Profesní přehled

počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice

Snímek

Jste fascinováni tím, jak fungují počítače a toužíte posouvat hranice výpočetní techniky? Jako počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice budete klíčovou postavou při objevování nových technologií a řešení složitých problémů v oblasti ICT.

Souhrn

Práce počítačového výzkumného pracovníka/počítačové výzkumné pracovnice je zaměřena na hluboké pochopení a rozvoj výpočetní a informační vědy. Denně se budete věnovat výzkumu, analýze dat, navrhování nových přístupů a řešení, a také formulaci zpráv a doporučení. Vaše práce bude mít přímý dopad na budoucí směřování technologií a inovací.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Provádění výzkumu v oblasti výpočetní a informační vědy.
  • • Navrhování a testování nových algoritmů a technologií.
  • • Analýza dat a vyhodnocování výsledků výzkumu.
74%
Odolnost Skóre

Jste fascinováni tím, jak fungují počítače a toužíte posouvat hranice výpočetní techniky? Jako počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice budete klíčovou postavou při objevování nových technologií a řešení složitých problémů v oblasti ICT.

Digitální technologie Bakalářský stupeň 29% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámpočítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice?

Odpovězte na tři rychlé otázky. Toto není úplné hodnocení – je to upoutávka, která vám pomůže rozhodnout, zda svůj profil porovnat.

Pokrok0/3

Máte rádi úkoly, které vyžadujíAnalytické myšlení?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíSpolupráce?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíÚspěch?

NexFuture

Budoucí perspektiva pro počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice

Vyhlídky pro počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice jsou mimořádně stabilní. Zatímco nástroje AI budou pomáhat s každodenními úkoly, jádro této role se opírá o lidský úsudek, což vede k vysokému skóre odolnosti 74,4%.

Jak se tyto výsledky počítají?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, jak strukturálně chráněno je toto povolání před automatizací a narušením AI na základě analýzy na úrovni úkolů. Vyšší skóre znamená více úkolů náročných na lidský úsudek. Expozice AI ukazuje odhadované procento pracovních hodin, které by mohly být ovlivněny současnými možnostmi AI. Jedná se o strukturální ukazatele odvozené z modelu, nikoli předpovědi individuální jistoty zaměstnání.

Hrajte na budoucnost

Jak by se mohlopočítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnicezměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

Lidský úsudek, důvěra a kontext zůstávají silnými ochránci této role.

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 19 let (kolem roku 2045) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
74%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP37%
Lidská hrana
MOAT70%
2026
2036
2050
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

Deterministická, na modelu založená interpretace signálů aktuální role – není zárukou nahrazení.

Vlastněno lidmi 74% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech

Tato role zůstává silně vedena lidmi, kdedefinice technologické strategiezávisí na důvěře, nuancích a úsudku v reálném světě.

Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na datová věda a metodologie vědeckého výzkumu. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 50% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem

Umělá inteligence pravděpodobněji pomůže podpůrným úkolům, jako jepoužívat rozhraní konkrétní aplikace, dokumentace, vyhledávání a koordinace pracovních postupů.

automatizovat 29% automatizovat
Úkoly nejvíce vystavené automatizaci

Tlak automatizace se zdá být spíše selektivní než široký, přičemž nejsilnější signál aktuálně přichází zAI / strojové učení.

Podrobná analýza

Životní funkce, AI vektory a megatrendy

Zobrazit více

Vitální znaky

vektory expozice AI

0-100%
AI / strojové učení 50%

Expozice vůči analýze podporované AI, rozpoznávání vzorů a úlohám prediktivního modelování

Generativní AI 36,7%

Expozice vůči generování obsahu, kreativnímu zvýšení a nástrojům velkých jazykových modelů

Kognitivní software 20,2%

Expozice vůči automatizaci pracovního toku, softwaru na podporu rozhodování a digitalizaci procesů

Robotická a fyzikální automatizace 0%

Expozice vůči fyzické automatizaci, robotice a senzorem řízenému posunu úloh

Megatrendové signály

0-100%
Digitální transformace 100%
Prostorová změna 27%
Regulační tlak 11%
Zelený přechod 1%
Demografický posun 0%
Geopolitická změna 0%

Skóre odvozené z modelu. Ukazuje strukturální expozici megatrendům, nikoli přímou poptávku.

Technické detaily
Metodologie: NexFuture v2.0 Zdroje: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Aktualizováno: květen 2026

NexFuture v2.0 kombinuje profily schopností a aktivit O*NET s distribucemi skupin dovedností ESCO a šesti globálními signály megatrendů. Skóre jsou pravděpodobnostní odhady, nikoli záruky. Podrobnosti viz NexFuture Methodology White Paper.

