Професійний профіль

Дослідник у галузі інформатики/дослідниця у галузі інформатики

Знімок

Дослідники у галузі інформатики проводять дослідження в галузі комп’ютерної та інформаційної науки, спрямовані на підвищення знань і розуміння фундаментальних аспектів явищ ІКТ. Вони складають дослідницькі звіти та пропозиції. Дослідники у галузі інформатики також винаходять і розробляють нові підходи до обчислювальної технології, знаходять інноваційні способи використання наявних технологій та досліджень і розв’язують складні проблеми в обчислювальній техніці.

Ринок праці
Дефіцит у країні Австрія і 8 інших країн
ELA/EURES 2025
Промисловість
Цифрова технологія
Освіта
Бакалавр
36%
Стійкість Оцінка · 2026 (Чим вище, тим краще)
Бакалавр 56% 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.

NexFuture™

Майбутня перспектива для дослідник у галузі інформатики/дослідниця у галузі інформатики

The outlook for дослідник у галузі інформатики/дослідниця у галузі інформатики 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 дослідник у галузі інформатики/дослідниця у галузі інформатики 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.

36% Належить людині

Що ще залежить від людей

  • професійно взаємодіяти в дослідницькому та професійному середовищі
  • оцінювати дослідницьку діяльність
  • управляти правами інтелектуальної власності
Людська перевага Щоб залишатися попереду в цій ролі, зосередьтеся на методологія наукових досліджень та наука про дані. Ці людино-центричні навички найважче репліковуються AI протягом наступних 20 років.
27% асист

Де ШІ може стати другим пілотом

  • застосовувати методи статистичного аналізу
  • використовувати спеціальний інтерфейс додатків
  • керувати відкритими публікаціями
56% Автоматизувати

Завдання, які найбільше піддаються автоматизації

  • узагальнювати наукові дослідження
  • синтезувати інформацію
  • подавати заявки на фінансування досліджень
Детальний аналіз

Життєві показники та вектори штучного інтелекту

Вектори експозиції AI

0-100%
ШІ / машинне навчання 27%

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

Генеративний ШІ 10%

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

Когнітивне програмне забезпечення 2%

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 дослідник у галузі інформатики/дослідниця у галузі інформатики

09
09:00 · Ранок
визначати технологічну стратегію
Створювати загальний план цілей, практик, принципів і тактик, пов’язаних із використанням технологій в організації, та описувати засоби досягнення цілей з урахуванням результатів аналізу і відповідних норм.
10
10:30 · Середина ранку
використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом
Використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом, знаючи основні моделі з відкритим кодом, схеми ліцензування й методи кодування, які зазвичай застосовуються під час створення програмного забезпечення з відкритим кодом.\n
12
12:00 · полудень
використовувати спеціальний інтерфейс додатків
Розумітися на інтерфейсах, зокрема їх застосуванні й варіантах використання.
14
14:00 · полудень
застосовувати зворотну розробку
Використовувати методи отримання інформації або дезасемблювання компонента ІКТ, програмного забезпечення чи системи для їх аналізу, виправлення, повторного збору або відтворення.
15
15:30 · Пізній вечір
проводити дослідження користувачів ІКТ
Виконувати завдання в рамках дослідження, зокрема набір учасників, планування завдань, збір емпіричних даних, аналіз даних і підготовка матеріалів для оцінки взаємодії користувачів з ІКТ-системою, програмою або додатком.
17
17:00 · Підведення підсумків
управляти правами інтелектуальної власності
Мати справу з приватними юридичними правами, які захищають продукти інтелектуальної праці від незаконного порушення.

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
проведення академічних або маркетингових досліджень
  • проводити наукові дослідження

    Отримувати, виправляти або вдосконалювати знання про явища за допомогою наукових методів і прийомів, заснованих на емпіричних або вимірюваних спостереженнях.\n

  • проводити кількісні дослідження

    Виконувати систематичне емпіричне дослідження спостережуваних явищ за допомогою статистичних, математичних або обчислювальних методів.

  • застосовувати принципи дослідницької етики та наукової доброчесності у дослідницькій діяльності

    Застосовувати фундаментальні етичні принципи та законодавство до наукових досліджень, включаючи питання доброчесності досліджень. Виконувати, перевіряти або звітувати про дослідження, уникаючи таких неправомірних дій, як фабрикація, фальсифікація та плагіат.

