Technologie InformacyjneISCO 2511

Inżynier widzenia komputerowego

Inżynierowie ds. rozpoznawania obrazów badają, projektują, opracowują i testują algorytmy sztucznej inteligencji oraz prymitywne technologie uczenia się maszyn, które rozpoznają treść obrazów cyfrowych na podstawie dużego zbioru danych. Wykorzystują te procesy do rozwiązywania różnych rzeczywistych problemów związanych między innymi z bezpieczeństwem, jazdą autonomiczną, zautomatyzowaną produkcją, klasyfikacją obrazów cyfrowych, przetwarzaniem obrazów medycznych oraz diagnoz itp.

Sprawdź się w minutę: inżynier widzenia komputerowego

Oceń 5 z 32 kluczowych umiejętności tego zawodu (europejska baza ESCO). Bez zakładania konta.

normalizować dane

badać literaturę

korzystać z komputerowego wspomagania projektowania oprogramowania

interpretować bieżące dane

opracowywać procesy przetwarzania danych

O zawodzie inżynier widzenia komputerowego

Jako inżynier wizji komputerowej będziesz opracowywać najnowocześniejsze systemy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które umożliwiają komputerom zrozumienie, interpretację i działanie na podstawie informacji wizualnych z obrazów i wideo. Twoja praca obejmuje badania nowych algorytmów, projektowanie sieci neuronowych, przetwarzanie dużych zbiorów danych i tworzenie rozwiązań napędzających aplikacje w różnych dziedzinach, w tym pojazdy autonomiczne, obrazowanie medyczne, kontrolę jakości przemysłowej, systemy bezpieczeństwa i robotykę. Będziesz rozwiązywać złożone wyzwania w rozpoznawaniu obrazów, detekcji obiektów, zrozumieniu scen i analizie wizualnej.

Twoje codzienne obowiązki obejmują pisanie i optymalizację kodu w Pythonie i innych językach, szkolenie i dostrajanie modeli uczenia maszynowego na dużych zbiorach danych, przeprowadzanie badań literaturowych, aby być na bieżąco z postępami, testowanie algorytmów na rzeczywistych danych i dokumentowanie swojej pracy. Będziesz wykonywać rozbudowanego przetwarzania danych wstępnych, normalizować duże zbiory danych, stosować techniki analizy statystycznej i używać narzędzi wspomaganego projektowania komputerowego do walidacji twoich rozwiązań. Ta rola wymaga silnych umiejętności rozwiązywania problemów, zdolności matematycznych i zdolności do łączenia badań teoretycznych z praktycznymi aplikacjami.

Perspektywy kariery są wyjątkowe w rozwijającym się sektorze technologii i AI Polski, z dużym zapotrzebowaniem ze strony firm zajmujących się systemami autonomicznymi, transformacją cyfrową i startupami zajmującymi się sztuczną inteligencją. Możesz specjalizować się w określonych domenach, takich jak obrazowanie medyczne, jazda autonomiczna lub automatyzacja przemysłowa, awansować na role badawcze lub kierować zespołami opracowującymi AI. Pole to szybko się rozwija, oferując ciągłe możliwości uczenia się i konkurencyjne wynagrodzenia.

Kluczowe funkcje zawodowe

Główne obszary odpowiedzialności na stanowisku inżynier widzenia komputerowego.

1

Badania i opracowywanie algorytmów

  • Badać nowe algorytmy wizji komputerowej i uczenia maszynowego poprzez przegląd literatury
  • Projektować i prototypować algorytmy rozpoznawania obrazów i detekcji obiektów
  • Eksperymentować z różnymi architekturami sieci neuronowych do konkretnych zadań wizji
  • Przeprowadzać badania naukowe i publikować wyniki na temat postępów w wizji komputerowej
2

