Poklicni profil

Strokovnjak/strokovnjakinja za avtonomno vožnjo

Posnet

Strokovnjaki/strokovnjakinje za avtonomno vožnjo načrtujejo in nadzirajo delovanje avtonomnega vozila. Zbirajo podatke o delovanju sistemov, preskušajo vozila in analizirajo podatke, pridobljene v teh preskusih. Poznajo različne tehnologije, ki se uporabljajo v avtonomnih avtomobilih, avtomobilskih sistemih in tehnologijah.

Trg dela
Pomanjkanje v državi Slovenija in še 13 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Digitalna tehnologija
izobraževanje
Prvostopenjski diplomi
51%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Prvostopenjski diplomi 37% Izpostavljenost AI · 2026
Trg dela

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 matematično-naravoslovnih in tehnično-tehnoloških ved — 274 poklicev, vključno s tem.

8 od 13 s pomanjkanjem202529 od 30 raste3.9Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Belgija, Bolgarija, Danska, Irska in še 4.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Irska, 4 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
Sporočeno povpraševanje Običajno plačilo Kam gre
Slovenija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2024 * — +25,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Ni sporočeno — +22,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2024 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Sporočen presežek ELA/EURES 2022 * — +10,2% 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.

NexFuture™

Prihodnje izglede za strokovnjak/strokovnjakinja za avtonomno vožnjo

The outlook for strokovnjak/strokovnjakinja za avtonomno vožnjo 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 lahko strokovnjak/strokovnjakinja za avtonomno vožnjo spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?

Ta vloga se bo verjetno postopoma spreminjala, pri čemer bo umetna inteligenca podpirala izbrane naloge, namesto da bi nadomestila celotno dejavnost.

Pomembna transformacija na ravni nalog se ocenjuje čez 15 let (okoli leta 2041) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~50%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~40%
Človeški rob
MOAT~55%

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

2026
2034
2046
Hitrost sprejemanja umetne inteligence:

Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.

Kako lahko AI spremeni to vlogo

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

51% V lasti človeka

Kaj pa je še odvisno od ljudi

  • preskušati senzorje
  • upravljati preizkušanje proizvodov
  • razvijati postopke preskušanja
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na infrardeča tipala in arhitekture strojne opreme. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
15% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • analizirati podatke preskusov
  • poročati o rezultatih obdelave
  • ocenjevati finančno sposobnost
37% Avtomatiziraj

Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji

  • pripravljati konstrukcijske specifikacije
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 15%

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

Generativni AI 7%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Robotska in fizična avtomatizacija 2%

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

Kognitivna programska oprema 1%

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

Tehnični podrobnosti
Metodologija: NexFuture v3.0 Viri: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Posodobljeno: okt. 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 kot strokovnjak/strokovnjakinja za avtonomno vožnjo

09
09:00 · jutro
modelirati senzorje
Modelirati in simulirati senzorje, izdelke, ki uporabljajo senzorje, ter komponente senzorjev z uporabo programske opreme za tehnično zasnovo. Na ta način se lahko oceni uspešnost proizvoda ter proučijo fizikalni parametri še pred dejansko izdelavo proizvoda.
10
10:30 · Sredi jutra
nadzirati delovanje vozila
Razumeti in predvidevati delovanje in obnašanja vozila. Razumeti pojme, kot so bočna stabilnost, pospešek in zavorna razdalja.
12
12:00 · Opoldne
opredeliti arhitekturo programske opreme
Ustvariti in dokumentirati arhitekturo programske opreme, vključno s sestavnimi deli, napravami za spenjanje in vmesniki. Zagotoviti izvedljivost, funkcionalnost in združljivost z obstoječimi platformami.
14
14:00 · popoldan
razvijati senzorje
Oblikovati in razvijati različne vrste senzorjev v skladu s specifikacijami, kot so senzorji vibracij, toplotni senzorji, optični senzorji, senzorji za vlažnost in senzorji za električni tok.
15
15:30 · Pozno popoldne
upravljanje arhitekture podatkov IKT
Nadzorovati skladnost s predpisi in uporabljati tehnike IKT za opredelitev arhitekture informacijskih sistemov ter za nadzor zbiranja, shranjevanja, konsolidacije, urejanja in uporabe podatkov v organizaciji.
17
17:00 · Zaključek
voziti prototipe motornih vozil
Voziti poskusna motorna vozila ali prototipe motornih vozil, da bi se pridobile informacije o delovanju.

Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.

Veščine in znanje

Kaj potrebujete za to delo

Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.

