Technologie InformacyjneISCO 2511
Inżynier sztucznej inteligencji
Inżynierowie sztucznej inteligencji stosują metody sztucznej inteligencji w inżynierii, robotyce i informatyce do projektowania programów, które symulują inteligencję, w tym modele myślenia, systemy poznawcze i systemy oparte na wiedzy, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Włączają również ustrukturyzowaną wiedzę (ontologie, bazy wiedzy itp.) do systemów komputerowych , aby rozwiązywać złożone problemy, które zwykle wymagają wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej człowieka lub metod sztucznej inteligencji.
Sprawdź się w minutę: inżynier sztucznej inteligencji
Oceń 5 z 30 kluczowych umiejętności tego zawodu (europejska baza ESCO). Bez zakładania konta.
przetwarzanie danych cyfrowych
kreatywne wykorzystanie technologii cyfrowych
stosować techniki przetwarzania danych
projektować proces
analizować duże zbiory danych
O zawodzie inżynier sztucznej inteligencji
Jako inżynier sztucznej inteligencji będziesz projektować i rozwijać zaawansowane systemy oprogramowania, które symulują inteligencję człowieka, umożliwiając maszynom wykonywanie złożonych zadań związanych z rozumowaniem, rozwiązywaniem problemów i podejmowaniem decyzji. Twoja praca obejmuje zastosowanie najnowocześniejszych metodologii sztucznej inteligencji, w tym uczenia maszynowego, sieci neuronowych, przetwarzania języka naturalnego i reprezentacji wiedzy w celu tworzenia systemów, które mogą uczyć się z danych i adaptować się do nowych sytuacji. Będziesz projektować zarówno algorytmiczne podstawy systemów sztucznej inteligencji, jak i integrować strukturalną wiedzę w systemy komputerowe poprzez ontologie i bazy wiedzy, umożliwiając maszynom przetwarzanie niestrukturalnych danych i rozwiązywanie problemów, które zwykle wymagają specjalistycznej wiedzy człowieka.
Kluczowe funkcje zawodowe
Główne obszary odpowiedzialności na stanowisku inżynier sztucznej inteligencji.
1
Architektura i projektowanie systemów sztucznej inteligencji
- Projektowanie architektur systemów sztucznej inteligencji wykorzystujących uczenie maszynowe i sieci neuronowe
- Wybór i implementacja odpowiednich algorytmów dla konkretnych dziedzin problemu
- Projektowanie sztucznych sieci neuronowych z odpowiednimi warstwami, funkcjami aktywacji i hiperparametrami
- Planowanie skalowalności systemu i optymalizacji wydajności dla wdrażania w produkcji
2
Przetwarzanie i zarządzanie danymi
- Zastosowanie technik cyfrowego przetwarzania danych do przygotowania danych do treningu modelu sztucznej inteligencji
- Projektowanie i implementacja potoku danych do obsługi dużych objętości danych strukturalnych i niestrukturalnych
- Wykonywanie eksploracji danych i ekstrakcji cech w celu identyfikacji istotnych wzorców i relacji
- Kategoryzacja i strukturyzacja niestrukturalnych danych do treningu modelu i analizy
3
Reprezentacja wiedzy i opracowanie ontologii
- Opracowywanie baz wiedzy i ontologii w celu strukturyzacji informacji specyficznych dla domeny
- Integracja strukturalnej wiedzy w systemy komputerowe w celu wzmocnienia rozumowania
- Projektowanie systemów ekstrakcji informacji w celu automatycznego wypełniania baz wiedzy
- Implementacja zapytań w ramach opisu zasobów i możliwości semantycznego rozumowania
4
Programowanie i rozwój
- Opracowywanie modeli sztucznej inteligencji i algorytmów przy użyciu Pythona i innych języków programowania
- Implementacja potoku uczenia maszynowego od przygotowania danych do wdrażania modelu
- Tworzenie symulacji komputerowych do testowania i walidacji systemów sztucznej inteligencji przed produkcją
- Pisanie czystego, modularnego i dobrze udokumentowanego kodu zgodnie z najlepszymi praktykami
5
Modelowanie i optymalizacja procesów biznesowych
- Modelowanie procesów biznesowych w celu identyfikacji możliwości automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji
- Algorytmizacja złożonych przepływów pracy biznesowej w celu efektywnego wykonania obliczeniowego
- Projektowanie algorytmów specyficznych dla zadań, które rozwiązują konkretne wyzwania biznesowe
- Opracowywanie modeli danych wspierających systemy podejmowania decyzji i analitykę predykcyjną
6
Wizualizacja, testowanie i innowacja
- Tworzenie wizualnych prezentacji wyników modelu sztucznej inteligencji i wniosków dla zainteresowanych stron
- Przeprowadzanie rygorystycznego testowania i walidacji systemów sztucznej inteligencji w celu zapewnienia dokładności i niezawodności
- Śledzenie nowych technologii sztucznej inteligencji i kreatywne ich zastosowanie do rozwiązywania problemów
- Prowadzenie badań nad zaawansowanymi technikami sztucznej inteligencji, w tym głębokim uczeniem i uczeniem ze wzmocnieniem
Czy masz umiejętności do tej roli?