Przetwarzanie i przygotowanie danych

  • Zbierać, organizować i wstępnie przetwarzać duże zbiory danych obrazów do szkolenia
  • Normalizować dane i wykonywać inżynierię cech w celu poprawy wydajności modelu
  • Wykonywać cyfrowe przetwarzanie obrazów, w tym filtrowanie, ulepszanie i segmentację
  • Weryfikować jakość danych i obsługiwać brakujące lub uszkodzone próbki
3

Szkolenie i optymalizacja modelu

  • Szkolić modele głębokie uczenia maszynowego przy użyciu Pythona i frameworków uczenia maszynowego
  • Dostrajać modele wytrenowane wcześniej dla określonych zastosowań wizji komputerowej
  • Optymalizować wydajność modelu, zmniejszać złożoność obliczeniową i poprawiać prędkość wnioskowania
  • Stosować analizę statystyczną i techniki dostrajania hiperparametrów
4

Implementacja i testowanie

  • Opracowywać gotowe do produkcji systemy i aplikacje wizji komputerowej
  • Testować algorytmy na rzeczywistych zbiorach danych i skrajnych przypadkach
  • Integrować modele wizji komputerowej w większe systemy i frameworki oprogramowania
  • Wdrażać modele do środowisk produkcyjnych i monitorować wydajność
5

Opracowywanie oprogramowania i dokumentacja

  • Pisać czysty i efektywny kod w Pythonie i innych językach programowania
  • Używać zintegrowanych środowisk programistycznych i systemów kontroli wersji
  • Wykorzystywać narzędzia do wspomaganego projektowania oprogramowania do projektowania i testowania systemu
  • Dokumentować kod, algorytmy i metodologie do współpracy zespołowej

Europejskie ramy umiejętności

Umiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.

Niezbędne (32)

