NexPath
Poklicni profil

inženir/inženirka za umetno inteligenco

Posnet

Ste navdušeni nad umetno inteligenco in želite jo uporabiti za reševanje kompleksnih inženirskih problemov? Kot inženir/inženirka za umetno inteligenco boste razvijali napredne programske rešitve, ki simulirajo človeško inteligenco in avtomatizirajo procese, ki zahtevajo visoko strokovno znanje.

Povzetek

Delo inženirja/inženirke za umetno inteligenco je dinamično in zahteva kombinacijo tehničnega znanja, analitičnih sposobnosti in kreativnosti. Vsakodnevno boste razvijali, testirali in implementirali algoritme in modele umetne inteligence, ki jih uporabljate za optimizacijo procesov, reševanje problemov in ustvarjanje inovativnih rešitev v različnih panogah, od robotike do računalniške znanosti. Sodelovali boste z drugimi inženirji, znanstveniki in strokovnjaki za podatke, da zagotovite, da so vaše rešitve učinkovite in usklajene s poslovnimi cilji.

Ključne odgovornosti:
  • • Razvijanje in implementacija algoritmov in modelov umetne inteligence (npr. strojno učenje, globoko učenje, obdelava naravnega jezika).
  • • Integracija strukturiranega znanja v računalniške sisteme (ontologije, baze znanja) za reševanje kompleksnih problemov.
  • • Sodelovanje pri zasnovi in razvoju robotskih sistemov in avtomatiziranih procesov.
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Prvostopenjski diplomi
37%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Prvostopenjski diplomi 54% Izpostavljenost AI
Začni oceno DNA kariere
Labour market

Kje je ta poklic iskan

Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Sporočeno pomanjkanjeSporočen presežekSporočeno obojeSporočeno v drugem letuTa vir tega ne zajema

Globlja barva: enako sporočeno več zaporednih let.

Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje za informacijske in komunikacijske tehnologije — 75 poklicev, vključno s tem.

10 od 14 s pomanjkanjem2025Vseh 30 raste3.7Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus in še 6.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Austria, 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.

Razišči več

Poiščite svojo poklicno pot in spoznajte znanost za našimi priporočili.

Preverite svoje ujemanje — brezplačno Kako deluje ujemanje
Vodite druge? Oglejte si NexPath za šole in svetovalnice.
Za šole → Za svetovalce →
Hitro preverjanje prileganja

Bi vaminženir/inženirka za umetno inteligencoustrezal?

Odgovorite na tri hitra vprašanja. To ni popolna ocena – je zbadljivka, ki vam pomaga pri odločitvi, ali boste primerjali svoj profil.

Napredek0/3

Ali uživate v opravilih, ki zahtevajoAnalitično razmišljanje?

Ali uživate v opravilih, ki zahtevajoSodelovanje?

Ali uživate v opravilih, ki zahtevajoDosežek?
Prihodnji signal
37/100
Rezultat odpornosti
Oglejte si celotno analizo
Preverjanje primernosti
3 hitra vprašanja
Bi vam lahko ustrezalinženir/inženirka za umetno inteligenco?
Preizkusite kviz
Dan v življenju
uporabiti teorijo sistemov IKT
Prva naloga dneva
Oglejte si dnevno razčlenitev
Vrhunska lastnost
Dosežek/Napor
Ključni stil dela
Oglejte si DNK spretnosti
Podobne vloge
6
Sorodni poklici
Razišči podobno
Brezplačna ocena
Kako dobro vam pristajainženir/inženirka za umetno inteligenco?
10-minutna karierna DNK. Prijava ni potrebna.
Začni brezplačno
NexFuture™

Prihodnje izglede za inženir/inženirka za umetno inteligenco

The outlook for inženir/inženirka za umetno inteligenco 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.

Igrajte prihodnost

Kako bi se lahkoinženir/inženirka za umetno inteligencospremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?

Več delovnih področij se lahko premakne k potekom dela s pomočjo umetne inteligence, zato postane ponovno usposabljanje pomembnejše.

Pomembna transformacija na ravni nalog se ocenjuje čez 12 let (okoli leta 2038) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~35%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~60%
Človeški rob
MOAT~35%

Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.

2026
2033
2043
Hitrost sprejemanja umetne inteligence:

Kako lahko AI spremeni to vlogo

Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.