Wymagania kompetencyjne wywnioskowane z profilu umiejętności zawodu. Wykonaj darmowy test, aby sprawdzić swoje dopasowanie.
Kluczowe umiejętności (zaawansowane)
Biegłość cyfrowaAdvanced
Rozwiązywanie problemówAdvanced
Myślenie transdyscyplinarneAdvanced
Rozwój ludziAdvanced
Umiejętności wspierające
Zwinność w uczeniu sięIntermediate
KomunikacjaIntermediate
Europejskie ramy umiejętności
Umiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.
Niezbędne (30)
przetwarzanie danych cyfrowychprzetwarzanie danych cyfrowychOkreślanie, lokalizacja, pobieranie, przechowywanie, porządkowanie i analizowanie informacji cyfrowych, wraz z oceną ich adekwatności i celowości.struktura informacjistruktura informacjiRodzaj infrastruktury, która określa format danych: częściowo ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i ustrukturyzowane.symulacja komputerowasymulacja komputerowaProgram uruchamiany na komputerze, który reprezentuje dynamiczne reakcje systemu w celu zbadania zachowania modelu matematycznego przy użyciu modelu rzeczywistego systemu złożonego z równań matematycz...cykl życia rozwoju systemówcykl życia rozwoju systemówKolejność działań, takich jak planowanie, tworzenie, testowanie i rozmieszczanie oraz modele rozwoju i zarządzania cyklem życia systemu.programowanie komputeroweprogramowanie komputeroweTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania (np. programowanie ukierunkowane na cel, programowanie funkc...eksploracja danycheksploracja danychMetody sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, statystyki i baz danych wykorzystywanych do uzyskiwania treści ze zbioru danych.techniki wizualnej prezentacjitechniki wizualnej prezentacjiTechniki prezentacji wizualnej i interakcji, takie jak histogramy, wykresy punktowe, wykresy powierzchni, mapy drzewa i wykresy współrzędnych równoległych, które można wykorzystać do przedstawienia da...algorytmyalgorytmyNiezależne zestawy kolejnych działań, które wykonują obliczenia, przetwarzanie danych i automatyczne wnioskowanie, zwykle w celu rozwiązania problemów.sztuczna sieć neuronowasztuczna sieć neuronowaSieć sztucznych neuronów stworzona w celu rozwiązywania problemów związanych ze sztuczną inteligencją. Są to systemy komputerowe wzorowane na biologicznych sieciach neuronowych mózgu. Znajomość ogólne...pozyskiwanie informacjipozyskiwanie informacjiTechniki i metody stosowane do uzyskiwania i ekstrakcji informacji pochodzących z nieuporządkowanych lub częściowo uporządkowanych dokumentów i źródeł cyfrowych.algorytmizacja zadańalgorytmizacja zadańTechniki przekształcania nieuporządkowanych opisów procesów w sekwencję działań o skończonej liczbie etapów.kategoryzacja informacjikategoryzacja informacjiProces klasyfikowania informacji na kategorie i wykazywania związków między danymi dla ściśle określonych celów.modelowanie procesów biznesowychmodelowanie procesów biznesowychNarzędzia, metody i oznaczenia, takie jak model procesu biznesowego i język postępowania (BPMN) oraz język postępowania wykonawczego (BPMN), stosowane do opisu i analizy cech procesu biznesowego i mod...język zapytań RDFjęzyk zapytań RDFJęzyki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.dane nieustrukturyzowanedane nieustrukturyzowaneInformacje, które nie są uporządkowane w określony sposób lub nie mają zdefiniowanego modelu danych i są trudne do zrozumienia