Profesionalni profil

fizičar/fizičarka

Leća uloge

Zainteresirani ste za razumijevanje temeljnih zakona prirode i primjenu znanstvenih otkrića u rješavanju stvarnih problema? Kao fizičar/fizičarka, istraživat ćete složene fizikalne pojave i pridonijeti inovacijama u raznim područjima, od energetike do medicine.

Sažetak

Rad fizičara/fizičarke obuhvaća širok spektar aktivnosti, ovisno o specijalizaciji i području rada. Dnevno ćete provoditi istraživanja, analizirati podatke, razvijati modele i simulacije, te pisati znanstvena izvješća. Često ćete surađivati s drugim znanstvenicima, inženjerima i tehničarima kako biste ostvarili zajedničke ciljeve. Vaš rad može uključivati rad u laboratorijima, poljskom terenu ili ureda.

Ključne odgovornosti:
  • • Planiranje i provođenje eksperimenata i istraživanja u odabranom području fizike.
  • • Analiza dobivenih podataka i interpretacija rezultata.
  • • Razvoj i primjena matematičkih modela i računalnih simulacija.
85%
Otpornost Rezultat

Zainteresirani ste za razumijevanje temeljnih zakona prirode i primjenu znanstvenih otkrića u rješavanju stvarnih problema? Kao fizičar/fizičarka, istraživat ćete složene fizikalne pojave i pridonijeti inovacijama u raznim područjima, od energetike do medicine.

Energija i prirodni resursi Preddiplomski sveučilišni studij 16% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Brza provjera pristajanja

Može li vamfizičar/fizičarkaodgovarati?

Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.

napredak0/3

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuAnalitičko razmišljanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuIntegritet?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuPriznanje?

NexFuture

Budućnost za fizičar/fizičarka

Izgledi za fizičar/fizičarka su izuzetno stabilni. Dok će AI alati pomoći u dnevnim zadacima, jezgra ove uloge leži na ljudskoj prosudbi, što rezultira visokom ocjenom otpornosti od 85,3%.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost

Kako bi sefizičar/fizičarkamogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Ljudska prosudba, povjerenje i kontekst ostaju jaki zaštitnici ove uloge.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 20 godina (oko 2046) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
85%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP21%
Ljudski rub
MOAT83%
2026
2037
2051
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

U ljudskom vlasništvu 85% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima

Ova uloga ostaje snažno vođena ljudima, gdjeanalizirati eksperimentalne laboratorijske podatkeovisi o povjerenju, nijansama i prosudbi iz stvarnog svijeta.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na kvantna tehnologija i kvantno računalstvo. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 29% Asist
Gdje AI može postati kopilot

Vjerojatnije je da će umjetna inteligencija pomoći u pomoćnim zadacima kao što surazvijati softver otvorenog koda, dokumentacija, pretraživanje i koordinacija tijeka rada.

Automatizirati 16% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

Pritisak automatizacije čini se selektivnim, a ne širokim, s najjačim signalom koji trenutno dolazi odGenerativna AI.

Detaljna analiza

Vitalni znakovi, AI vektori i megatrendovi

Prikaži više

Vitalni znakovi

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
Generativna AI 29,1%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 18,9%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

AI / strojno učenje 9%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Robotska i fizička automatizacija 7,6%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Megatrend signali

0-100%
Prostorna promjena 100%
Geopolitičke promjene 19%
Digitalna transformacija 13%
Zelena tranzicija 11%
Regulatorni pritisak 3%
Demografska promjena 1%

Ocjene izvedene iz modela. Označava strukturalnu izloženost megatrendovima, a ne izravnu potražnju.

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v2.0 Izvori: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Ažurirano: svi 2026.

NexFuture v2.0 kombinira profile sposobnosti i aktivnosti O*NET s distribucijama grupa vještina ESCO i šest globalnih signala megatrenda. Rezultati su probabilističke procjene, a ne jamstva. Pogledajte NexFuture Methodology White Paper za potpune detalje.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Energija i prirodni resursi

