Profesní přehled

vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí

Snímek

Chcete být u zrodu chytrých zařízení a systémů, které mění svět kolem nás? Jako vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí budete navrhovat a implementovat řešení, která propojí fyzický a digitální svět.

Souhrn

Práce vývojáře internetu věcí/vývojářky internetu věcí zahrnuje analýzu dat ze senzorů, vývoj algoritmů strojového učení a tvorbu softwaru, který umožňuje zařízením komunikovat a autonomně se rozhodovat. Často se jedná o komplexní projekty, kde je klíčová schopnost řešit problémy a efektivně spolupracovat s ostatními specialisty.

Klíčové odpovědnosti:
  • • Analýza a shromažďování dat z různých senzorů a zařízení.
  • • Vývoj a implementace algoritmů strojového učení pro predikci a automatizaci.
  • • Tvorba softwaru pro připojení objektů k systémům a zařízením.
84%
Odolnost Skóre

Chcete být u zrodu chytrých zařízení a systémů, které mění svět kolem nás? Jako vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí budete navrhovat a implementovat řešení, která propojí fyzický a digitální svět.

Digitální technologie Bakalářský stupeň 18% Expozice AI
Spustit posouzení Career DNA
Rychlá kontrola usazení

Sedí vámvývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí?

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 vyžadujíUznání?

Máte rádi úkoly, které vyžadujíSpolupráce?

NexFuture

Budoucí perspektiva pro vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí

Vyhlídky pro vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí 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 84,3%.

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 mohlovývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcízměnit s rostoucím zaváděním umělé inteligence?

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

Významná transformace na úrovni úkolů se odhaduje za 20 let (kolem roku 2046) v rámci vybraného scénáře „Očekávané“.
84%
Odolnost
Riziko automatizace
EXP22%
Lidská hrana
MOAT82%
2026
2037
2051
Rychlost přijetí AI:

Jak může AI změnit tuto roli

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

Vlastněno lidmi 84% Vlastněno lidmi
Co ještě záleží na lidech

Tato role zůstává silně vedena lidmi, kdenavrhovat informační systémyzávisí na důvěře, nuancích a úsudku v reálném světě.

Lidská výhoda Aby jste zůstali vpředu v této roli, zaměřte se na internet věcí a principy umělé inteligence. Tyto dovednosti zaměřené na člověka jsou nejobtížněji replikovatelné pro AI v příštích 20 let.
Asistujte 32% Asistujte
Kde se AI může stát druhým pilotem

Umělá inteligence pravděpodobněji pomůže podpůrným úkolům, jako jevypracovat plán ICT procesů, dokumentace, vyhledávání a koordinace pracovních postupů.

automatizovat 18% 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 31,7%

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

Generativní AI 22%

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

Kognitivní software 9,9%

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 47%
Prostorová změna 19%
Geopolitická změna 4%
Zelený přechod 0%
Regulační tlak 0%
Demografický posun 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 jakovývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí

09
09:00 · ráno
navrhovat informační systémy
Definovat architekturu, skladbu, složky, moduly, rozhraní a data pro integrované informační systémy (hardware, software a síť) na základě systémových požadavků a specifikací.
10
10:30 · Dopoledne
vypracovat plán ICT procesů
Vytvářet v rámci organizace opakovatelné vzorce ICT činnosti, která prostřednictvím jejich produkce zlepšuje systematické přeměny výrobků, informačních procesů a služeb.
12
12:00 · poledne
využívat strojové učení
Používat techniky a algoritmy, které jsou schopny extrahovat znalosti z dat, učit se z nich a vytvářet předpovědi, které se používají pro optimalizaci programů, přizpůsobení aplikací, rozpoznávání vzorců, filtrování, vyhledávače a počítačové vidění.
14
14:00 · odpoledne
analyzovat data velkého objemu
Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.
15
15:30 · Pozdě odpoledne
používat techniky pro zpracování údajů
Shromažďovat, zpracovávat a analyzovat příslušné údaje a informace, řádně uchovávat a aktualizovat údaje a vyjadřovat číselné údaje a data pomocí grafů a statistických diagramů.
17
17:00 · Zábal
provádět redukci dimenzionality
Snížit počet proměnných nebo funkcí pro soubor dat v algoritmech strojového učení pomocí metod, jako je analýza hlavních komponent, rozklad matic, metody automatického kodéru a další.

Pořadí úkolů je ilustrativní. Jednotlivé dny se liší.

