NexPath
Професійний профіль

Інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту

Знімок

Інженери систем штучного інтелекту застосовують методи штучного інтелекту в інженерії, робототехніці та комп'ютерних науках, щоб розробляти програми, які імітують інтелект, зокрема моделі мислення, когнітивні системи та системи, засновані на знаннях, вирішення проблем і ухвалення рішень. Вони також інтегрують структуровані знання в комп’ютерні системи (онтології, бази знань), щоб вирішити складні проблеми, які зазвичай вимагають високого рівня людського досвіду або методів штучного інтелекту.

Почніть оцінку Career DNA Для учнів
Ринок праці
Дефіцит у країні Австрія і 8 інших країн
ELA/EURES 2025
Промисловість
Цифрова технологія
Освіта
Бакалавр
37%
Стійкість Оцінка · 2026 (Чим вище, тим краще)
Бакалавр 54% Вплив ШІ · 2026
Ринок праці

Де ця професія затребувана

Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.

Показники охоплюють Професіонали в сфері інформаційно-комунікаційних технологій — 75 професій, зокрема цю.

10 з 14 з нестачею2025Усі 30 зростають3.7Mвакансії до 2035

Нестача: Ірландія, Австрія, Бельгія, Болгарія і ще 6.

Найтриваліша нестача: Австрія, 3 роки.

Оберіть територію на карті, щоб побачити її показники.

Про це джерело›

Джерело: ELA/EURES, нестача та надлишок робочої сили. Дані публікуються на рівні професійної групи й охоплюють Європу. Випуски різняться будовою додатка та переліком країн, тож різниця між роками не завжди означає, що ринок праці змінився. Сірі країни не повідомляли, а це не те саме, що рівновага.

Що означають ці слова

Чотири показники, про які йдеться в цьому розділі

Повідомлений попит
Повідомлений попит показує, чи повідомляють роботодавці про потребу в працівниках цієї професії — це висновок, опублікований національним органом або органом ЄС, а не кількість людей.
У якому напрямі рухається
У якому напрямі рухається зайнятість у цій професії протягом наступних років — за офіційним прогнозом.
Вакансії
Вакансії показують приблизну кількість посад, що з’являються через зростання та через людей, які залишають цю професію.
Звична оплата
Звична оплата показує, скільки зазвичай заробляють у цій професії там, де джерело публікує такі дані. Порожнє поле не означає, що робота неоплачувана; це означає, що для цього місця ніхто не публікує таких даних.

Показник не наводиться, якщо для цього місця його ніхто не публікує, а не зазначається як нуль.

До якого висновку схиляється ринок для вас

На вашу користь
Вакансій більше, ніж шукачів — роботодавці конкурують за кандидатів.
Збалансовано
Вакансій і шукачів приблизно порівну.
Конкурентно
Шукачів більше, ніж вакансій — очікуйте конкуренції.
Суперечливі дані
Джерела не збігаються, або в одній частині тієї самої професійної групи бракує людей, а в іншій їх надлишок.

Кожне джерело приводить до одного з цих чотирьох висновків, тож ви маєте єдиний набір понять для ознайомлення. Відрізняються докази, покладені в їх основу: під кожним висновком наведено виміряне співвідношення кількості вакансій і шукачів роботи або оцінку, опубліковану національним органом.

Як ця професія порівнюється з іншими професіями в тій самій країні

Сильний
Серед найсильніших у країні that country
Добрий
Сильніша за більшість професій у країні that country
Змішаний
Приблизно звична для країни that country
Слабкий
Слабша за більшість професій у країні that country

Це рейтинг у межах однієї країни, а не оцінка, яку можна порівнювати між країнами: реєстри двох країн охоплюють різних людей, тому те саме число має в кожній із них різне значення. Саме тому професія може бути серед найсильніших у країні й водночас мати позначку Конкурентно: вона очолює перелік на ринку, де загалом багато претендентів.

Звідки взято ці дані

Кожне число опубліковане національним статистичним управлінням, державною службою зайнятості або органом ЄС, а на кожній картці зазначено джерело та період, якого воно стосується. В одних місцях дані збирають щомісяця, в інших оцінюють раз чи двічі на рік, тому два місця на одній карті можуть описувати різні моменти — дату завжди зазначено.

Усе це не передбачає шансів конкретної людини. Це опис ринку.
Повідомлений попит · Звична оплата · У якому напрямі рухається (Польща, Німеччина, Чехія, Словаччина, Естонія, Ірландія)
Повідомлений попит · Звична оплата · У якому напрямі рухається
Повідомлений попит Звична оплата У якому напрямі рухається
Польща Не повідомлено — +53,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Німеччина Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Чехія Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2025 * — +43,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Словаччина Повідомлено про надлишок ELA/EURES 2024 * — +52,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Естонія Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2022 * — +60,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Ірландія Повідомлено про нестачу ELA/EURES 2025 * — +32,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.