Dan u životu

Tipičan dan kaofizičar/fizičarka

09
09:00 · jutro
analizirati eksperimentalne laboratorijske podatke
Analizirati eksperimentalne podatke i tumačiti rezultate radi sastavljanja izvješća i sažetaka nalaza.
10
10:30 · Sredina jutra
razvijati softver otvorenog koda
Koristiti i proizvoditi softvera otvorenog koda. Poznavati glavne modele otvorenog koda, sustave licenciranja i prakse kodiranja koje se obično primjenjuju u proizvodnji softvera otvorenog koda.
12
12:00 · podne
upravljati pravima intelektualnog vlasništva
Baviti se privatnim pravima kojima se proizvodi intelektualnog vlasništva štite od nezakonite uporabe.
14
14:00 · poslijepodne
dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici
Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.
15
15:30 · Kasno popodne
govoriti različite jezike
Savladati strane jezike radi komuniciranja na jednom ili više stranih jezika.
17
17:00 · Zaključak
izvršiti analitičke matematičke izračune
Primjenjivati matematičke metode i koristiti se tehnologijama izračuna kako bi se provele analize i osmislila rješenja za određene probleme.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Accelrys Materials StudioAdvanced Chemistry Development Analytical LaboratoryANSYS LS-DYNAANSYS MultiphysicsBruker AXS EVABruker AXS LEPTOSBruker AXS TOPASChempute Software HSC ChemistryCrystalMakerDassault Systemes AbaqusEmail softwareGAMESS-USGeneral Structural Analysis System GSASHypertext markup language HTMLIBM SPSS StatisticsInternational Centre for Diffraction Data ICDD DDViewMaplesoft MapleMaterials Data Incorporated JadeMicrosoft ExcelMicrosoft Office software
Područja znanja
  • kvantna tehnologija

    Tehnologija koja funkcionira na načelima kvantne mehanike kao što su kvantna prepletenost i kvantna superpozicija.

  • kvantno računalstvo

    Grana računalstva koja slijedi načela kvantne teorije. Upotrebljava subatomske čestice koje mogu postojati u više od jednog stanja zahvaljujući kvantnim bitovima (qubitima).

  • računalna fizika

    Interdisciplinarno područje koje povezuje fiziku, primijenjenu matematiku i računalstvo. Odnosi se na uporabu fizikalnih formula i brojčanih algoritama za izračune u velikim razmjerima.

  • spektroskopija

    Znanstveno područje usmjereno na istraživanje i mjerenje spektara koji nastaju elektromagnetskim zračenjem, bilo u obliku međudjelovanja tvari sa zračenjem ili njihovih emisija.

  • superračunalstvo

    Proces rješavanja složenih problema povezanih s podacima pomoću više računala koja rade istovremeno (superračunala). Primjenjuje se u nekoliko područja kao što su kvantna mehanika, molekularno modeliranje, aerodinamika i istraživanje nuklearne fuzije.

Međusektorske vještine
  • fizika
  • laboratorijske tehnike
  • matematičko modeliranje
Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • upravljati pristupačnim, interoperabilnim podacima koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti

    Izrađivati, opisivati, pohranjivati, čuvati i (ponovno) upotrebljavati znanstvene podatke na temelju načela „FAIR” (pristupačni, interoperabilni podaci koji se mogu pronaći i ponovno upotrijebiti), čime se podaci čine što otvorenijima i zatvorenima prema potrebi.

  • provoditi znanstvena istraživanja

    Sudjelovati u osmišljavanju ili stvaranju novih znanja oblikovanjem istraživačkih pitanja, istraživanjem, poboljšanjem ili razvojem koncepata, teorija, modela, tehnika, instrumenata, softvera ili operativnih metoda te korištenjem znanstvenih metoda i tehnika.

  • primjenjivati znanstvene metode

    Primjenjivati znanstvene metode i tehnike za istraživanje fenomena, stjecanjem novog znanja ili ispravljanjem i integracijom prethodnog znanja.

  • primjenjivati načela istraživačke etike i znanstvenog integriteta u istraživačkim aktivnostima

    Primjenjivati temeljna etička načela i zakonodavstvo na znanstvena istraživanja, uključujući pitanja istraživačkog integriteta. Provoditi, preispitivati ili izvještavati o istraživanjima izbjegavajući kršenje tih načela izmišljanjem, krivotvorenjem i plagijatima.

  • promicati otvorene inovacije u istraživanju

    Poticati integriranu suradnju u okviru koje različiti dionici zajedno stvaraju inovacije kao zajedničku vrijednost.

  • uključivati rodnu dimenziju u istraživanje

    U cijelom istraživačkom procesu uzeti u obzir biološke karakteristike te društvene i kulturne značajke žena i muškaraca koje se mijenjaju (rod).

pisanje stručnih ili akademskih tekstova
  • pisati znanstvene i stručne radove, izrađivati tehničku dokumentaciju

    Pisati i uređivati znanstvene, akademske ili tehničke tekstove o različitim temama.