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...programowanie komputeroweprogramowanie komputeroweTechniki i zasady opracowywania oprogramowania, takie jak analiza, algorytmy, kodowanie, testowanie i kompilacja paradygmatów programowania (np. programowanie ukierunkowane na cel, programowanie funkc...uczenie się maszynuczenie się maszynZasady, metody i algorytmy uczenia się maszyn, poddziedzina sztucznej inteligencji. Wspólne modele uczenia się maszyn, takie jak modele nadzorowane lub nienadzorowane, częściowo nadzorowane i modele u...rozpoznawanie obrazurozpoznawanie obrazuProces służący wykrywaniu i identyfikowaniu elementu lub obiektu na zdjęciu lub materiale wideo. Jest on wykorzystywany m.in. na potrzeby obrazowania diagnostycznego, nadzoru bezpieczeństwa lub wykryw...inżynieria danychinżynieria danychProces opracowywania i konstruowania systemów służących do gromadzenia i analizy danych na dużą skalę.informatyka naukowainformatyka naukowaDziedzina interdyscyplinarna łącząca informatykę, matematykę i inżynierię. Dotyczy stosowania podejść technicznych i ram teoretycznych oraz wykorzystania komputerów do rozwiązywania problemów w nauce ...technologia cyfrowego bliźniakatechnologia cyfrowego bliźniakaModel zaprojektowany do generowania wirtualnego przedstawienia obiektu lub systemu aktualizowanego na podstawie danych w czasie rzeczywistym. Proces wirtualnego przedstawienia odbywa się przez połącze...statystykastatystykaBadanie teorii statystycznej, metod i praktyk takich jak gromadzenie, organizacja, analiza, interpretacja i prezentacja danych. Obejmuje ona wszystkie aspekty danych, w tym planowanie gromadzenia dany...zintegrowane środowisko programistycznezintegrowane środowisko programistyczneZestaw narzędzi do opracowywania oprogramowania, takie jak kompilator, program uruchomieniowy, edytor kodu oraz główne elementy kodu w postaci pakietu stanowiącego zunifikowany interfejs użytkownika, ...przetwarzanie obrazów cyfrowychprzetwarzanie obrazów cyfrowychRóżne aspekty i praktyki przetwarzania i edycji obrazu, takie jak interpolacja obrazu, aliasing, poprawa jakości obrazu, rozkład kontrastu, przetwarzanie i wyrównanie histogramu, rozkład według wartoś...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...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...normalizować danenormalizować daneRedukowanie danych do ich precyzyjnej formy podstawowej (formy normalne), aby osiągnąć takie wyniki, jak minimalizacja zależności, eliminacja redundancji, zwiększenie spójności.badać literaturębadać literaturęPrzeprowadzać kompleksowe i systematyczne badania informacji i publikacji na określony temat. Przedstawienie porównawczego podsumowania ewaluacyjnego literatury.korzystać z komputerowego wspomagania projektowania oprogramowaniakorzystać z komputerowego wspomagania projektowania oprogramowaniaKorzystać z oprogramowania (CASE) w celu wspierania procesu rozwoju cyklu życiowego, projektowanie i wdrażanie oprogramowania i aplikacji wysokiej jakości, które można łatwo konserwować.interpretować bieżące daneinterpretować bieżące daneAnalizować dane pochodzące ze źródeł takich jak aktualne i bieżące dane rynkowe, dokumenty naukowe, wymagania klientów i kwestionariusze, aby ocenić rozwój i innowacyjność w dziedzinach wiedzy fachowe...opracowywać procesy przetwarzania danychopracowywać procesy przetwarzania danychUżywać narzędzi ICT, aby stosować matematyczne, algorytmiczne lub inne procesy manipulacji danymi w celu tworzenia informacji.wykonywać analityczne obliczenia matematycznewykonywać analityczne obliczenia matematyczneStosować metody matematyczne i korzystać z technologii obliczeniowych w celu przeprowadzania analiz i znajdowania rozwiązań konkretnych problemów.stosować techniki analizy statystycznejstosować techniki analizy statystycznejUżywać modeli (statystyki opisowe lub wnioskowanie statystyczne) i technik (eksploracja danych lub uczenie maszynowe) do analizy statystycznej i narzędzi ICT do analizy danych, odkrywania korelacji i ...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.opracowywać komputerowe systemy rozpoznawania obrazówopracowywać komputerowe systemy rozpoznawania obrazówStosować i łączyć różne narzędzia i metody komputerowego rozpoznawania obrazów, takie jak pozyskiwanie obrazu, przetwarzanie obrazu, segmentacja i klasyfikacja obrazu, wykrywanie obrazu itp. w ramach ...gromadzić próbki danychgromadzić próbki danychGromadzić i wybierać zbiór danych z populacji za pomocą procedury statystycznej lub innej określonej procedury.przeprowadzać czyszczenie danychprzeprowadzać czyszczenie danychWykrywać i korygować uszkodzone zapisy w zbiorach danych, zapewniać, aby dane te stały się i pozostały uporządkowane zgodnie z wytycznymi.wdrażać procesy zapewniania jakości danychwdrażać procesy zapewniania jakości danychStosować techniki analizy, walidacji i weryfikacji jakości danych, aby sprawdzić integralność jakości danych.opracowywać prototyp oprogramowaniaopracowywać prototyp oprogramowaniaOpracowywać pierwszą niekompletną lub wstępną wersję oprogramowania komputerowego w celu symulacji