Ви надаєте кар’єрні консультації студентам, клієнтам або працівникам? Використовуйте дані про цю професію у своїй організації.

Як працює зіставлення
Майбутній сигнал
37/100
Оцінка стійкості
Переглянути повний аналіз
День у житті
застосовувати теорію систем ІКТ
Перше завдання дня
Дивіться щоденну розбивку
Головна риса
Досягнення/Зусилля
Ключовий стиль роботи
Переглянути навички
Подібні ролі
6
Споріднені професії
Дослідіть подібні
Безкоштовна оцінка
Наскільки добре вам підходить інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту?
10-хвилинна ДНК кар'єри. Реєстрація не потрібна.
Почніть безкоштовно
NexFuture™

Майбутня перспектива для інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту

The outlook for інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Як розраховуються ці бали?

Індекс стійкості (0–100) оцінює, наскільки структурно захищена ця професія від автоматизації та порушень з боку ШІ, на основі аналізу на рівні завдань. Вищі оцінки означають більше завдань, що вимагають людського судження. Вплив ШІ показує приблизний відсоток годин завдань, на які можуть вплинути поточні можливості ШІ. Це структурні показники, отримані з моделі, а не прогнози індивідуальної безпеки зайнятості.

Грати в майбутнє
Як інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту може змінитися в міру впровадження ШІ?

Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.

Значна трансформація на рівні завдань очікується через 12 років (близько 2038 року) за обраним сценарієм „Очікуваний“.
~35%
Стійкість
Ризик автоматизації
EXP~60%
Людський край
MOAT~35%

Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.

2026
2033
2043
Швидкість впровадження ШІ:

Модельна оцінка. Використовуйте це як сигнал для планування, а не як гарантію.

Як ШІ може змінити цю роль

Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.

37% Належить людині

Що ще залежить від людей

  • визначати технічні вимоги
Людська перевага Щоб залишатися попереду в цій ролі, зосередьтеся на видобування інформації та глибинний аналіз даних. Ці людино-центричні навички найважче репліковуються AI протягом наступних 20 років.
29% асист

Де ШІ може стати другим пілотом

  • аналізувати великі дані
  • аналізувати бізнес-вимоги
  • творчо використовувати цифрові технології
54% Автоматизувати

Завдання, які найбільше піддаються автоматизації

  • використовувати методи обробки даних
  • створювати набори даних
Детальний аналіз

Життєві показники та вектори штучного інтелекту

Вектори експозиції AI

0-100%
ШІ / машинне навчання 29%

Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання

Генеративний ШІ 5%

Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей

Когнітивне програмне забезпечення 4%

Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів

Робототехніка та фізична автоматизація 0%

Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками

Технічні деталі
Методологія: NexFuture v3.0 Джерела: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Оновлено: жовт. 2026 р.

NexFuture v3.0 оцінює вплив автоматизації безпосередньо з основних груп навичок ESCO, зважених за масою навичок і відкаліброваних за експертними якорями. Оцінки є ймовірнісними оцінками, а не гарантіями. Докладніше див. у Білій книзі методології NexFuture.

Вимірює вразливість до автоматизації. Він не вимірює зарплату, попит чи кількість робочих місць поруч із вами.

День у житті

Що люди зазвичай роблять у цій ролі

Цифрова технологія

День із життя

Типовий день як інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту

09
09:00 · Ранок
застосовувати теорію систем ІКТ
Впроваджувати принципи теорії систем ІКТ для розшифровки й документування системних характеристик, які можна застосовувати й до інших систем.
10
10:30 · Середина ранку
аналізувати бізнес-вимоги
Вивчати потреби та очікування клієнтів щодо продукту чи послуги з метою виявлення та вирішення невідповідностей та можливих розбіжностей між залученими зацікавленими сторонами.
12
12:00 · полудень
аналізувати великі дані
Збирати й оцінювати числові дані у великих обсягах, особливо з метою виявлення закономірностей між даними.
14
14:00 · полудень
визначати технічні вимоги
Визначати технічні властивості товарів, матеріалів, методів, процесів, послуг, систем, програмного забезпечення та функціональних можливостей шляхом визначення конкретних потреб, які необхідно задовольнити відповідно до вимог замовника, та реагування на них.
15
15:30 · Пізній вечір
використовувати методи обробки даних
Збирати, обробляти й аналізувати необхідні дані й інформацію; зберігати й оновлювати дані належним чином та виводити статистику й дані, використовуючи таблиці й статистичні діаграми.
17
17:00 · Підведення підсумків
надавати візуальне представлення даних
Створювати візуальне представлення даних, наприклад, у вигляді діаграм чи графіків, для легшого розуміння.

Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.

Навички та знання

Що потрібно для цієї роботи

Навички, знання та інструменти, необхідні для цієї ролі, а також риси й винагороди, які вона передбачає.

Основні навички
використання цифрових інструментів для співпраці й продуктивності
  • творчо використовувати цифрові технології

    Використовувати цифрові інструменти й технології для створення бази знань, впровадження інновацій у процесах і продуктах. Долучатися до пізнавальної діяльності на індивідуальному й колективному рівні, щоб розуміти концептуальні проблеми й проблемні ситуації у цифровому середовищі, а також вирішувати їх.

керування, збір і зберігання цифрових даних
  • використовувати методи обробки даних

    Збирати, обробляти й аналізувати необхідні дані й інформацію; зберігати й оновлювати дані належним чином та виводити статистику й дані, використовуючи таблиці й статистичні діаграми.

проєктування систем і виробів
  • проєктувати процес

    Визначити робочий процес і вимоги до ресурсів для конкретного процесу, використовуючи різноманітні інструменти, як-от програмне забезпечення для моделювання процесу, блок-схеми та масштабні моделі.

аналіз і оцінювання інформації та даних
  • аналізувати великі дані

    Збирати й оцінювати числові дані у великих обсягах, особливо з метою виявлення закономірностей між даними.

створення художніх проєктів або вистав
  • розробляти творчі ідеї

    Розвивати нові художні концепції та творчі ідеї.

управління інформацією
  • створювати набори даних

    Створювати колекцію нових або існуючих пов’язаних наборів даних, які складаються з окремих елементів, але з якими можна працювати, як з єдиним цілим.

аналіз господарських операцій
  • аналізувати бізнес-вимоги

    Вивчати потреби та очікування клієнтів щодо продукту чи послуги з метою виявлення та вирішення невідповідностей та можливих розбіжностей між залученими зацікавленими сторонами.

програмування комп’ютерних систем
  • розробляти статистичне програмне забезпечення

    Брати участь у різних етапах розробки комп’ютерних програм для економетричного й статистичного аналізу (дослідженнях, розробці нових продуктів, створенні прототипів і технічній підтримці).

представлення дослідницької або технічної інформації
  • надавати візуальне представлення даних

    Створювати візуальне представлення даних, наприклад, у вигляді діаграм чи графіків, для легшого розуміння.

налаштування комп’ютерних систем
  • застосовувати теорію систем ІКТ

    Впроваджувати принципи теорії систем ІКТ для розшифровки й документування системних характеристик, які можна застосовувати й до інших систем.

Галузі знань & Програмне забезпечення та технології
Галузі знань
  • видобування інформації

    Прийоми та методи, що використовуються для отримання та вилучення інформації з неструктурованих або напівструктурованих цифрових документів і джерел.

  • глибинний аналіз даних

    Методи штучного інтелекту, машинного навчання, статистики та баз даних, що використовуються для вилучення вмісту з набору даних.

  • інформаційна архітектура

    Методи, за допомогою яких інформація генерується, структурується, зберігається, підтримується, зв’язується, обмінюється і використовується.

  • інформаційна структура

    Тип інфраструктури, що визначає формат даних: напівструктуровані, неструктуровані та структуровані.

  • категоризація інформації

    Процес класифікації інформації за категоріями та відображення взаємозв’язків між даними для деяких чітко визначених цілей.

  • методи візуальної презентації

    Візуальне представлення та методи взаємодії, такі як гістограми, діаграми розсіювання, поверхневі діаграми, деревоподібна візуалізація та графіки паралельних координат, які можна використовувати для представлення абстрактних числових і нечислових даних, щоб посилити розуміння людиною цієї інформації.

  • мова запитів до системи опису ресурсів

    Мови запитів, як-от SPARQL, які використовуються для отримання та оброблення даних, що зберігаються у форматі Resource Description Framework (RDF).

  • моделі даних

    Методи та наявні системи, що використовуються для структурування елементів даних і відображення зв’язків між ними, а також методи інтерпретації структур даних і зв’язків.

  • моделювання бізнес-процесів

    Інструменти, методи та нотації, як-от модель та нотація бізнес-процесів (BPMN) та мова виконання бізнес-процесів (BPEL), що використовуються для опису та аналізу характеристик бізнес-процесу та моделювання його подальшого розвитку.

  • неструктуровані дані

    Інформація, яка не впорядкована заздалегідь визначеним чином або не має заздалегідь визначеної моделі даних, і яку важко зрозуміти та знайти в ній закономірності без використання методів, як-от добування (глибокий аналіз) даних.