V lasti človeka 37% V lasti človeka
Kaj pa je še odvisno od ljudi
  • opredeljevati tehnične zahteve
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na ekstrakcija podatkov in informacijska arhitektura. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
asist 29% asist
Kjer lahko AI postane kopilot
  • analizirati velepodatke
  • analizirati poslovne zahteve
  • kreativno uporabljati digitalne tehnologije
Avtomatiziraj 54% Avtomatiziraj
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
  • uporabljati metode za obdelavo podatkov
  • oblikovati podatkovne nize
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 29%

Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja

Generativni AI 5%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Kognitivna programska oprema 4%

Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov

Robotska in fizična avtomatizacija 0%

Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji

Tehnični podrobnosti
Metodologija: NexFuture v3.0 Viri: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Posodobljeno: avg. 2026

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.

Dan v življenju

Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo

Digitalna tehnologija

Dan v življenju

Tipičen dan kotinženir/inženirka za umetno inteligenco

09
09:00 · jutro
uporabiti teorijo sistemov IKT
Izvajati načela teorije sistemov IKT za pojasnitev in dokumentacijo značilnosti sistema, ki se lahko splošno uporabljajo za druge sisteme.
10
10:30 · Sredi jutra
analizirati poslovne zahteve
Preučiti potrebe in pričakovanja strank glede izdelka ali storitve, da se ugotovijo in odpravijo nedoslednosti ter morebitna nesoglasja vpletenih zainteresiranih strani.
12
12:00 · Opoldne
analizirati velepodatke
Zbirati in vrednotiti številčne podatke v velikih količinah, zlasti za namen določanja vzorcev med podatki.
14
14:00 · popoldan
izvajati vizualno predstavitev podatkov
Oblikovati vizualno predstavitev podatkov, kot so grafikoni ali diagrami za lažje razumevanje.
15
15:30 · Pozno popoldne
kreativno uporabljati digitalne tehnologije
Uporabljati digitalna orodja in tehnologije pri ustvarjanju znanja in inovativnih postopkov ter proizvodov. Samostojno in v skupini sodelovati pri kognitivni obdelavi, da bi razumeli in rešili konceptualne težave in težave v digitalnem okolju.
17
17:00 · Zaključek
oblikovati podatkovne nize
Ustvariti zbirko novih ali obstoječih povezanih podatkovnih nizov, ki so sestavljeni iz ločenih elementov, vendar jih je mogoče obdelovati kot eno enoto.

Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.

Programska oprema in tehnologije & Področja znanja
Programska oprema in tehnologije
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Področja znanja
  • ekstrakcija podatkov

    Tehnike in metode, ki se uporabljajo za pridobivanje in ekstrakcijo podatkov iz nestrukturiranih ali polstrukturiranih digitalnih dokumentov in virov.

  • informacijska arhitektura

    Metode, s katerimi se informacije pridobivajo, strukturirajo, shranjujejo, vzdržujejo, povezujejo, izmenjujejo in uporabljajo.

  • kategorizacija informacij

    Postopek razvrščanja podatkov v kategorije in prikazovanje razmerij med podatki za nekatere jasno opredeljene namene.

  • modeliranje poslovnih procesov

    Orodja, metode in evidence, kot so model in notacija poslovnih procesov (Business Process Model and Notation, BPMN) ter jezik izvajanja poslovnih procesov (Business Process Execution Language, BPEL), ki se uporabljajo za opis in analizo značilnosti poslovnega procesa ter modeliranje njegovega nadaljnjega razvoja.

  • 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.

  • nestrukturirani podatki

    Podatki, ki niso urejeni na vnaprej določen način ali nimajo vnaprej določenega podatkovnega modela ter jih je težko razumeti in najti njihove vzorce brez uporabe tehnik, kot je podatkovno rudarjenje.

Bistvene veščine
uporabljati digitalna orodja za sodelovanje in produktivnost
  • kreativno uporabljati digitalne tehnologije

    Uporabljati digitalna orodja in tehnologije pri ustvarjanju znanja in inovativnih postopkov ter proizvodov. Samostojno in v skupini sodelovati pri kognitivni obdelavi, da bi razumeli in rešili konceptualne težave in težave v digitalnem okolju.

upravljanje, zbiranje in shranjevanje digitalnih podatkov
  • uporabljati metode za obdelavo podatkov

    Zbirati, obdelovati in analizirati ustrezne podatke in informacije, ustrezno shranjevati in posodabljati podatke ter prikazovati številke in podatke s preglednicami in statističnimi diagrami.