  • просувати відкриті інновації в дослідженнях

    Застосовувати техніки, моделі, методи та стратегії, які сприяють просуванню кроків до інновацій через співпрацю з людьми та організаціями за межами організації.\n

  • проводити літературні дослідження

    Проводити комплексне та систематичне дослідження інформації та публікацій за визначеною літературною темою. Представляти порівняльний оціночний огляд літератури.

  • проводити наукові дослідження

    Планувати наукові дослідження, формулюючи дослідницьке питання та проводячи емпіричні або літературні дослідження з метою з’ясування істинності дослідницького питання.

  • розпоряджатись відшукуваними, доступними, сумісними і багаторазово використовуваними даними

    Створювати, описувати, зберігати, оберігати та (повторно) використовувати наукові дані на основі принципів FAIR (відшукуваність, доступність, сумісність і багаторазовість використання даних), роблячи дані максимально відкритими та настільки закритими, наскільки це є необхідним.

  • інтегрувати гендерне питання в дослідження

    Враховувати в процесі дослідження біологічні характеристики та соціальні й культурні особливості жінок і чоловіків (гендер), що розвиваються, а також їхні соціальні та культурні особливості.

  • проводити міждисциплінарні дослідження

    Опрацьовувати та використовувати результати досліджень і дані, що виходять за межі дисциплінарних та / або функціональних кордонів.\n

  • проводити якісні дослідження

    Збирати відповідну інформацію, застосовуючи систематичні методи, такі як інтерв’ю, фокус-групи, аналіз текстів, спостереження та тематичні дослідження.

  • сприяти участі громадян у науковій та дослідницькій діяльності

    Залучати громадян до наукової та дослідницької діяльності та заохочувати їхній внесок у вигляді знань, часу або вкладених ресурсів.

технічне або академічне письмо
  • публікувати наукові дослідження

    Проводити наукові дослідження в університетах і науково-дослідних установах або за власний рахунок, публікувати їх у книгах чи наукових журналах з метою зробити внесок у сферу знань і отримати особисту академічну акредитацію.\n

  • створювати наукові чи академічні статті й технічну документацію

    Створювати та редагувати наукові, академічні чи технічні тексти на різні теми.

  • складати пропозиції щодо проведення досліджень

    Узагальнювати й оформлювати пропозиції, спрямовані на розв’язання проблем дослідження. Створювати мінімальний запит та цілі пропозиції, передбачуваний бюджет, ризики та вплив. Документувати досягнення та нові розробки з відповідного предмета та галузі дослідження.

  • поширювати результати серед наукової спільноти

    Оприлюднювати наукові результати будь-якими відповідними засобами, включно з конференціями, семінарами, колоквіумами та науковими публікаціями.

  • писати наукові публікації

    Представляти гіпотезу, результати та висновки своїх наукових досліджень у своїй галузі знань у фаховому виданні.

проведення досліджень, розслідувань й експертиз
  • проводити дослідження користувачів ІКТ

    Виконувати завдання в рамках дослідження, зокрема набір учасників, планування завдань, збір емпіричних даних, аналіз даних і підготовка матеріалів для оцінки взаємодії користувачів з ІКТ-системою, програмою або додатком.

  • демонструвати експертність у дисципліні

    Демонструвати глибокі знання та комплексне розуміння конкретної дослідницької галузі, зокрема відповідальних досліджень, принципів дослідницької етики та наукової доброчесності, конфіденційності та вимог загального регламенту про захист даних (General Data Protection Regulation, GDPR), пов'язаних з дослідницькою діяльністю в межах конкретної дисципліни.

програмування комп’ютерних систем
  • застосовувати зворотну розробку

    Використовувати методи отримання інформації або дезасемблювання компонента ІКТ, програмного забезпечення чи системи для їх аналізу, виправлення, повторного збору або відтворення.

  • використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом

    Використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом, знаючи основні моделі з відкритим кодом, схеми ліцензування й методи кодування, які зазвичай застосовуються під час створення програмного забезпечення з відкритим кодом.\n

збір інформації з фізичних або електронних джерел
  • узагальнювати наукові дослідження

    Читати та інтерпретувати наукові публікації, які описують дослідницьку проблему, методологію, її вирішення та гіпотезу. Порівнювати їх та виявляти необхідну інформацію.

