Infocomm TechnologyInformation and communications technology professionalsISCO 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.
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)
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
Doświadczenie
JuniorMidSenior
1 lat5 lat10+ lat
Wykształcenie
Typowe wymaganie: master
Master's 55%
PhD 25%
Bachelor's 18%
Vocational 2%
Języki
🇵🇱Polish(Native)NativeJezyk ojczysty — Pelna znajomosc jezyka od urodzenia.🇬🇧English(C1)C1Zaawansowany — Wyrazasz sie plynnie, 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
Inne zawody w kategorii Other, które wymagają podobnych umiejętności.
administrator bezpieczeństwa systemów informacyjno-telekomunikacyjnychtwórca aplikacji mobilnychanalityk oprogramowaniainżynier integracji technologii informatycznychinżynier do spraw zarządzania procesem wytwarzania oprogramowania i jego rozwoju w chmurzearchitekt chmuryanalityk testów technologii informacyjno-telekomunikacyjnychspecjalista ds. informatyki śledczej
Ryzyko zastąpienia przez AI
77/ 100
Bardzo wysokie ryzyko
Niskie ryzykoWysokie ryzyko
Umiejętności najbardziej zagrożone przez AI
Umiejętności odporne na automatyzację
Informacje w skrócie
Dane rynkowe — Polska
Wynagrodzenie (miesięcznie, brutto)9,000 — 23,000 złMediana: 15,000 złSzacunkowe wynagrodzenia brutto na podstawie danych rynkowych z 2025 r. Rzeczywiste zarobki mogą się różnić.
Oferty pracy500+
PopytRosnący
Tryb pracy
Stacjonarnie 5%Hybrydowo 40%Zdalnie 55%