Inženir/inženirka računalniškega vida
Posnet
Inženirji/inženirke računalniškega vida raziskujejo, načrtujejo, razvijajo ter učijo algoritme umetne inteligence in primitive strojnega učenja, ki razumejo vsebino digitalnih slik na podlagi velike količine podatkov. To razumevanje uporabljajo za reševanje različnih težav iz resničnega sveta, kot so varnost, avtonomna vožnja, robotizirana proizvodnja, razvrščanje digitalnih slik, obdelava medicinskih slik in diagnosticiranje.
Kot inženir/inženirka računalniškega vida boste delali na raziskovanju, načrtovanju, razvoju in izobraževanju algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja. Vaše delo bo vključevalo analizo velikih količin podatkov, razvoj modelov za prepoznavanje vzorcev v slikah ter implementacijo teh modelov v praktične aplikacije. Delo je dinamično in zahteva stalno učenje ter prilagajanje novim tehnologijam.
- • Raziskovanje in razvoj novih algoritmov računalniškega vida.
- • Načrtovanje in implementacija sistemov za obdelavo in analiziranje slik.
- • Uporaba strojnega učenja za izboljšanje natančnosti in učinkovitosti algoritmov.
Kje je ta poklic iskan
Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.
Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje za informacijske in komunikacijske tehnologije — 75 poklicev, vključno s tem.
Pomanjkanje: Avstrija, Belgija, Bolgarija, Ciper in še 6.
Najdlje trajajoče pomanjkanje: Avstrija, 3 leta.
Izberite območje na zemljevidu za prikaz njegovih podatkov.
O tem viru›
Vir: ELA/EURES, pomanjkanja in presežki delovne sile. Podatki so objavljeni na ravni poklicne skupine in zajemajo Evropo. Izdaje se razlikujejo po zasnovi priloge in po zajetih državah, zato razlika med leti ne pomeni vedno, da se je trg dela spremenil. Sive države niso bile sporočene, kar ni isto kot uravnoteženost.
Kaj pomenijo te besede
Štiri stvari, o katerih poroča ta razdelek
- Sporočeno povpraševanje
- Sporočeno povpraševanje pove, ali delodajalci sporočajo, da potrebujejo ljudi za ta poklic — gre za presojo, ki jo objavi nacionalni organ ali organ EU, ne za število ljudi.
- Kam gre
- Kam gre pove, v katero smer naj bi se zaposlovanje v tem poklicu v prihodnjih letih gibalo, na podlagi uradne napovedi.
- Prosta delovna mesta
- Prosta delovna mesta približno pokažejo, koliko delovnih mest nastane zaradi rasti in zaradi ljudi, ki zapustijo ta poklic.
- Običajno plačilo
- Običajno plačilo pove, koliko ljudje v tem poklicu običajno zaslužijo tam, kjer vir ta podatek objavlja. Prazno polje ne pomeni, da delo ni plačano, temveč da tega podatka za ta kraj nihče ne objavlja.
Merilo se izpusti, kadar ga za ta kraj nihče ne objavlja, namesto da bi bilo prikazano kot nič.
V katero smer se trg nagiba za vas
- V vašo korist
- Prostih mest je več kot iskalcev — delodajalci tekmujejo za kandidate.
- Uravnoteženo
- Prosta mesta in iskalci so približno izenačeni.
- Konkurenčno
- Iskalcev je več kot prostih mest — pričakujte konkurenco.
- Nasprotujoči si podatki
- Viri se ne ujemajo ali pa v isti poklicni skupini ponekod primanjkuje ljudi, drugod pa jih je preveč.
Vsak vir se razvrsti v eno od teh štirih možnosti, zato se lahko naučite enotnega izrazja. Razlikujejo se dokazi, na katerih temeljijo; ti so navedeni pod vsako oznako — izmerjeno razmerje med prostimi delovnimi mesti in iskalci zaposlitve ali ocena, ki jo objavi nacionalni organ.
Kako se ta poklic primerja z drugimi poklici v isti državi
- Močno
- Med najmočnejšimi v državi that country
- Dobro
- Močnejši od večine poklicev v državi that country
- Mešano
- Približno običajen za državo that country
- Šibko
- Šibkejši od večine poklicev v državi that country
To je uvrstitev znotraj ene države, ne ocena, ki bi jo lahko primerjali čez meje — registri, na katerih temelji, v dveh državah štejejo različne ljudi, zato ima isto število v vsaki državi drugačen pomen. Zato je lahko poklic med najmočnejšimi v državi in je še vedno prikazan kot Konkurenčno: v celoti gledano vodi na trgu, ki je zelo zasičen.
Od kod prihajajo ti podatki
Vsak podatek objavi nacionalni statistični urad, javna služba za zaposlovanje ali organ EU, vsaka kartica pa navede vir in obdobje, ki ga zajema. Na nekaterih območjih se podatki zbirajo mesečno, na drugih pa se ocenijo enkrat ali dvakrat na leto, zato lahko dve območji na istem zemljevidu opisujeta različna trenutka — datum je vedno prikazan.