Bistvene veščine
oblikovati industrijske materiale, sisteme ali izdelke
  • razvijati senzorje

    Oblikovati in razvijati različne vrste senzorjev v skladu s specifikacijami, kot so senzorji vibracij, toplotni senzorji, optični senzorji, senzorji za vlažnost in senzorji za električni tok.

  • modelirati senzorje

    Modelirati in simulirati senzorje, izdelke, ki uporabljajo senzorje, ter komponente senzorjev z uporabo programske opreme za tehnično zasnovo. Na ta način se lahko oceni uspešnost proizvoda ter proučijo fizikalni parametri še pred dejansko izdelavo proizvoda.

  • prilagajati inženirsko projektiranje

    Prilagajati načrte izdelkov ali delov izdelkov tako, da izpolnjujejo zahteve.

projektirati sisteme ali aplikacije ikt
  • opredeliti arhitekturo programske opreme

    Ustvariti in dokumentirati arhitekturo programske opreme, vključno s sestavnimi deli, napravami za spenjanje in vmesniki. Zagotoviti izvedljivost, funkcionalnost in združljivost z obstoječimi platformami.

  • upravljanje arhitekture podatkov IKT

    Nadzorovati skladnost s predpisi in uporabljati tehnike IKT za opredelitev arhitekture informacijskih sistemov ter za nadzor zbiranja, shranjevanja, konsolidacije, urejanja in uporabe podatkov v organizaciji.

upravljati vozila
  • nadzirati delovanje vozila

    Razumeti in predvidevati delovanje in obnašanja vozila. Razumeti pojme, kot so bočna stabilnost, pospešek in zavorna razdalja.

  • voziti prototipe motornih vozil

    Voziti poskusna motorna vozila ali prototipe motornih vozil, da bi se pridobile informacije o delovanju.

oblikovati sisteme in izdelke
  • odobriti tehnično projektiranje

    Dati soglasje za končno zasnovo projektiranja, da se lahko začne s proizvodnjo in sestavo proizvoda.

izvajanje akademskih ali tržnih raziskav
  • izvajati znanstvene raziskave

    Sodelovati pri zasnovi ali ustvarjanju novega znanja z oblikovanjem raziskovalnih vprašanj, raziskovanjem, izboljševanjem ali razvijanjem konceptov, teorij, modelov, tehnik, instrumentov, programske opreme ali operativnih metod ter z uporabo znanstvenih metod in tehnik.

uporabljati orodja za računalniško podprto oblikovanje in risanje
  • uporabljati programsko opremo za tehnično risanje

    S posebno programsko opremo oblikovati tehnične načrte in tehnične risbe.

projektirati električne ali elektronske sisteme ali opremo
  • razvijati integrirana vezja

    Razvijati in snovati integrirana vezja ali polprevodnike, kot so mikročipi, ki se uporabljajo v elektronskih izdelkih. Integrirati vse potrebne sestavne dele, kot so diode, tranzistorji in upori. Biti pozoren na zasnovo vhodnih in izhodnih signalov ter razpoložljivost energije.

nameščanje lesenih in kovinskih sestavnih delov
  • preskušati senzorje

    Preskušati senzorje z uporabo ustrezne opreme. Zbirati in analizirati podatke. Spremljati in ocenjevati delovanje sistema in po potrebi ukrepati.

ocenjevati sisteme, programe, opremo in proizvode
  • analizirati podatke preskusov

    Razložiti in analizirati podatke, zbrane med preskušanjem, da se oblikujejo sklepi, nova spoznanja ali rešitve.

tehnično ali akademsko pisanje
  • pripravljati konstrukcijske specifikacije

    Navesti konstrukcijske specifikacije, kot so materiali in deli, ki jih je treba uporabiti, in oceno stroškov.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
Področja znanja
  • arhitekture strojne opreme

    Modeli, ki določajo sestavne dele fizične strojne opreme in njihove medsebojne povezave.

  • informacijska arhitektura

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

  • 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.

  • napredni sistemi za pomoč voznikom

    Inteligentni varnostni sistemi v vozilih, ki bi lahko izboljšali varnost v cestnem prometu v smislu preprečevanja trkov, blažitve resnosti trkov in zaščite ter samodejnega obveščanja po trku. Vgrajeni so v vozilu ali na infrastrukturi zasnovanih sistemih, ki vplivajo na nekatere ali vse faze trka. Nekateri sistemi za podporo voznikom so namenjeni izboljšanju varnosti, namen drugih pa je priročnost.

  • ogrodje arhitekture IKT

    Sklop zahtev, ki opisujejo strukturo informacijskega sistema.

  • senzorji v digitalnih kamerah

    Vrste senzorjev, ki se uporabljajo v fotoaparatih in kamerah.