oraz znalezienia wzorców bez użycia takich technik jak eksploracja danych...Python (programowanie komputerowe)Python (programowanie komputerowe)Techniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Pythonie.podstawy sztucznej inteligencjipodstawy sztucznej inteligencjiTeorie sztucznej inteligencji, stosowane zasady, architektury i systemy, takie jak inteligentni agenci, systemy wieloagentowe, systemy eksperckie, systemy oparte na regułach, sieci neuronowe, ontologi...modele danychmodele danychTechniki i istniejące systemy stosowane do strukturyzowania elementów danych i pokazujące związki między nimi, a także metody interpretacji struktur i stosunków między danymi.kreatywne wykorzystanie technologii cyfrowychkreatywne wykorzystanie technologii cyfrowychWykorzystanie cyfrowych narzędzi i technologii do tworzenia wiedzy oraz innowacyjnych procesów i produktów. Wspólne i indywidualne angażowanie się w procesy kognitywne w celu zrozumienia i rozwiązania...stosować techniki przetwarzania danychstosować techniki przetwarzania danychGromadzić, przetwarzać i analizować istotne dane i informacje, odpowiednio przechowywać i aktualizować dane oraz przedstawiać liczby i dane za pomocą wykresów i schematów statystycznych.projektować procesprojektować procesIdentyfikować przepływ pracy i wymogi dotyczące zasobów dla określonego procesu, korzystając z różnych narzędzi, takich jak oprogramowanie do symulacji procesów, schematy blokowe i modele w skali.analizować duże zbiory danychanalizować duże zbiory danychZbierać i oceniać dane liczbowe w dużych ilościach, szczególnie w celu identyfikacji wzorców między danymi.opracowywać twórcze koncepcjeopracowywać twórcze koncepcjeOpracowywać nowe koncepcje artystyczne i kreatywne pomysły.tworzyć zestawy danychtworzyć zestawy danychTworzyć zbiór nowych lub istniejących powiązanych zestawów danych, które składają się z oddzielnych elementów, ale można nimi manipulować jak jedną jednostką.analizować wymagania biznesoweanalizować wymagania biznesoweAnalizować potrzeby i oczekiwania klientów w odniesieniu do produktu lub usługi w celu wykrycia i usunięcia niespójności oraz ewentualnej rozbieżności opinii wśród zainteresowanych stron.opracowywać oprogramowanie statystyczneopracowywać oprogramowanie statystyczneBrać udział w różnych etapach rozwoju programów komputerowych do analizy ekonometrycznej i statystycznej, takich jak badania naukowe, rozwój nowego produktu, tworzenie prototypów i utrzymanie.zapewniać wizualną prezentację danychzapewniać wizualną prezentację danychTworzyć wizualne prezentacje danych, takie jak wykresy lub schematy, aby ułatwić zrozumienie danych.stosować teorię systemów teleinformatycznychstosować teorię systemów teleinformatycznychWdrażać zasady teorii systemów ICT w celu wyjaśnienia i udokumentowania cech systemu, które mogą być powszechnie stosowane do innych systemówokreślać wymagania techniczneokreślać wymagania techniczneOkreślanie właściwości technicznych towarów, materiałów, metod, procesów, usług, systemów, oprogramowania i funkcji przez identyfikowanie i reagowanie na szczególne potrzeby, które mają być zaspokojon...nauka o danychnauka o danychDziedzina nauki zajmująca się przetwarzaniem dużych ilości danych przy użyciu technik sztucznej inteligencji, takich jak algorytmy uczenia maszynowego, w celu przewidywania wzorców i uzyskiwania infor...