Nič od tega ne napoveduje možnosti posameznika. Opisuje trg.
Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre (Slovenija, Avstrija, Hrvaška, Italija, Nemčija, Madžarska)
| Sporočeno povpraševanje | Običajno plačilo | Kam gre | |
|---|---|---|---|
| Slovenija | Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * | — | +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Avstrija | Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Hrvaška | Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2022 * | — | +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italija | Ni sporočeno | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nemčija | Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Madžarska | Ni sporočeno | — | +37,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.
Ali karierno svetujete dijakom, klientom ali zaposlenim? Uporabite te podatke o poklicu v svoji organizaciji.
Prihodnje izglede za inženir/inženirka računalniškega vida
The outlook for inženir/inženirka računalniškega vida reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Kako se izračunajo ti rezultati?
Indeks odpornosti (0–100) ocenjuje, kako je ta poklic strukturalno zaščiten pred avtomatizacijo in motnjami AI, na podlagi analize na ravni nalog. Višje ocene pomenijo več nalog, ki zahtevajo človeško presojo. Izpostavljenost AI prikazuje ocenjeni delež ur nalog, ki bi jih lahko prizadeli sedanji zmogljivosti AI. To so strukturalni kazalniki, pridobljeni iz modela, ne napovedi individualne varnosti zaposlitve.
Kako bi se lahko inženir/inženirka računalniškega vida spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?
Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.
Primerjajte to s svojim profilom
Kako lahko AI spremeni to vlogo
Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.
Kaj pa je še odvisno od ljudi
- opredeljevati tehnične zahteve
Kjer lahko AI postane kopilot
- uporabiti tehnike statistične analize
- izvajati raziskave literature
- uporabljati računalniško podprta orodja za programski inženiring
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- ravnati s podatkovnimi vzorci
- poročati o rezultatih analize
- izvajati analitične matematične izračune
Vitalni znaki in AI vektorji
Vektorji izpostavljenosti AI
0-100%Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja
Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov
Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji
Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
Tehnični podrobnosti
NexFuture v3.0 ocenjuje izpostavljenost avtomatizaciji neposredno iz ključnih skupin spretnosti ESCO, uteženo z maso spretnosti in umerjeno glede na strokovna sidra. Ocene so verjetnostne ocene, ne jamstva. Za vse podrobnosti glejte belo knjigo o metodologiji NexFuture.
Meri izpostavljenost avtomatizaciji. Ne meri plače, povpraševanja ali števila delovnih mest v vaši bližini.
Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo
Digitalna tehnologija
Tipičen dan kot inženir/inženirka računalniškega vida
09 09:00 · jutro razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
10 10:30 · Sredi jutra izvajati normalizacijo podatkov
12 12:00 · Opoldne razviti prototip programske opreme
14 14:00 · popoldan uporabljati knjižnico programske opreme
15 15:30 · Pozno popoldne uporabljati računalniško podprta orodja za programski inženiring
17 17:00 · Zaključek upravljati sisteme zbiranja podatkov
Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.
Kaj potrebujete za to delo
Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.
-
izvajati normalizacijo podatkov
Zmanjšanje podatkov na njihovo točno temeljno obliko (normalne oblike) za doseganje rezultatov, kot so čim manjša odvisnost, odstranitev odvečnih podatkov, povečanje doslednosti.
-
vzpostavljati podatkovne procese
Uporabljati orodja IKT z matematičnimi, algoritemskimi ali drugimi postopki za obdelavo podatkov, da se ustvarijo informacijski sklopi.
-
izvajati čiščenje podatkov
Odkrivati in popravljati poškodovane zapise v podatkovnih nizih ter zagotavljati, da podatki postanejo in ostanejo strukturirani v skladu s smernicami.
-
izvajati postopke preverjanja kakovosti podatkov
Uporabljati tehnike analize, potrjevanja in preverjanja kakovosti podatkov.
-
uporabljati knjižnico programske opreme
Uporabljati zbirke kod in paketov programske opreme, ki zajemajo pogosto uporabljene postopke za pomoč programerjem, da poenostavijo svoje delo.
-
uporabljati računalniško podprta orodja za programski inženiring
Uporabljati orodja programske opreme (CASE) za podporo razvojnemu ciklu, za oblikovanje in izvajanje programske opreme in aplikacij visoke kakovosti, ki jih je mogoče zlahka vzdrževati.
-
izvajati zmanjševanje dimenzij
Zmanjšati število spremenljivk ali funkcij za nabor podatkov v algoritmih strojnega učenja z metodami, kot so analiza glavnih komponent, faktorizacija matrik, metode samodejnega kodiranja in druge.