pewnych określonych aspektów produktu końcowego.używać bibliotek oprogramowaniaużywać bibliotek oprogramowaniaWykorzystywać zbiory kodów i pakietów oprogramowania, które przechwytują często używane procedury, aby pomóc programistom uprościć ich pracę.zarządzać systemami gromadzenia danychzarządzać systemami gromadzenia danychOpracowywanie metod i strategii wykorzystywanych w celu maksymalizacji jakości danych i efektywności statystycznej gromadzenia danych oraz zarządzanie nimi w celu zapewnienia optymalizacji zgromadzony...zapewniać wizualną prezentację danychzapewniać wizualną prezentację danychTworzyć wizualne prezentacje danych, takie jak wykresy lub schematy, aby ułatwić zrozumienie danych.sporządzać sprawozdanie z wyników analizysporządzać sprawozdanie z wyników analizyOpracowywać dokumenty badawcze lub przeprowadzać prezentacje na żywo wyników przeprowadzonych badań i analiz, ze wskazaniem procedur i metod analitycznych, które doprowadziły do konkretnych wyników, j...określać 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...opracowywać aplikacje przetwarzania danychopracowywać aplikacje przetwarzania danychTworzyć oprogramowanie do przetwarzania danych dostosowane do indywidualnych potrzeb poprzez wybór i stosowanie odpowiedniego języka programowania komputerowego w celu uzyskania przez system ICT wymag...
Opcjonalne (18) — pokaż
modelowanie matematycznemodelowanie matematyczneProces tworzenia matematycznego odwzorowania rzeczywistego problemu, np. w postaci równań, celem uzyskania wglądu, odkrycia nowych aspektów trudnego scenariusza, lepszego zrozumienia pierwotnego probl...systemy cyfrowesystemy cyfroweSystemy przechowywania, przetwarzania i rozpowszechniania informacji w formie cyfrowej. Jest to sprzęt, oprogramowanie i sieci, a także sposoby ich wykorzystywaniatworzenie obrazutworzenie obrazuZasady i czynniki determinujące tworzenie obrazu, w tym zasady geometrii, radiometrii, fotometrii, próbkowanie i przetwarzanie analogowo-cyfrowe.język zapytań RDFjęzyk zapytań RDFJęzyki zapytań, takie jak SPARQL, używane do wyszukiwania danych w formacie Resource Description Framework Format (RDF) i ich wykorzystywania.grafika komputerowagrafika komputerowaDziedzina łącząca podejścia zaczerpnięte z informatyki i projektowania. Obejmuje proces tworzenia obrazów, generowania modeli 3d, a także ich renderowania, teksturowania i naświetlania. Jej zastosowan...obliczenia kognitywneobliczenia kognitywneInterdyscyplinarna dziedzina łącząca kognitywistykę i informatykę, która obejmuje symulację ludzkich procesów myślowych przy zastosowaniu skomputeryzowanego podejścia. Wykorzystuje algorytmy do eksplo...przetwarzanie sygnałówprzetwarzanie sygnałówAlgorytmy, aplikacje i wdrożenia zajmujące się przetwarzaniem i przesyłaniem informacji za pomocą częstotliwości analogowych lub cyfrowych.szacowanie stanuszacowanie stanuProces łączenia pomiarów danych wejściowych i modelu matematycznego w celu określenia wewnętrznego stanu systemu energetycznegoinformatyka kwantowainformatyka kwantowaGałąź informatyki, która opiera się na zasadach teorii kwantowej.Obejmuje wykorzystanie cząstek subatomowych, które mogą istnieć w więcej niż jednym stanie dzięki bitom kwantowym lub kubitom.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...przeprowadzać badania naukoweprzeprowadzać badania naukowePlanować badania naukowe, formułując pytanie badawcze i przeprowadzając badania empiryczne lub literaturowe w celu zbadania prawdziwości pytania badawczego.definiować kryteria jakości danychdefiniować kryteria jakości danychOkreślać kryteria, według których mierzy się jakość danych do celów biznesowych, takie jak niespójność, niekompletność, użyteczność w określonym celu i dokładność.przeprowadzać badania ilościoweprzeprowadzać badania ilościowePrzeprowadzać systematyczne badanie empiryczne obserwowalnych zjawisk za pomocą technik statystycznych, matematycznych lub obliczeniowych.tworzyć modele danychtworzyć modele danychStosować określone techniki i metody w celu analizy wymogów dotyczących danych w procesach biznesowych danej organizacji celem tworzenia modeli dla tych danych, takich jak modele koncepcyjne, logiczne...projektować interfejs użytkownikaprojektować interfejs użytkownikaTworzyć oprogramowanie lub elementów urządzenia, które umożliwiają interakcje między człowiekiem a systemami lub maszynami, przy użyciu odpowiednich technik, języków i narzędzi w celu usprawnienia wsp...używać języków znacznikówużywać języków znacznikówUżywać języków komputerowych, które można odróżnić składniowo od tekstu, aby dodawać adnotacje do dokumentu, określać układ i typy dokumentów, takie jak HTML.debugować oprogramowaniedebugować oprogramowanieNaprawiać kod komputerowy, analizując wyniki badania, lokalizując usterki powodujące wprowadzanie niepoprawnego lub niechcianego wyniku w oprogramowaniu oraz usuwać te usterki.przeprowadzać eksplorację danychprzeprowadzać eksplorację danychPrzeglądać duże zbiory danych, aby odkrywać wzorce za pomocą statystyk, systemów baz danych lub sztucznej inteligencji i prezentować informacje w zrozumiały sposób.