  • dijeliti i širiti rezultate u znanstvenoj zajednici

    Objavljivati znanstvene rezultate javnosti svim prikladnim sredstvima, uključujući na konferencijama, radionicama, seminarima i u znanstvenim publikacijama.

  • objavljivati znanstvena istraživanja

    Provoditi znanstvena istraživanja u svojem području na visokoj školi, sveučilištu ili samostalno i objavljivati rezultate u knjigama ili znanstvenim i stručnim časopisima kako bi ostvarili znanstveni doprinos i postigli osobnu akademsku akreditaciju.

  • pisati znanstvene publikacije

    Prezentirati hipotezu, pronalaske i zaključke znanstvenog istraživanja u vašem stručnom području u profesionalnoj publikaciji.

prikupljanje informacija iz fizičkih ili elektroničkih izvora
  • prikupljati eksperimentalne podatke

    Prikupljati podatke koji proizlaze iz primjene znanstvenih metoda kao što su metode ispitivanja, eksperimentalni dizajn ili mjerenja.

  • objedinjavati informacije

    Kritički čitati, tumačiti i sažimati nove i složene informacije iz različitih izvora.

iznošenje istraživačkih i stručnih informacija
  • upotrebljavati matematičke informacije

    upotrebljavati matematičke simbole, jezik i alate za predstavljanje informacija, ideja i postupaka.

  • komunicirati o znanstvenim rezultatima

    Razmjenjivati najnovije spoznaje i entuzijazam za znanost s javnošću, unapređivati poznavanje, uvažavanje i razumijevanje znanosti među građanima, promicati upotrebu znanstvenih rezultata u oblikovanju mišljenja.

upotrebljavanje opreme za precizno mjerenje
  • upotrebljavati mjerne instrumente

    Upotrebljavati različite mjerne instrumente ovisno o imovini koju je potrebno izmjeriti. Koristiti se raznim instrumentima za mjerenje dužine, područja, obujma, brzine, energije, snage i drugih.

  • rukovati znanstvenom mjernom opremom

    Rukovati uređajima, strojevima i opremom projektiranom za znanstveno mjerenje. Znanstvena oprema sastoji se od specijaliziranih mjernih instrumenata koji su poboljšani kako bi se olakšalo pribavljanje podataka.

upravljanje informacijama
  • upravljati istraživačkim podacima

    Proizvoditi i analizirati znanstvene podatke koji proizlaze iz kvalitativnih i kvantitativnih istraživačkih metoda. Pohranjivati i održavati podatke u istraživačkim bazama podataka. Podupirati ponovnu uporabu znanstvenih podataka i biti upoznat s načelima otvorenog pristupa podacima.

rukovanje znanstvenom i laboratorijskom opremom
  • provoditi laboratorijska ispitivanja

    Provoditi ispitivanja u laboratoriju kako bi se generirali pouzdani i precizni podaci za potporu znanstvenom istraživanju i ispitivanju proizvoda.

rad s drugima
  • Komunicirati na profesionalnoj razini u istraživačkom i poslovnom okruženju.

    Odnositi se s poštovanjem prema drugima i biti kolegijalan. Slušati, davati i primati komentare o radu, obazrivo postupati s drugima neovisno o ulozi – to uključuje nadzor nad osobljem i vođenje u profesionalnom okruženju.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Integritet Priznanje Inovacija Raznolikost Postignuće/Napori Postignuće Pouzdanost Suradnja Neovisnost Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Samokontrola Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Krajolik karijere

Gdje se uklapafizičar/fizičarka?

Ova uloga
fizičar/fizičarka Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

)}
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najčešće specijalizacije unutar fizike?
Postoji širok raspon specijalizacija, uključujući fiziku čestica, kondenziranu tvar fiziku, astrofiziku, nuklearnu fiziku, optiku i medicinsku fiziku. Izbor specijalizacije ovisi o vašim interesima i vještinama.
U kojim industrijama mogu zaposliti fizičari/fizičarke?
Fizičari/fizičarke su traženi u akademskoj sferi (univerziteti i istraživački instituti), industriji (energetska, farmaceutska, tehnološka), državnim institucijama (nacionalni laboratoriji, agencije za zaštitu okoliša) i medicini (dijagnostička i terapijska oprema).
Koji su ključni vještine potrebne za uspješan rad kao fizičar/fizičarka?
Osim dubokog znanja fizike i matematike, važno je razviti analitičko razmišljanje, sposobnost rješavanja problema, vještine programiranja (npr. Python, MATLAB), te sposobnost jasne komunikacije i prezentacije rezultata.