Software a technologie & Oblasti znalostí
Software a technologie
3M Post-it AppABC CompilerABC: the AspectBench Compiler for AspectJAdaAdobe AcrobatAdobe ActionScriptAdobe After EffectsAdobe Creative Cloud softwareAdobe DreamweaverAdobe FlexAdobe IllustratorAdobe InDesignAdobe PhotoshopADO.NETAdvanced business application programming ABAPAirtableAJAXAlgorithmic language ALGOLAllaire ColdFusionAlteryx software
Oblasti znalostí
  • internet věcí

    Obecné zásady, kategorie, požadavky, omezení a zranitelnost inteligentních propojených zařízení (většina z nich se zamýšleným připojením k internetu).

  • principy umělé inteligence

    Teorie umělé inteligence, používané zásady, architektury a systémy, jako jsou inteligentní agenti, systémy s více agenty, expertní systémy, systémy založené na pravidlech, neuronové sítě, ontologie a kognitivní teorie.

  • programování systému ICT

    Metody a nástroje potřebné k vývoji systémového softwaru, specifikace systémových architektur a technik tvorby rozhraní mezi síťovými a systémovými moduly a komponenty.

  • softwarové specifikace IKT

    Vlastnosti, použití a fungování různých softwarových produktů, jako jsou počítačové programy a aplikační software.

  • architekturní rámce v IKT

    Soubor požadavků, které popisují architekturu informačního systému.

Meziodvětvové dovednosti
  • algoritmizace úkolů
  • algoritmy
  • informatika
Základní dovednosti
programovat počítačové systémy
  • provádět redukci dimenzionality

    Snížit počet proměnných nebo funkcí pro soubor dat v algoritmech strojového učení pomocí metod, jako je analýza hlavních komponent, rozklad matic, metody automatického kodéru a další.

  • využívat strojové učení

    Používat techniky a algoritmy, které jsou schopny extrahovat znalosti z dat, učit se z nich a vytvářet předpovědi, které se používají pro optimalizaci programů, přizpůsobení aplikací, rozpoznávání vzorců, filtrování, vyhledávače a počítačové vidění.

řídit, získávat a uchovávat digitální data
  • používat techniky pro zpracování údajů

    Shromažďovat, zpracovávat a analyzovat příslušné údaje a informace, řádně uchovávat a aktualizovat údaje a vyjadřovat číselné údaje a data pomocí grafů a statistických diagramů.

analyzovat a vyhodnocovat informace a data
  • analyzovat data velkého objemu

    Shromažďovat a vyhodnocovat velká množství číselných dat, zejména za účelem zjištění vzorců mezi daty.

vypracovávat provozní politiky a postupy
  • vypracovat plán ICT procesů

    Vytvářet v rámci organizace opakovatelné vzorce ICT činnosti, která prostřednictvím jejich produkce zlepšuje systematické přeměny výrobků, informačních procesů a služeb.

navrhovat systémy nebo aplikace ikt
  • navrhovat informační systémy

    Definovat architekturu, skladbu, složky, moduly, rozhraní a data pro integrované informační systémy (hardware, software a síť) na základě systémových požadavků a specifikací.

DNA dovednosti

DNA dovednosti

Rysy pracovní osobnosti a hodnoty, které definují tuto roli

Klíčové vlastnosti, které potřebujete
Analytické myšlení Uznání Spolupráce Rozmanitost Úspěch Spolehlivost Integrita Zájem o druhé Inovace Přizpůsobivost/Flexibilita Tolerance ke stresu Nezávislost Úspěch/Snaha Sebekontrola Vedení Sociální orientace
Klíčové odměny, které můžete očekávat
Trait data is not available for this role yet.
Kariérní postup

Cesty růstu a podobné role

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

)}
Běžné otázky

Často kladené otázky

Jaké programovací jazyky jsou pro vývojáře internetu věcí/vývojářky internetu věcí nejdůležitější?
Běžně se využívají jazyky jako Python, C/C++, Java a JavaScript. Důležitá je také znalost protokolů pro komunikaci mezi zařízeními, jako je MQTT nebo CoAP.
Jaké dovednosti jsou kromě programování klíčové pro úspěch v této roli?
Kromě programovacích dovedností je důležitá analytická schopnost, schopnost řešit problémy, orientace v datech a základní znalosti elektroniky a hardware.
Je možné pracovat jako vývojář internetu věcí/vývojářka internetu věcí na volné noze?
Ano, tato role je často vyhledávána i pro freelance projekty. Většina pozic je však primárně zaměstnanecká.