Den v životě

Co lidé v této roli obvykle dělají

Digitální technologie

Den v životě

Typický den jakopočítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice

09
09:00 · ráno
definice technologické strategie
Tvorba celkových plánů cílů, postupů, zásad a taktik souvisejících s využíváním technologií v organizaci a popis prostředků k dosažení cílů s ohledem na analýzy a příslušné předpisy.
10
10:30 · Dopoledne
používat rozhraní konkrétní aplikace
Chápat a používat rozhraní specifická pro konkrétní aplikaci nebo použití.
12
12:00 · poledne
provádět výzkumné činnosti mezi uživateli ICT
Provádět výzkumné úkoly, jako je nábor účastníků, plánování úkolů, shromažďování empirických údajů, analýza údajů a výroba materiálů, s cílem posoudit interakci uživatelů se systémem, programem nebo aplikací ICT.
14
14:00 · odpoledne
spravovat práva duševního vlastnictví
Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
uplatňovat zpětné inženýrství
Používat techniky k získávání informací nebo rozmontování komponent, softwaru nebo systému ICT za účelem analýzy, opravy a opětovného smontování nebo reprodukce.
17
17:00 · Zábal
vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem
Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS softwareApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache SolrApache SparkApache Subversion SVNAugmintAutomated document generation software
Oblasti znalostí
  • Apache Tomcat

    Internetový server Apache Tomcat poskytuje prostředí webovému serveru Java, které využívá zabudovanou schránku, kde jsou podávány žádosti HTTP, což umožňuje používání aplikací Java na místní a serverové bázi.

  • dotazovací jazyk systému popisu zdrojů

    Vyhledávací jazyky jako SPARQL, které se používají k získávání dat uložených ve formátu Resource Description Framework (RDF) a k manipulaci s nimi.

  • dotazovací jazyky

    Obor standardizovaných počítačových jazyků pro vyhledávání informací z databáze a dokumentů obsahujících potřebné informace.

  • druhy dokumentace

    Charakteristiky různých druhů interní a externí dokumentace podle životního cyklu výrobku a specifické typy jejich obsahu.

  • extrakce informací

    Techniky a metody používané pro zjišťování a získávání informací z nestrukturovaných nebo polostrukturovaných digitálních dokumentů a zdrojů.

  • inovační procesy

    Techniky, modely, metody a strategie, které přispívají k podpoře kroků směrem k inovacím.

Meziodvětvové dovednosti
  • datová věda
  • metodologie vědeckého výzkumu
Základní dovednosti
provádět akademický výzkum nebo průzkum trhu
  • provádět vědecký výzkum

    Získat, korigovat nebo zlepšit znalosti o jevech pomocí vědeckých metod a technik na základě empirických nebo měřitelných pozorování.

  • provádět kvantitativní výzkum

    Provádět systematické empirické vyšetření pozorovatelných jevů pomocí statistických, matematických nebo počítačových technik.

  • uplatňovat zásady etiky výzkumu a vědecké integrity při výzkumných činnostech

    Uplatňovat základní etické zásady a právní předpisy při vědeckém výzkumu, a to včetně otázek integrity výzkumu. Provádět, přezkoumat nebo nahlásit výzkum a vyhnout se pochybení, jako je vymýšlení údajů, falsifikace a plagiátorství.

  • podpořit otevřené inovace ve výzkumu

    Podporovat integrovanou spolupráci, kdy různé zúčastněné strany spoluvytvářejí inovace, jež jsou založeny na společných hodnotách.

  • provádět literární výzkum

    Provádět komplexní a systematický výzkum informací a publikací týkajících se konkrétního tématu. Předložit srovnávací hodnotící přehled literatury.

  • provádět vědecký výzkum

    Plánovat vědecký výzkum formulováním výzkumných otázek a vedením empirického výzkumu nebo vyhledáváním informací v literatuře s cílem zjistit pravdivost dané výzkumné otázky.

psát technické nebo vědecké texty
  • publikovat akademický výzkum

    Provádět ve svém oboru akademický výzkum na vysoké škole nebo samostatně, a publikovat jeho výsledky v knihách nebo akademických časopisech s cílem přispět k oboru a dosáhnout osobního akademického uznání.

  • vypracovávat vědecké nebo akademické články a technickou dokumentaci

    Vypracovávat a upravovat vědecké, akademické nebo technické texty týkající se různých témat.