  • принципи штучного інтелекту

    Теорії штучного інтелекту, прикладні принципи, архітектури та системи, як-от інтелектуальні агенти, багатоагентні системи, експертні системи, системи на основі правил, нейронні мережі, онтології та теорії пізнання.

  • Python (комп’ютерне програмування)

    Методи та принципи розроблення програмного забезпечення, як-от аналіз, алгоритми, кодування, тестування та компіляція парадигм програмування в Python.
Програмне забезпечення та технології
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Eclipse IDEApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPuppetPostgreSQLElasticsearchApache Subversion SVN
Ключові риси, які вам потрібні
Аналітичне мислення Співпраця Визнання Незалежність Досягнення/Зусилля Досягнення Інновація Цілісність Адаптивність/Гнучкість Надійність Різноманітність Стресостійкість Лідерство Турбота про інших Соціальна орієнтація Самоконтроль
Основні винагороди, яких ви можете очікувати
ДосягненняУмови праціВизнанняВідносиниПідтримкаНезалежність
Як отримати кваліфікацію

Інженер систем штучного інтелекту: як здобути кваліфікацію та де навчатися

Що зазвичай потрібно для отримання кваліфікації: рівень освіти, регульована професія та місце навчання.

Типовий рівень освіти

Бакалавр

Де навчатися

2 992 освітні програми у країнах, загальна кількість яких становить 30, формують основні навички, необхідні для цієї професії. Також 728 коротких курсів, кожен із яких формує одну навичку.

Кілька прикладів навчальних програм, що викладаються мовою цієї сторінки:

Професійна

розробка програмного забезпечення

Відокремлений структурний підрозділ "Хмельницький політехнічний фаховий коледж Національного університету "Львівська політехніка" · Україна

EQF 5 Джерело 1
Ступінь

програмна інженерія

Київська державна академія водного транспорту імені гетьмана Петра Конашевича-Сагайдачного · Україна

EQF 6 Джерело 1
Ступінь

Інженерія програмного забезпечення

Київська державна академія водного транспорту імені гетьмана Петра Конашевича-Сагайдачного · Україна

EQF 6 Джерело 1
Джерела
  1. 1. Source: EDEBO (Єдина державна електронна база з питань освіти), Ministry of Education and Science of Ukraine (registry.edbo.gov.ua). Data as at 28/09/2026.
Просування по службі

Шляхи зростання та подібні ролі

Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.

Кар'єрний пейзаж

Куди підходить інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту?

Ця роль
інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту Ця роль

Оцінки подібності на основі збігу навичок із даних ESCO.

Подібні та суміжні ролі

інженер знань/інженерка знань

52% подібність

розробник баз даних/розробниця баз даних

41% подібність

проєктувальник сховищ даних/проєктувальниця сховищ даних

38% подібність

архітектор систем ІКТ/архітекторка систем ІКТ

38% подібність

архітектор програмного забезпечення/архітекторка програмного забезпечення

36% подібність

тестувальник програмного забезпечення/тестувальниця програмного забезпечення

34% подібність

Для організацій

Дані на цій сторінці — для ваших учнів, клієнтів і працівників.

Загальні запитання

Часті запитання

Які навички необхідні для роботи інженером систем штучного інтелекту/інженеркою систем штучного інтелекту?
Потрібні міцні знання в галузі математики, статистики, програмування (особливо Python), машинного навчання, глибокого навчання та інженерії. Важливі також навички аналітичного мислення, вирішення проблем та командної роботи.
Які галузі застосування мають інженери систем штучного інтелекту/інженерки систем штучного інтелекту?
Ці фахівці затребувані в широкому спектрі галузей, включаючи виробництво, фінанси, охорону здоров'я, транспорт, енергетику та телекомунікації. Вони можуть працювати над розробкою автономних систем, систем підтримки прийняття рішень, інтелектуальних роботів та інших інноваційних рішень.
Який кар’єрний шлях для інженера систем штучного інтелекту/інженерки систем штучного інтелекту?
З огляду на кар’єрний рівень 5 (Leadership & Strategy), ви можете очолювати команди, відповідати за стратегічне планування та впровадження проєктів, а також брати участь у дослідницькій та розробницькій діяльності. Подальший розвиток може включати керівні посади в галузі штучного інтелекту та інженерії.
Інженер Систем Штучного Інтелекту/Інженерка Систем Штучного Інтелекту — скільки платять у США?
140 910 доларів на рік за медіаною, станом на 2025-05. Медіани штатів коливаються від 82 590 до 206 220 доларів. Джерело: US Bureau of Labor Statistics. Показник стосується Сполучених Штатів і не є прогнозом для Європи.

Джерела: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Дані оновлено 3 жовтня 2026 р. Про наші дані