  • signalno procesiranje

    Algoritmi, aplikacije in izvedbe, ki se ukvarjajo z obdelavo in prenosom informacij prek analognih ali digitalnih frekvenc.

  • tehnologije komunikacije vozilo-okolica

    Tehnologija, ki omogoča, da vozila komunicirajo z drugimi vozili in infrastrukturo prometnega sistema okoli njih. To tehnologijo sestavljata dva elementa: element vozilo-vozilo (V2V), ki vozilom omogoča medsebojno komunikacijo, in element vozilo-infrastruktura (V2I), ki vozilom omogoča komunikacijo z zunanjimi sistemi, kot so ulične svetilke, stavbe in kolesarji ali pešci.

  • vgrajeni sistemi

    Računalniški sistemi in sestavni deli s specializirano in avtonomno funkcijo v okviru večjega sistema ali stroja, kot so vgrajene sistemske arhitekture programske opreme, vgrajene periferne enote, načela zasnove in razvojna orodja.

  • vrste pnevmatik

    Različne vrste gumijastih prevlek in napihnjenih cevi, ki se uporabljajo za določena vozila in vremenske razmere, kot so zimske in poletne pnevmatike, zmogljive pnevmatike, pnevmatike za tovornjake ali traktorje.

  • zakonodaja o cestnem prevozu

    Predpisi na regionalni, nacionalni in evropski ravni v zvezi z varnostnimi in okoljskimi zahtevami za cestni prevoz.

Programska oprema in tehnologije
Structured query language SQLPythonThe MathWorks MATLABSalesforce softwareExtensible markup language XMLC++Oracle JavaJavaScriptCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAPerlC#Atlassian ConfluenceMicrosoft Visual StudioGitMicrosoft .NET FrameworkSwiftSeleniumJavaScript Object Notation JSONNode.jsJUnitJenkins CIMinitabComputer aided design CAD softwareDassault Systemes CATIAPTC Creo ParametricMicrosoft Visual Basic Scripting Edition VBScriptApache GroovyMathWorks SimulinkAtlassian BambooSiemens NXCNC MastercamMaplesoft Maple1CadCam UnigraphicsAutodesk InventorDebugging softwareStatistical analysis softwareCorel PainterANSYS simulation software
Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Analitično razmišljanje Priznanje Raznolikost Dosežek/Napor Dosežek Integriteta Zanesljivost Inovacija Sodelovanje Prilagodljivost/Prilagodljivost Toleranca do stresa Samokontrola Neodvisnost Vodenje Skrb za druge Socialna orientacija
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Kako se kvalificirati

Strokovnjak/strokovnjakinja za avtonomno vožnjo: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati

Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.

Tipična stopnja izobrazbe

Prvostopenjski diplomi

Kje študirati

326 izobraževalnih programov v 22 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 49 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.

Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

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

Za organizacije

Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.

Pogosta vprašanja

Pogosta vprašanja

Kakšno tehnično znanje je potrebno za to delovno mesto?
Potrebno je dobro znanje različnih tehnologij, ki se uporabljajo v avtonomnih avtomobilih, vključno s senzorji (lidar, radar, kamere), algoritmi za zaznavanje objektov, navigacijskimi sistemi in programiranju. Prednost imajo kandidati z znanjem programskih jezikov, kot so Python, C++ ali Java.
Ali je potrebno imeti izkušnje z avtomobilskimi sistemi?
Izkušnje z avtomobilskimi sistemi so zelo zaželjene, vendar niso nujno pogoj. Pomembnejše je razumevanje principov delovanja avtonomnih sistemov in sposobnost hitrega učenja novih tehnologij.
Kakšna je tipična ureditev dela za strokovnjaka/strokovnjakinjo za avtonomno vožnjo?
Delo je večinoma zaposlitveno. Običajno boste zaposleni v avtomobilski industriji, tehnoloških podjetjih ali raziskovalnih institucijah, ki se ukvarjajo z avtonomno vožnjo.
Strokovnjak/Strokovnjakinja Za Avtonomno Vožnjo — ali v Evropi primanjkuje kadra?
Da. V izdaji ELA/EURES za leto 2025 je bilo pomanjkanje sporočeno v 8 od 12 evropskih držav, ki so ocenile to poklicno skupino: Belgija, Bolgarija, Danska, Španija in še 4. Irska ga sporoča že 4 let zapored. Te ocene se objavljajo po poklicnih skupinah in ne po posameznih nazivih delovnih mest.
Strokovnjak/Strokovnjakinja Za Avtonomno Vožnjo — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
102.320 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 61.510 do 157.710 dolarjev. Vir: US Bureau of Labor Statistics. Podatek se nanaša na Združene države in ni napoved za Evropo.

Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 3. oktober 2026 O naših podatkih