oblikovati sisteme in izdelke
  • oblikovati proces

    Opredeliti zahteve glede poteka dela in virov za določen postopek, in sicer z uporabo različnih orodij, kot so programska oprema za simulacijo procesov, sistemi za prikazovanje in pomanjšani modeli.

analizirati in vrednotiti informacije in podatke
  • analizirati velepodatke

    Zbirati in vrednotiti številčne podatke v velikih količinah, zlasti za namen določanja vzorcev med podatki.

ustvarjati umetniške objekte ali uprizoritve
  • razvijati ustvarjalne zamisli

    Razvijati nove umetniške koncepte in ustvarjalne zamisli.

upravljati informacije
  • oblikovati podatkovne nize

    Ustvariti zbirko novih ali obstoječih povezanih podatkovnih nizov, ki so sestavljeni iz ločenih elementov, vendar jih je mogoče obdelovati kot eno enoto.

analizirati poslovne dejavnosti
  • analizirati poslovne zahteve

    Preučiti potrebe in pričakovanja strank glede izdelka ali storitve, da se ugotovijo in odpravijo nedoslednosti ter morebitna nesoglasja vpletenih zainteresiranih strani.

programirati računalniške sisteme
  • razvijati statistično programsko opremo

    Sodelovati v različnih razvojnih fazah računalniških programov za ekonometrično in statistično analizo, kot so raziskave, razvoj novih proizvodov, izdelava prototipov in vzdrževanje.

DNA spretnosti

DNA spretnosti

Lastnosti osebnosti dela in vrednote, ki definiranjo to vlogo

Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Analitično razmišljanje Sodelovanje Priznanje Neodvisnost Dosežek/Napor Dosežek Inovacija Integriteta Prilagodljivost/Prilagodljivost Zanesljivost Raznolikost Toleranca do stresa Vodenje Skrb za druge Socialna orientacija Samokontrola
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.

Karierna pokrajina

Kam se prilegainženir/inženirka za umetno inteligenco?

Ta vloga
inženir/inženirka za umetno inteligenco Ta vloga

Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.

Podobne in sorodne vloge

inženir/inženirka za integracijo znanj

52% podobnost

oblikovalec/oblikovalka podatkovnih baz

41% podobnost

oblikovalec/oblikovalka podatkovnega skladišča

38% podobnost

načrtovalec /načrtovalka sistema IKT

38% podobnost

načrtovalec/načrtovalka programske opreme

36% podobnost

tester/testerka programske opreme

34% podobnost
Pogosta vprašanja

Pogosta vprašanja

Kakšna znanja in spretnosti so ključna za uspeh v tem poklicu?
Potrebujete trdno znanje programiranja (npr. Python, Java), algoritmov in struktur podatkov, ter razumevanje metod umetne inteligence. Pomembne so tudi analitične sposobnosti, reševanje problemov in sposobnost učinkovitega sodelovanja v multidisciplinarnih ekipah. Poznavanje področja, v katerem boste delali (npr. robotika, finančni inženiring), je velika prednost.
Ali je potrebno imeti doktorat, da bi delal/a kot inženir/inženirka za umetno inteligenco?
Doktorat ni nujno zahtevan, vendar je pogosto prednost, zlasti za pozicije, ki zahtevajo raziskovalno delo in razvoj novih metod. Diplomirani inženirji z relevantnimi izkušnjami in dodatnimi izobraževanji (npr. specializacija v umetni inteligenci) imajo tudi dobre možnosti za zaposlitev.
Kakšne so možnosti karierne rasti v tem poklicu?
Zaradi rastoče povpraševanje po strokovnjakih za umetno inteligenco so možnosti karierne rasti zelo dobre. Lahko napredujete v vodstvene pozicije, postajate strokovnjak za določeno področje umetne inteligence ali pa se usmerjate v raziskovalno delo in razvoj novih tehnologij.
Inženir/Inženirka Za Umetno Inteligenco — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Da. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bilo pomanjkanje sporočeno v 10 od 14 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Avstrija, Belgija, Bolgarija, Ciper in še 6. Avstrija ga sporoča že 3 let zapored. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
Inženir/Inženirka Za Umetno Inteligenco — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
140.910 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 82.590 do 206.220 dolarjev. Vir: US Bureau of Labor Statistics. Podatek se nanaša na Združene države in ni napoved za Evropo.