Opcjonalne (58) — pokaż
język programowania Haskelljęzyk programowania HaskellTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Haskell.język programowania Erlangjęzyk programowania ErlangTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Erlang.SAS languageSAS languageTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku SAS.Zwinne zarządzanie projektamiZwinne zarządzanie projektamiElastyczne podejście do zarządzania projektem to metoda planowania zasobów ICT, zarządzania nimi i ich kontroli w celu realizacji konkretnych celów i wykorzystania narzędzi ICT do zarządzania projekta...Ruby (programowanie komputerowe)Ruby (programowanie komputerowe)Techniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w programowaniu Ruby.język programowania Common Lispjęzyk programowania Common LispTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Common Lisp.LispLispTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Lisp.Visual BasicVisual BasicTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w programie Visual Basic.rozwiązania business intelligencerozwiązania business intelligenceNarzędzia wykorzystywane do przekształcania dużych ilości surowych danych w istotne i przydatne informacje biznesowe.Java (programowanie komputerowe)Java (programowanie komputerowe)Techniki i zasady rozwoju oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w programie Java.Prolog (programowanie komputerowe)Prolog (programowanie komputerowe)Techniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Prolog.OpenEdge Advanced Business LanguageOpenEdge Advanced Business LanguageTechniki i zasady rozwoju oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku OpenEdge Advanced Business Language.JavaScriptJavaScriptTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku JavaScript.PerlPerlTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Perl.Smalltalk (programowanie komputerowe)Smalltalk (programowanie komputerowe)Techniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Smalltalk.PHPPHPTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku PHP.Assembly (programowanie komputerowe)Assembly (programowanie komputerowe)Techniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Assembly.C#C#Techniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku C#.RRTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku R.język programowania Groovyjęzyk programowania GroovyTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w języku Groovy.SPARQLSPARQLJęzyk informatyczny SPARQL to język wyszukiwania informacji z bazy danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje. Jest on opracowany przez organizację ds. międzynarodowych norm, World Wide We...komputerowe rozpoznawanie obrazówkomputerowe rozpoznawanie obrazówDefinicja i funkcjonowanie komputerowego rozpoznawania obrazów. Narzędzia komputerowego rozpoznawania obrazów służące do umożliwienia komputerom pozyskiwanie informacji z obrazów cyfrowych, takich jak...Microsoft Visual C++Microsoft Visual C++Program komputerowy Visual C++ jest zbiorem narzędzi do opracowywania oprogramowania, takich jak kompilator, program uruchomieniowy, edytor kodu oraz główne elementy kodu w postaci pakietu stanowiąceg...TypeScriptTypeScriptTechniki i zasady rozwoju oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania TypeScript.analityka biznesowaanalityka biznesowaDyscypliny i technologie rozwiązywania problemów przedsiębiorstw dzięki stosowaniu metod ilościowych, takich jak analiza danych i modele statystyczne.Objective-CObjective-CTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Objective-C.narzędzia do projektowania baz danychnarzędzia do projektowania baz danychMetody i narzędzia wykorzystywane do tworzenia logicznej i fizycznej struktury baz danych, takie jak struktury logiczne danych, schematy, metodologie modelowania i stosunki jednostkowe.ML (programowanie komputerowe)ML (programowanie komputerowe)Techniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania ML.C++C++The techniques and principles of software development, such as analysis, algorithms, coding, testing and compiling of programming paradigms in C++.SAP R3SAP R3Techniki i zasady wytwarzania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w SAP R3.Swift (programowanie komputerowe)Swift (programowanie komputerowe)Techniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Swift.metodologie zarządzania projektami ICTmetodologie zarządzania projektami ICTMetodologie oraz modele planowania, zarządzania i nadzorowania zasobów ICT w celu osiągnięcia określonych celów (metodologie takie obejmują Waterfall, Incremental, V-Model, Scrum oraz Agile) i przy uż...MATLABMATLABTechniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w MATLAB.LINQLINQJęzyk komputerowy LINQ to język zapytań służący do wyszukiwania informacji i dokumentów zawierających potrzebne informacje w bazie danych. Jego twórcą jest firma programistyczna Microsoft.Scratch (programowanie komputerowe)Scratch (programowanie komputerowe)Techniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Scratch.Zarządzanie