-
razvijati sistem za računalniški vid
Uporabljati in združevati različna orodja in metode računalniškega vida, kot so pridobivanje slik, obdelava slik, segmentacija in razvrščanje slik, zaznavanje itd. v enem sistemu, da se omogoči računalnikom, da pridobijo informacije iz digitalnih slik, kot so fotografije ali video.
-
razviti prototip programske opreme
Ustvariti prvo nepopolno ali predhodno različico dela aplikacije programske opreme za simulacijo nekaterih posebnih lastnosti končnega proizvoda.
-
razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
Razviti prilagojeno programsko opremo za obdelavo podatkov z izbiro in uporabo ustreznega računalniškega jezika za programiranje, da lahko sistem IKT zagotovi zahtevane rezultate na podlagi vnosov.
-
izvajati raziskave literature
Izvajati obsežne in sistematične raziskave informacij in publikacij o določeni temi. Predstaviti primerjalni evalvacijski literarni povzetek.
-
razložiti aktualne podatke
Analizirati podatke, pridobljene iz virov, kot so podatki o trgu, znanstveni članki, zahteve strank in vprašalniki, ki so aktualni in posodobljeni, da bi ocenili razvoj in inovacije na strokovnih področjih.
-
izvajati analitične matematične izračune
Uporabljati matematične metode in tehnologije izračunavanja za opravljanje analiz in iskanje rešitev za specifične težave.
-
uporabiti tehnike statistične analize
Uporabiti modele (opisne ali sklepne statistike) in tehnike (podatkovnega rudarjenja ali strojnega učenja) za statistične analize in orodja IKT za analizo podatkov, odkrivanje soodvisnosti in napovedi trendov.
-
ravnati s podatkovnimi vzorci
Zbirati in izbrati iz populacije niz podatkov s statističnim ali drugim opredeljenim postopkom.
-
upravljati sisteme zbiranja podatkov
Razvijati in upravljati metode in strategije, ki se uporabljajo za povečanje kakovosti podatkov in statistične učinkovitosti pri zbiranju podatkov, da se zagotovi, da so zbrani podatki optimizirani za nadaljnjo obdelavo.
-
izvajati vizualno predstavitev podatkov
Oblikovati vizualno predstavitev podatkov, kot so grafikoni ali diagrami za lažje razumevanje.
-
poročati o rezultatih analize
Pripraviti raziskovalne dokumente ali predstavitve za poročanje o rezultatih izvedenih raziskav in analiz, z navedbo postopkov in metod raziskovanja, ki so privedli do rezultatov, ter možnih razlag rezultatov.
načela umetne inteligence
Teorije umetne inteligence, uporabljena načela, arhitekture in sistemi, kot so inteligentni posredniki, sistemi z več agenti, sistemi strokovnjakov, sistemi, ki temeljijo na pravilih, nevronska omrežja, ontologije in kognitivne teorije.
programska oprema integriranega razvojnega okolja
Sklop orodij za razvoj programske opreme za programe pisanja, kot so prevajalnik, razhroščevalnik, urejevalnik kode, orodje za poudarjanje kode, združenih v enotni uporabniški vmesnik, kot sta Visual Studio ali Eclipse.
Python (računalniško programiranje)
Tehnike in načela razvoja programske opreme, kot so analiza, algoritmi, kodiranje, preskušanje in združevanje programskih paradigem v jeziku Python.
tehnologija digitalnih dvojčkov
Model, namenjen ustvarjanju virtualne predstavitve predmeta ali sistema, ki se posodablja na podlagi podatkov v realnem času. Proces virtualne predstavitve temelji na kombinaciji simulacije podatkov in tehnologije z uporabo senzorjev za ustvarjanje podatkov o fizičnem predmetu, kot je temperatura ali energija, za razvoj digitalnega dvojčka. V ta proces so vključeni strojno učenje, simulacija in sklepanje.
- obdelava digitalnih slik
- podatkovne vede
- podatkovno inženirstvo
- prepoznavanje slik
- računalniška simulacija
- računalniško programiranje
- statistika
- strojno učenje
Inženir/inženirka računalniškega vida: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati
Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.
Prvostopenjski diplomi
1830 izobraževalnih programov v 30 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 381 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.
Poti rasti in podobne vloge
Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.
Kam se prilega inženir/inženirka računalniškega vida?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
podatkovni analitik/podatkovna analitičarka
20% podobnoststrokovnjak /strokovnjakinja za podatke
19% podobnoststrokovnjak /strokovnjakinja za kakovost podatkov
15% podobnostraziskovalec/raziskovalka na področju IKT
15% podobnostvodja raziskav na področju IKT
11% podobnostvnašalec /vnašalka podatkov
10% podobnostZa organizacije
Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.
Pogosta vprašanja
Kakšna znanja in spretnosti so potrebna za to delovno mesto?
V katerih panogah se lahko zaposli inženir/inženirka računalniškega vida?
Ali je za to delovno mesto potrebno imeti doktorat?
Inženir/Inženirka Računalniškega Vida — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 19. oktober 2026 O naših podatkih