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
0 lat4 lat8+ lat

Wykształcenie

Typowe wymaganie: Magister

Magister 65%
Licencjat lub inżynier 18%
Doktorat 15%
Wykształcenie zawodowe 1%
Wykształcenie średnie 1%

Języki

polski(ojczysty)NativeJęzyk ojczysty — pełna znajomość języka od urodzenia.angielski(B2)B2Wyższy średniozaawansowany — porozumiewa się płynnie i spontanicznie z rodzimymi użytkownikami języka.

Narzędzia i technologie

PythonWymagane
95%
Jupyter NotebookWymagane
88%
OpenCVWymagane
85%
Git/GitHubWymagane
82%
TensorFlowWymagane
72%
PyTorchWymagane
68%
Docker
55%
SQLWymagane
52%
AWS/Google Cloud/Azure ML
48%
MATLAB/Octave
35%

Powiązane zawody

Zawody, które wymagają wielu tych samych kluczowych umiejętności, więc przejście do nich jest najkrótsze.

Najczęstsze pytania

Czym zajmuje się inżynier widzenia komputerowego?

Inżynierowie ds. rozpoznawania obrazów badają, projektują, opracowują i testują algorytmy sztucznej inteligencji oraz prymitywne technologie uczenia się maszyn, które rozpoznają treść obrazów cyfrowych na podstawie dużego zbioru danych. Wykorzystują te procesy do rozwiązywania różnych rzeczywistych problemów związanych między innymi z bezpieczeństwem, jazdą autonomiczną, zautomatyzowaną produkcją, klasyfikacją obrazów cyfrowych, przetwarzaniem obrazów medycznych oraz diagnoz itp.

Jakich umiejętności wymaga zawód inżynier widzenia komputerowego?

Zawód inżynier widzenia komputerowego wymaga 32 kluczowych umiejętności, m.in.: symulacja komputerowa, programowanie komputerowe, uczenie się maszyn, rozpoznawanie obrazu, inżynieria danych.

Czy AI zastąpi zawód inżynier widzenia komputerowego?

Wskaźnik zagrożenia AI dla zawodu inżynier widzenia komputerowego wynosi 82/100 (bardzo wysokie ryzyko). Najbardziej narażone na automatyzację umiejętności: rozpoznawanie obrazu, normalizować dane, przeprowadzać eksplorację danych. Najbardziej odporne: informatyka kwantowa, uczenie się maszyn, technologia cyfrowego bliźniaka.

Ryzyko zastąpienia przez AI

82/ 100
Bardzo wysokie ryzyko
Niskie ryzykoWysokie ryzyko

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 AI
Zobacz pełną analizę zagrożenia AI →

Informacje w skrócie

Grupa ISCOSpecjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych
Umiejętności niezbędne32

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 widzenia komputerowego?

Darmowa analiza luk kompetencji porówna Twoje umiejętności z wymaganiami tego zawodu i pokaże, od czego zacząć.

Sprawdź swoje luki