Znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo
Posnet
Znanstveniki/znanstvenice za agrikulturo raziskujejo in preučujejo tla, živali in rastline, s ciljem izboljšati kmetijske postopke, kakovost kmetijskih proizvodov ali vpliv kmetijskih postopkov na okolje. Načrtujejo in izvajajo projekte, kot so razvojni projekti v imenu strank ali institucij.
Delo znanstvenika/znanstvenice za agrikulturo je raznoliko in zahteva kombinacijo znanja, analitičnih sposobnosti in praktične naravnanosti. Dnevno boste opravljali raziskave, analizirali podatke, načrtovali in izvajali projekte ter sodelovali z drugimi strokovnjaki. Pogosto boste delali v laboratorijih, na terenu (na kmetijah ali v naravnih okoljih) ter v pisarni, kjer boste pripravljali poročila in prezentacije.
- • Raziskovanje in preučevanje tal, rastlin in živali ter njihovih interakcij.
- • Načrtovanje in izvajanje kmetijskih projektov, vključno z razvojnimi projekti za stranke ali institucije.
- • Analiza podatkov, pridobljenih iz raziskav in projektov, ter interpretacija rezultatov.
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.
Pomanjkanje: Italija.
Najdlje trajajoče pomanjkanje: Slovenija, 2 leti.
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 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 | Sporočen presežek ELA/EURES 2025 * | — | +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Madžarska | Ni sporočeno | — | +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.
Prihodnje izglede za znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo
The outlook for znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo 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 znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo 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.
Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.
Ta vloga se bo verjetno postopoma spreminjala, pri čemer bo umetna inteligenca podpirala izbrane naloge, namesto da bi nadomestila celotno dejavnost.
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
- spremljati načrt okoljskega upravljanja na kmetiji
- strokovno sodelovati v raziskovalnem in poklicnem okolju
- ovrednotiti raziskovalne dejavnosti
Kjer lahko AI postane kopilot
- upravljati odprtodostopne publikacije
- izkazovati strokovno znanje z določenega področja
- upravljati najdljive, dostopne, interoperabilne in ponovno uporabne podatke
Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji
- strniti informacije
- zaprositi za financiranje raziskav
- poročati o nesrečah z onesnaženjem
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 avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov
Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji
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
Kmetijstvo
Tipičen dan kot znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo
09 09:00 · jutro gojiti kmetijske rastline za biomaso
10 10:30 · Sredi jutra izdelovati programe za izboljšanje tal in rastlin
12 12:00 · Opoldne izobraževati o predpisih v zvezi z recikliranjem
14 14:00 · popoldan opredeliti izboljšave postopkov
15 15:30 · Pozno popoldne poročati o nesrečah z onesnaženjem
17 17:00 · Zaključek raziskovati živinorejo
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.
-
upravljati najdljive, dostopne, interoperabilne in ponovno uporabne podatke
Pripravljati, opisovati, shranjevati, ohranjati in (ponovno) uporabiti znanstvene podatke, ki temeljijo na načelih FAIR (najdljivi, dostopni, interoperabilni in ponovno uporabni podatki), pri čemer so podatki odprti, kolikor je mogoče, in zaprti, kolikor je potrebno.
-
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 načela raziskovalne etike in znanstvene integritete v raziskovalnih dejavnostih
Uporabljati temeljna etična načela in zakonodajo za znanstvene raziskave, vključno z vprašanji raziskovalne integritete. Izvajati raziskave, jih pregledovati ali poročati o njih ter preprečevati kršitve, kot so predelave, ponarejanje in plagiatorstvo.
-
spodbujati odprte inovacije v raziskavah
Spodbujati celostno sodelovanje, pri katerem različni deležniki soustvarjajo inovacije v skupno korist.
-
vključevati vidik spola v raziskave
V celotnem raziskovalnem procesu upoštevati biološke značilnosti ter razvijajoče se družbene in kulturne značilnosti žensk in moških (spol).
-
raziskovati živinorejo
Zbirati in uporabljati dejstva o živinoreji in rezultate analiz kot prispevek k znanstvenim raziskavam. Raziskovati in biti na tekočem z ustreznim razvojem živinoreje ter zbirati informacije za obveščanje ob poslovnih odločitvah.
-
izvajati raziskave na različnih področjih
Izvajati raziskave na različnih področjih znotraj in/ali zunaj meja delovanja.
-
spodbujati udeležbo javnosti v raziskavah
Sodelovati z javnostjo pri načrtovanju, izvajanju in razširjanju raziskav.
-
izvajati tržne raziskave
Zbirati, ocenjevati in predstavljati podatke o trgu in strankah, da se spodbudi strateški razvoj in omogočijo študije izvedljivosti. Opredeliti tržne trende.
-
pripravljati znanstvene ali akademske članke in tehnično dokumentacijo
Pripravljati in urejati znanstvena, akademska ali tehnična besedila o različnih temah.
-
razširjati rezultate znanstveni skupnosti
Javno objavljati znanstvene rezultate na vse ustrezne načine, vključno s konferencami, delavnicami, kolokviji in znanstvenimi publikacijami.