  • psát návrhy výzkumu

    Syntetizovat a psát návrhy, jejichž cílem je vyřešit problémy v oblasti výzkumu. Nahrnout východiska a cíle návrhu, odhadovaný rozpočet, rizika a dopad. Písemně zaznamenávat pokrok a nový vývoj v příslušné oblasti a oboru zkoumání.

  • šířit výsledky v rámci vědecké obce

    Zveřejnit vědecké výsledky jakýmikoliv vhodnými prostředky, včetně konferencí, seminářů, kolokvií a vědeckých publikací.

  • psát vědecké publikace

    Prezentovat hypotézu, zjištění a závěry vědeckého výzkumu ve své oblasti odbornosti v odborných publikacích.

provádět studie, šetření a průzkumy
  • provádět výzkumné činnosti mezi uživateli ICT

    Provádět výzkumné úkoly, jako je nábor účastníků, plánování úkolů, shromažďování empirických údajů, analýza údajů a výroba materiálů, s cílem posoudit interakci uživatelů se systémem, programem nebo aplikací ICT.

  • prokázat odborné znalosti

    Prokázat rozsáhlé znalosti a komplexní porozumění určité oblasti výzkumu, včetně odpovědného výzkumu, etiky výzkumu a zásad vědecké integrity, požadavků ochrany soukromí a GDPR v souvislosti s výzkumnou činností v konkrétním oboru.

programovat počítačové systémy
  • uplatňovat zpětné inženýrství

    Používat techniky k získávání informací nebo rozmontování komponent, softwaru nebo systému ICT za účelem analýzy, opravy a opětovného smontování nebo reprodukce.

  • vyvinout software s otevřeným zdrojovým kódem

    Vytvořit a provozovat software s otevřeným zdrojovým kódem. Znát hlavní modely softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, režimy licencí a postupy kódování, které se běžně používají při tvorbě softwaru s otevřeným zdrojovým kódem.

shromažďovat informace z fyzických nebo elektronických zdrojů
  • syntetizovat publikace o výzkumu

    Číst a vykládat vědecké publikace, které představují problém s výzkumem, metodiku, její řešení a hypotézu. Porovnat je a získat potřebné informace.

  • syntetizovat informace

    Kriticky číst, vykládat a shromažďovat nové a komplexní informace z různých zdrojů.

sjednávat a řídit smlouvy a dohody
  • spravovat práva duševního vlastnictví

    Zabývat se soukromými právy na ochranu duševního vlastnictví proti jeho nezákonnému porušování.

připravovat dokumentaci pro smlouvy, žádosti nebo povolení
  • žádat o financování výzkumu

    Určit vhodné hlavní zdroje financování a připravit žádost o grant na výzkum s cílem získat finanční prostředky a granty.

chránit zařízení ikt
  • používat nástroje pro zálohu a obnovu dat

    Používat nástroje, které uživatelům umožňují kopírovat a archivovat počítačový software, konfigurace a data a zajistit jejich obnovu v případě ztráty.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Spolupráce Uznání Nezávislost Úspěch/Snaha Úspěch Inovace Integrita Přizpůsobivost/Flexibilita Spolehlivost Rozmanitost Tolerance ke stresu Vedení Zájem o druhé Sociální orientace Sebekontrola
Klíčové odměny, které můžete očekávat
ÚspěchPracovní podmí…UznáníVztahyPodporaNezávislost
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

Prozkoumejte typické cesty kariérního postupu, související dovednosti a podobné role a naplánujte si další přechod.

Kariérní krajina

Kam se vejdepočítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice?

Tato role
počítačový výzkumný pracovník/počítačová výzkumná pracovnice Tato role

Skóre podobnosti založené na překrývání dovedností z dat ESCO.

)}
Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké dovednosti jsou pro tuto pozici nejdůležitější?
Základem je hluboké porozumění výpočetní technice, silné analytické schopnosti, schopnost řešit problémy a kreativní myšlení. Důležitá je také schopnost pracovat s daty a programovacími jazyky.
Jaké oblasti výzkumu jsou v současnosti nejžádanější?
Aktuální trendy zahrnují umělou inteligenci, strojové učení, zpracování velkých dat (Big Data), kybernetickou bezpečnost a vývoj nových algoritmů pro optimalizaci procesů.
Jaké vzdělání je pro tuto pozici obvyklé?
Obvykle je vyžadováno magisterské nebo doktorské vzdělání v oboru počítačové vědy, informační technologie nebo příbuzném oboru. Důležitá je i praktická zkušenost s výzkumem a programováním.