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.
Інженери систем штучного інтелекту/інженерки систем штучного інтелекту займаються розробкою та інтеграцією систем, які використовують методи штучного інтелекту для автоматизації процесів, аналізу даних та прийняття рішень. Ваша робота буде включати проєктування, розробку, тестування та впровадження алгоритмів та моделей штучного інтелекту, а також інтеграцію структурованих знань у комп’ютерні системи. Ви будете активно співпрацювати з іншими інженерами, науковцями та фахівцями для створення ефективних та надійних рішень.
- • Розробка та впровадження алгоритмів машинного навчання та глибокого навчання.
- • Проєктування та створення систем, заснованих на знаннях, включаючи онтології та бази знань.
- • Інтеграція систем штучного інтелекту з існуючими інженерними та програмними рішеннями.
Де ця професія затребувана
Повідомлені нестача та надлишок робочої сили, за роками. Публікується для професійних груп, а не для окремих посад.
Насиченіший колір: повідомлялося так само більше років поспіль.
Показники охоплюють Професіонали в сфері інформаційно-комунікаційних технологій — 75 професій, зокрема цю.
Нестача: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus і ще 6.
Найтриваліша нестача: Austria, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Дізнатися більше
Знайдіть свій кар’єрний шлях і дізнайтеся про науку, що стоїть за нашими рекомендаціями.
Чи підійде вам інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту?
Дайте відповідь на три короткі запитання. Це не повна оцінка — це тизер, який допоможе вам вирішити, чи варто порівнювати ваш профіль.
Вам подобаються завдання, які потребують Аналітичне мислення?
Вам подобаються завдання, які потребують Співпраця?
Вам подобаються завдання, які потребують Досягнення?
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.
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.
Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.
Кілька сфер завдань можуть перейти до робочих процесів за допомогою штучного інтелекту, тому перенавчання стає більш важливим.
Ілюстративний сценарій на основі автоматизованості завдань — не прогноз. Значення округлюються, що далі ви дивитеся.
Як ШІ може змінити цю роль
Детермінована модельна інтерпретація поточних рольових сигналів — не гарантія заміни.
Що ще залежить від людей
- визначати технічні вимоги
Де ШІ може стати другим пілотом
- аналізувати великі дані
- аналізувати бізнес-вимоги
- творчо використовувати цифрові технології
Завдання, які найбільше піддаються автоматизації
- використовувати методи обробки даних
- створювати набори даних
Життєві показники та вектори штучного інтелекту
Вектори експозиції AI
0-100%Експозиція до аналізу з підтримкою AI, розпізнаванню шаблонів та завданням прогнозного моделювання
Експозиція до генерування контенту, креативного поліпшення та інструментів великих мовних моделей
Експозиція до автоматизації робочих процесів, програмного забезпечення підтримки рішень та цифровізації процесів
Експозиція до фізичної автоматизації, робототехніки та переміщення завдань, керованих датчиками
Технічні деталі
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.
Що люди зазвичай роблять у цій ролі
Цифрова технологія
Типовий день як інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту
09 09:00 · Ранок застосовувати теорію систем ІКТ
10 10:30 · Середина ранку аналізувати бізнес-вимоги
12 12:00 · полудень аналізувати великі дані
14 14:00 · полудень визначати технічні вимоги
15 15:30 · Пізній вечір використовувати методи обробки даних
17 17:00 · Підведення підсумків надавати візуальне представлення даних
Наказ-завдання є ілюстративним. Окремі дні відрізняються.
Що потрібно для цієї роботи
Навички, знання та інструменти, необхідні для цієї ролі, а також риси й винагороди, які вона передбачає.
-
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.
-
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.
-
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.
-
аналізувати великі дані
Збирати й оцінювати числові дані у великих обсягах, особливо з метою виявлення закономірностей між даними.
-
розробляти творчі ідеї
Розвивати нові художні концепції та творчі ідеї.
-
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.
-
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.
-
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).
-
надавати візуальне представлення даних
Створювати візуальне представлення даних, наприклад, у вигляді діаграм чи графіків, для легшого розуміння.
-
застосовувати теорію систем ІКТ
Впроваджувати принципи теорії систем ІКТ для розшифровки й документування системних характеристик, які можна застосовувати й до інших систем.
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 ме тодів, 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-о т аналіз, алгоритми, кодування, тестування та компіляція парадигм програмування в Python.
Подивіться, чи ця роль відповідає вашій кар’єрній ДНК
Пройдіть безкоштовне оцінювання ДНК кар’єри, щоб побачити, наскільки інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту відповідає вашим інтересам, стилю роботи та майбутньому шляху. Менш ніж за 10 хвилин ви отримаєте персоналізований сигнал про придатність і дорожню карту щодо подальших дій.
Скануйте, щоб продовжити на мобільному пристроїІнженер систем штучного інтелекту: як здобути кваліфікацію та де навчатися
Що зазвичай потрібно для отримання кваліфікації: рівень освіти, регульована професія та місце навчання.
Бакалавр
Реальні програми, що ведуть до цієї професії, за країнами.
Шляхи зростання та подібні ролі
Досліджуйте типові шляхи кар'єрного зростання, суміжні навички та подібні ролі, щоб спланувати свій наступний перехід.
Куди підходить інженер систем штучного інтелекту/інженерка систем штучного інтелекту?
Оцінки подібності на основі збігу навичок із даних ESCO.
інженер знань/інженерка знань
52% подібністьрозробник баз даних/розробниця баз даних
41% подібністьпроєктувальник сховищ даних/проєктувальниця сховищ даних
38% подібністьархітектор систем ІКТ/архітекторка систем ІКТ
38% подібністьархітектор програмного забезпечення/архітекторка програмного забезпечення
36% подібністьтестувальник програмного забезпечення/тестувальниця програмного забезпечення
34% подібністьЧасті 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 20 вересня 2026 р. Про наші дані