-
objavljati akademske raziskave
Izvajati akademske raziskave na univerzi, v raziskovalnih ustanovah ali na lastno pobudo na svojem strokovnem področju in jih objavljati v knjigah ali akademskih revijah s ciljem prispevati k strokovnemu razvoju in doseči osebno akademsko akreditacijo.
-
pisati znanstvene publikacije
V strokovni ali znanstveni objavi predstaviti teze/hipoteze, ugotovitve in zaključke lastnih znanstvenih raziskav iz svojega strokovnega področja.
-
svetovati kmetom
Tehnično in gospodarsko svetovati za optimizacijo kakovosti in proizvodnje kmetijskih proizvodov.
-
svetovati o izboljšanju učinkovitosti
Analizirati informacije in podrobnosti o postopkih in izdelkih, da bi lahko svetovali glede možnih izboljšav učinkovitosti, ki bi jih bilo mogoče izvajati in bi zagotovili boljšo uporabo virov.
-
svetovati o varstvu tal in voda
Svetovati o metodah za zaščito tal in vodnih virov pred onesnaževanjem, kot je spiranje nitratov, ki povzroča erozijo tal.
-
poročati o okoljskih vprašanjih
Pripravljati okoljska poročila in se posvetovati o odprtih vprašanjih. Obveščati javnost o nedavnih dogodkih, napovedih glede prihodnosti okolja ter o morebitnih težavah in možnih rešitvah.
-
gojiti kmetijske rastline za biomaso
Izvajanje gojenja rastlin za biomaso, predelovanje rastlin za biomaso.
-
upravljati raziskovalne podatke
Pripravljati in analizirati znanstvene podatke, ki izhajajo iz kvalitativnih in kvantitativnih raziskovalnih metod. Shranjevati in vzdrževati podatke v podatkovnih zbirkah raziskav. Podpirati ponovno uporabo znanstvenih podatkov in poznati načela upravljanja odprtih podatkov.
-
strokovno sodelovati v raziskovalnem in poklicnem okolju
Upoštevati druge in izkazovati kolegialnost. Poslušati, dajati in prejemati povratne informacije ter se pozorno odzivati na druge, vključno z nadzorom in vodenjem osebja v poklicnem okolju.
-
razvijati odprtokodno programsko opremo
Upravljati in proizvajati odprtokodno programsko opremo. Poznati glavne odprtokodne modele, sheme izdajanja licenc in prakse programiranja, ki se običajno uporabljajo v proizvodnji odprtokodne programske opreme.
-
izobraževati o predpisih v zvezi z recikliranjem
Izobraževanje organizacij in posameznikov o pravilnih postopkih in zakonodaji v zvezi z recikliranjem različnih vrst odpadkov v različnih vrstah zabojnikov, postopkih zbiranja odpadkov in sankcijah, ki so posledica neskladnosti z zakonodajo.
-
govoriti različne jezike
Obvladati tuje jezike in se sporazumevati v enem ali več tujih jezikih.
agroekologija
Preučevanje ter uporaba ekoloških in agronomskih konceptov in načel v sistemih kmetijske proizvodnje.
e-kmetijstvo
Oblikovanje in uporaba inovativnih rešitev IKT v kmetijstvu, vrtnarstvu, vinogradništvu, ribištvu, gozdarstvu in živinoreji.
kmetijsko-gozdarski sistem
Uporaba sistemov in tehnologij gospodarjenja z zemljišči, ki vključujejo drevesa in druge lesnate trajnice v tradicionalno poljedelstvo, da se ohrani kmetijska proizvodnja in hkrati zagotovi varstvo naravnega okolja.
vodenje projektov
Disciplina vodenja projektov, dejavnosti, ki sestavljajo to področje, in spremenljivke, ki jih vključuje, kot so čas, viri, zahteve, roki in odzivanje na nepričakovane dogodke.
živinorejski sistemi
Dodelitev kmetijskih virov v zvezi z živinorejo in sistemi reje.
ekološko kmetovanje
Načela, tehnike in predpisi ekološkega kmetovanja. Ekološko kmetovanje ali ekološko kmetijstvo je način kmetijske pridelave, ki močno poudarja varstvo okolja in ekološko ravnovesje.
- biogospodarstvo
- načela projektnega vodenja
- okoljska politika
- okoljska zakonodaja v kmetijstvu in gozdarstvu
- raziskovalni načrt
- znanstvena literatura
Znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo: 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
1314 izobraževalnih programov v 31 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 492 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 znanstvenik/znanstvenica za agrikulturo?
Rezultati podobnosti na podlagi prekrivanja spretnosti iz podatkov ESCO.
Za organizacije
Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.
Pogosta vprašanja
Kakšna je tipična karierna pot za znanstvenika/znanstvenico za agrikulturo?
Ali je potrebno delati na terenu?
Katere veščine so najbolj pomembne za uspeh v tem poklicu?
Znanstvenik/Znanstvenica Za Agrikulturo — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 19. oktober 2026 O naših podatkih