procesoweZarządzanie procesowePodejście do zarządzania oparte na procesach jest metodologią planowania, zarządzania i nadzorowania zasobów ICT w celu osiągnięcia określonych celów i przy użyciu narzędzi ICT do zarządzania projekta...Szczupłe zarządzanie projektamiSzczupłe zarządzanie projektamiPodejście szczupłego zarządzania projektami jest metodologią planowania, zarządzania i nadzorowania zasobów ICT w celu osiągnięcia określonych celów i przy użyciu narzędzi ICT do zarządzania projektam...VBScriptVBScriptTechniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w VBScript.COBOLCOBOLTechniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w COBOL.Pascal (programowanie komputerowe)Pascal (programowanie komputerowe)Techniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Pascalu.uczenie głębokieuczenie głębokieZasady, metody i algorytmy uczenia głębokiego, poddziedzina sztucznej inteligencji i uczenia się maszyn. Wspólne sieci neuronowe, takie jak perceptrony, sieci typu feedforward, propagacja wsteczna ora...N1QLN1QLJęzyk komputerowy N1QL to język zapytań służący do wyszukiwania informacji w bazie danych i dokumentów zawierających potrzebne informacje. Jego twórcą jest firma programistyczna Couchbase.ScalaScalaTechniki i zasady programowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w Scala.oceniać stan wiedzy z zakresu ICToceniać stan wiedzy z zakresu ICTOceniać zdolności wykwalifikowanych ekspertów w systemie ICT, aby wyraźnie wskazać je do dalszej analizy i użytkowania.opracowywać modele prognostyczneopracowywać modele prognostyczneOpracowywać modele służące do przewidywania prawdopodobieństwa określonych rezultatów.przeprowadzać redukcję wymiarowościprzeprowadzać redukcję wymiarowościZmniejszać liczbę zmiennych lub cech zbioru danych w algorytmach uczenia maszynowego poprzez metody, takie jak analiza głównych składowych, faktoryzacja macierzy, metody automatycznego kodowania itp.zarządzać wiedzą biznesowązarządzać wiedzą biznesowąKonfigurować struktury i zasady dystrybucji, aby umożliwić lub poprawić wykorzystanie informacji, używając odpowiednich narzędzi do wyodrębniania, tworzenia i rozszerzania wiedzy biznesowej.stosować myślenie systemowe i design thinkingstosować myślenie systemowe i design thinkingStosować proces łączenia metod myślenia systemowego z projektowaniem ukierunkowanym na człowieka, aby rozwiązywać złożone problemy społeczne w innowacyjny i zrównoważony sposób. Takie podejście jest n...budować system rekomendującybudować system rekomendującyTworzyć systemy rekomendacji oparte na dużych zbiorach danych z wykorzystaniem języków programowania lub narzędzi komputerowych w celu stworzenia podklasy systemu filtrowania informacji służącego do p...identyfikować procesy w zakresie przeprojektowaniaidentyfikować procesy w zakresie przeprojektowaniaOkreślać potencjał restrukturyzacji przedsiębiorstwa lub części jego działalności, np. poprzez wykorzystanie informatyki.projektować układ bazy danychprojektować układ bazy danychProjektować układ bazy danych, postępując zgodnie z regułami Relational Database Management System (RDBMS), aby utworzyć logicznie uporządkowaną grupę obiektów, takich jak tabele, kolumny i procesy.wykorzystywać uczenie maszynowewykorzystywać uczenie maszynoweStosować techniki i algorytmy, które są w stanie wydobyć najważniejsze informacje z danych, uczyć się na ich podstawie oraz przedstawiać prognozy, służące do optymalizacji programów, dostosowywania ap...projektować interfejsy aplikacjiprojektować interfejsy aplikacjiTworzyć i programować interfejsy aplikacji, ich operacje, dane wejściowe i wyjściowe i podstawowe typy.budować relacje biznesowebudować relacje biznesoweUstanowienie pozytywnego, długofalowego związku między organizacjami i zainteresowanymi stronami trzecimi, takimi jak dostawcy, dystrybutorzy, akcjonariusze i inne zainteresowane strony, w celu inform...zarządzać semantyczną integracją w ICTzarządzać semantyczną integracją w ICTNadzorować integrację publicznych lub wewnętrznych baz danych i innych danych przy użyciu technologii semantycznych w celu wytwarzania strukturyzowanego produktu semantycznego.język programowania CoffeeScriptjęzyk programowania CoffeeScriptTechniki i zasady tworzenia oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania w CoffeeScript.badania operacyjnebadania operacyjneWykorzystywanie metod naukowych do opracowywania rozwiązań dotyczących kwestii administracyjnych i zarządczych w ramach zorganizowanych systemów jako procesy przemysłowe, handlowe lub zarządcze.zarządzać klasyfikacją danychzarządzać klasyfikacją danychNadzór systemu klasyfikacji, używanego w organizacji używa do porządkowania swoich danych. Przypisać właściciela do każdej koncepcji danych lub zbioru pojęć i określić wartość każdej pozycji danych.
Czego wymagają pracodawcy
Szacunki modelu AI, a nie dane policzone z ofert pracy. Procent przy narzędziu to szacowany odsetek ofert, które o nim wspominają; wykształcenie i lata doświadczenia to typowe wartości dla tego zawodu.