  • синтезувати інформацію

    Аналізувати після прочитання, інтерпретувати та узагальнювати нову та складну інформацію, отриману з різних джерел.

ведення переговорів і управління контрактами й угодами
  • управляти правами інтелектуальної власності

    Мати справу з приватними юридичними правами, які захищають продукти інтелектуальної праці від незаконного порушення.

підготовка документації для контрактів, заявок або дозволів
  • подавати заявки на фінансування досліджень

    Визначати ключові джерела фінансування та готувати заявки на дослідницькі гранти з метою отримання коштів та грантів. Складати пропозиції щодо проведення досліджень.

захист пристроїв ІКТ
  • використовувати засоби резервного копіювання та відновлення

    Використовувати інструменти, які дозволяють користувачам копіювати й архівувати комп’ютерне програмне забезпечення, конфігурації й дані, а також відновлювати їх у разі втрати.

інтерв’ювання
  • проводити дослідницьке опитування

    Використовувати професійні методи та техніки дослідження та опитування, щоб зібрати відповідні дані, факти чи інформацію, з метою отримати нове розуміння та повністю зрозуміти думку співрозмовника.

консультування з правових, нормативних або процесуальних питань
  • сприяти передачі знань

    Підвищувати обізнаність про процеси валоризації знань, спрямовані на максимізацію двостороннього потоку технологій, інтелектуальної власності, досвіду та можливостей між дослідницькою основою та промисловістю чи державним сектором.

Галузі знань & Програмне забезпечення та технології
Галузі знань
  • бібліотека JavaScript

    Середовище розроблення програмного забезпечення JavaScript, що надає певні функції та компоненти (як-от інструменти генерації HTML, підтримка Canvas або візуальний дизайн), які підтримують і спрямовують розроблення вебдодатків JavaScript.

  • 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.

  • інноваційні процеси

    Прийоми, моделі, методи та стратегії, які сприяють розвитку інноваційної діяльності.

  • категоризація інформації

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

  • квантові обчислення

    Галузь комп'ютерних наук, яка ґрунтується на принципах квантової теорії. Тут використовуються субатомні частинки, які можуть існувати більш ніж в одному стані завдяки квантовим бітам або ж кубітам.

  • когнітивні обчислення

    Міждисциплінарна галузь на стику когнітивістики та комп'ютерних наук, яка полягає в моделюванні мисленнєвих процесів людини за допомогою комп’ютеризованого підходу. Вона використовує алгоритми добування даних і обробку природної мови для імітації роботи людського мозку.

  • математична фізика

    Міждисциплінарна галузь на стику математики і фізики, яка має справу з математичними підвалинами теоретичної фізики. Вона займається проблемами квантової механіки, атомної та молекулярної фізики.

  • 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).

  • мови запитів

    Область стандартизованих комп’ютерних мов для пошуку інформації з бази даних і документів, що містять необхідну інформацію.

Міжгалузеві навички
  • методологія наукових досліджень
  • наука про дані
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

Дослідник у галузі інформатики: як здобути кваліфікацію та де навчатися

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

Просування по службі

Шляхи зростання та подібні ролі

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

Для організацій

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

Загальні запитання

Часті запитання

Які навички необхідні для успішної роботи дослідником у галузі інформатики?
Потрібне глибоке розуміння фундаментальних принципів інформатики, володіння математичними методами, вміння програмувати (наприклад, Python, Java, C++), навички аналізу даних, критичне мислення та здатність до самостійного навчання. Важлива також здатність чітко та ефективно комунікувати результати досліджень.
Чи є перспективи кар'єрного росту для дослідників у галузі інформатики?
Так, кар'єрний шлях може включати підвищення до старшого дослідника, керівника дослідницької групи або навіть керівника відділу досліджень. Також можливий перехід до розробки продуктів на основі результатів досліджень або викладання в університеті.
Які типи організацій найчастіше наймають дослідників у галузі інформатики?
Дослідників у галузі інформатики залучають науково-дослідні інститути, університети, технологічні компанії, державні установи та компанії, що займаються розробкою програмного забезпечення. Робота часто передбачає employment.
Дослідник У Галузі Інформатики/Дослідниця У Галузі Інформатики — 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