoritmov strojového učenia a umelú inteligenciu pre autonómne rozhodovanie zariadení.
- • Analýza dát zo senzorov a identifikácia vzorcov pre optimalizáciu výkonu systémov.
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 9.
Najdlhšie trvajúci nedostatok: Česko, 4 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 nedostatok ELA/EURES 2024 * | — | +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Česko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Rakúsko | Nahlásený prebytok ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemecko | Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * | — | +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 vývojár riešení pre internet vecí (IoT)
The outlook for vývojár riešení pre internet vecí (IoT) 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 vývojár riešení pre internet vecí (IoT) 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
- vyvinúť pracovné postupy IKT
Kde sa AI môže stať druhým pilotom
- analyzovať veľké dáta (big data)
- uskutočniť zmenšenie rozmernosti
- použiť strojové učenie
Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii
- používať techniky spracovania 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 fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi
Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov
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 vývojár riešení pre internet vecí (IoT)
09 09:00 · ráno navrhnúť informačný systém
10 10:30 · Poludnie použiť strojové učenie
12 12:00 · Poludnie vyvinúť pracovné postupy IKT
14 14:00 · poobede analyzovať veľké dáta (big data)
15 15:30 · Neskoro popoludní používať techniky spracovania údajov
17 17:00 · Zábal uskutočniť zmenšenie rozmernosti
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.
-
uskutočniť zmenšenie rozmernosti
Znížiť počet premenných alebo funkcií pre dátový súbor v algoritmoch strojového učenia prostredníctvom metód ako napr. analýza hlavných komponentov, faktorizácia matice, metódy auto kódovania a iné.
-
použiť strojové učenie
Používať techniky a algoritmy, ktoré dokážu extrahovať znalosti z údajov, učiť sa z nich a vytvárať predpovede, ktoré sa majú použiť na optimalizáciu programu, úpravu aplikácie, rozpoznávanie vzorcov, filtrovanie, vyhľadávače a počítačové videnie.
-
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.
- analyzovať veľké dáta (big data)
-
vyvinúť pracovné postupy IKT
Vytvárať opakované modely činnosti IKT v rámci organizácie, ktoré posilňujú systematické premeny produktov, informačných procesov a služieb počas ich výroby.
-
navrhnúť informačný systém
Definovať architektúru, zloženie, komponenty, moduly, rozhrania a údaje pre integrované informačné systémy (hardvér, softvér a sieť) na základe systémových požiadaviek a špecifikácií.
internet vecí
Všeobecné zásady, kategórie, požiadavky, obmedzenia a zraniteľnosť inteligentných prepojených zariadení (väčšina z nich so zamýšľaným pripojením na internet).
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.
programovanie systémov IKT
Metódy a nástroje potrebné na vývoj systémového softvéru, špecifikácie systémových architektúr a techník tvorby rozhrania medzi sieťovými a systémovými modulmi a komponentmi.
- špecifikácie softvéru IKT
- architektonické rámce IKT
- algoritmizácia úlohy
- algoritmy
- mechatronika
- počítačová technológia
- skúšobné metódy pre hardvér
- strojové učenie
- výpočtová technika
Vývojár riešení pre internet vecí (IoT): 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
508 študijných programov v 21 krajinách učí základné zručnosti potrebné pre toto povolanie. Navyše 161 krátkych kurzov, z ktorých každý rozvíja jednu zručnosť.
Cesty rastu a podobné roly
Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.
Kam sa zmestí vývojár riešení pre internet vecí (IoT)?
Skóre podobnosti založené na prekrývaní zručností z údajov ESCO.
dátový architekt
11% podobnosťinžinier umelej inteligencie/inžinierka umelej inteligencie
8% podobnosťinžinier simulácie batérií
6% podobnosťšpecialista na počítačové videnie/ špecialistka na počítačové videnie
6% podobnosťštatistik referent/štatistička referentka
5% podobnosťšpecialista informatik/špecialistka informatička v oblasti lingvistiky
5% podobnosťPre organizácie
Údaje na tejto stránke, ktoré môžete využiť pre svojich študentov, klientov a zamestnancov.
Často kladené otázky
Aký typ zručností je pre vývojára internetu vecí najdôležitejší?
Je potrebné mať špeciálne vzdelanie pre túto pozíciu?
Aké sú bežné pracovné prostredia pre vývojárov internetu vecí?
Vývojár Riešení Pre Internet Vecí (IoT) — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 3. októbra 2026 O našich údajoch