Doświadczenie
JuniorMidSenior
1 lat5 lat10+ lat
Wykształcenie
Typowe wymaganie: Magister
Magister 55%
Doktorat 25%
Licencjat lub inżynier 18%
Wykształcenie zawodowe 2%
Języki
polski(ojczysty)NativeJęzyk ojczysty — pełna znajomość języka od urodzenia.angielski(C1)C1Zaawansowany — wyraża się płynnie, spontanicznie i elastycznie w celach zawodowych.
Narzędzia i technologie
PythonWymagane
95%
Git/Version ControlWymagane
85%
Jupyter NotebookWymagane
85%
SQL DatabasesWymagane
80%
PyTorch
75%
TensorFlow
70%
Scikit-learn
65%
AWS SageMaker or Google Cloud AI
60%
Tableau or Power BI
55%
Apache Spark
50%
Powiązane zawody
Zawody, które wymagają wielu tych samych kluczowych umiejętności, więc przejście do nich jest najkrótsze.
analityk danychWspólne kluczowe umiejętności: 12inżynier wiedzyWspólne kluczowe umiejętności: 11data scientistWspólne kluczowe umiejętności: 9projektant baz danychWspólne kluczowe umiejętności: 8inżynier widzenia komputerowegoWspólne kluczowe umiejętności: 7projektant hurtowni danychWspólne kluczowe umiejętności: 7kierownik ds. zarządzania wiedzą i informacją w zakresie technologii informacyjno-telekomunikacyjnychWspólne kluczowe umiejętności: 7programista IoTWspólne kluczowe umiejętności: 6
Najczęstsze pytania
Czym zajmuje się inżynier sztucznej inteligencji?
Inżynierowie sztucznej inteligencji stosują metody sztucznej inteligencji w inżynierii, robotyce i informatyce do projektowania programów, które symulują inteligencję, w tym modele myślenia, systemy poznawcze i systemy oparte na wiedzy, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Włączają również ustrukturyzowaną wiedzę (ontologie, bazy wiedzy itp.) do systemów komputerowych , aby rozwiązywać złożone problemy, które zwykle wymagają wysokiego poziomu wiedzy specjalistycznej człowieka lub metod sztucznej inteligencji.
Jakich umiejętności wymaga zawód inżynier sztucznej inteligencji?
Zawód inżynier sztucznej inteligencji wymaga 30 kluczowych umiejętności, m.in.: przetwarzanie danych cyfrowych, struktura informacji, symulacja komputerowa, cykl życia rozwoju systemów, programowanie komputerowe.
Czy AI zastąpi zawód inżynier sztucznej inteligencji?
Wskaźnik zagrożenia AI dla zawodu inżynier sztucznej inteligencji wynosi 77/100 (bardzo wysokie ryzyko). Najbardziej narażone na automatyzację umiejętności: kategoryzacja informacji, tworzyć zestawy danych, pozyskiwanie informacji. Najbardziej odporne: sztuczna sieć neuronowa, budować relacje biznesowe, stosować myślenie systemowe i design thinking.
Ryzyko zastąpienia przez AI
77/ 100
Bardzo wysokie ryzyko
Niskie ryzykoWysokie ryzyko
Umiejętności najbardziej zagrożone przez AI
Umiejętności odporne na automatyzację
To średnia dla całego zawodu. Test AI Career Shield (ok. 10 minut) pokaże, jak wygląda ryzyko w Twojej pracy i co możesz zrobić.
Sprawdź swoje ryzyko AIInformacje w skrócie
SektorTechnologie Informacyjne
Grupa ISCOSpecjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych
Umiejętności niezbędne30
Kluczowe umiejętności6
Dane rynkowe — Polska
Wynagrodzenie (miesięcznie, brutto)9,000 — 23,000 złMediana: 15,000 złSzacunek brutto dla całej grupy zawodów (klasyfikacja ISCO), na podstawie średnich rynkowych z 2025 r., a nie dla tego jednego zawodu. Rzeczywiste zarobki mogą się różnić.
PopytRosnący
Tryb pracy
Stacjonarnie 5%Hybrydowo 40%Zdalnie 55%
Czego Ci brakuje do zawodu inżynier sztucznej inteligencji?
Darmowa analiza luk kompetencji porówna Twoje umiejętności z wymaganiami tego zawodu i pokaże, od czego zacząć.
Sprawdź swoje luki