NexPath
Profesionalni profil

razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari

Brz pregled

U svijetu sve povezanijih uređaja, razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari igra ključnu ulogu u dizajniranju i implementaciji pametnih rješenja. Ako vas zanima rad s podacima, umjetnom inteligencijom i stvaranjem inovativnih proizvoda, ova profesija je pravi izbor za vas.

Sažetak

Razvojni inženjeri/inženjerke interneta stvari svakodnevno rade na analiziranju podataka, razvoju algoritama strojnog učenja i integraciji senzora kako bi stvorili pametne uređaje i sustave. To uključuje projektiranje softvera koji omogućuje komunikaciju između objekata i sustava, te programiranje tih objekata za autonomno funkcioniranje. Fokus je na optimizaciji performansi, osiguravanju sigurnosti i skalabilnosti IoT rješenja.

Ključne odgovornosti:
  • • Analiza podataka i identificiranje uzoraka za predviđanje rezultata i poboljšanje performansi uređaja.
  • • Razvoj i implementacija algoritama strojnog učenja za autonomne odluke i pametnije funkcioniranje uređaja.
  • • Projektiranje, razvoj i testiranje softvera za povezivanje objekata i sustava u IoT okruženju.
Industrija
Digitalna tehnologija
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
84%
Otpornost Rezultat

U svijetu sve povezanijih uređaja, razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari igra ključnu ulogu u dizajniranju i implementaciji pametnih rješenja. Ako vas zanima rad s podacima, umjetnom inteligencijom i stvaranjem inovativnih proizvoda, ova profesija je pravi izbor za vas.

Digitalna tehnologija Preddiplomski sveučilišni studij 18% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Brza provjera pristajanja

Može li vamrazvojni inženjer/inženjerka interneta stvariodgovarati?

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 zahtijevajuPriznanje?

Uživate li u zadacima koji zahtijevajuSuradnja?
Budući signal
84/100
Rezultat otpornosti
Pogledajte cijelu analizu
Provjera prikladnosti
3 brza pitanja
Može li vamrazvojni inženjer/inženjerka interneta stvariodgovarati?
Isprobajte kviz
Dan u životu
iskoristiti strojno učenje
Prvi zadatak dana
Pogledajte dnevnu analizu
Vrhunska osobina
Postignuće/Napori
Ključni stil rada
Pogledajte DNK vještina
Slične uloge
6
Srodna zanimanja
Istraži slično
Besplatna procjena
Koliko vam dobro stojirazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari?
10-minutni DNK karijere. Nije potrebna prijava.
Počni besplatno
NexFuture

Budućnost za razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari

Izgledi za razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari su izuzetno stabilni. Dok će AI alati pomoći u dnevnim zadacima, jezgra ove uloge leži na ljudskoj prosudbi, što rezultira visokom ocjenom otpornosti od 84,3%.

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 serazvojni inženjer/inženjerka interneta stvarimogao 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“.
84%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP22%
Ljudski rub
MOAT82%
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 84% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima

Ova uloga ostaje snažno vođena ljudima, gdjeiskoristiti strojno učenjeovisi o povjerenju, nijansama i prosudbi iz stvarnog svijeta.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na Internet stvari i načela umjetne inteligencije. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 32% Asist
Gdje AI može postati kopilot

Vjerojatnije je da će umjetna inteligencija pomoći u pomoćnim zadacima kao što suosmisliti informacijski sustav, dokumentacija, pretraživanje i koordinacija tijeka rada.

Automatizirati 18% Automatizirati
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

Pritisak automatizacije čini se selektivnim, a ne širokim, s najjačim signalom koji trenutno dolazi odAI / strojno učenje.

Detaljna analiza

Vitalni znakovi, AI vektori i megatrendovi

Prikaži više

Vitalni znakovi

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 31,7%

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

Generativna AI 22%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 9,9%

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

Robotska i fizička automatizacija 0%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Megatrend signali

0-100%
Digitalna transformacija 47%
Prostorna promjena 19%
Geopolitičke promjene 4%
Zelena tranzicija 0%
Regulatorni pritisak 0%
Demografska promjena 0%

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

Digitalna tehnologija

Dan u životu

Tipičan dan kaorazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari

09
09:00 · jutro
iskoristiti strojno učenje
Upotrebljavati tehnike i algoritme koji mogu izvući vještine iz podataka, učiti iz njih i izrađivati predviđanja koja će se upotrebljavati za optimizaciju programa, prilagođavanje aplikacija, prepoznavanje obrazaca, filtriranje, pretraživače i računalni vid.
10
10:30 · Sredina jutra
osmisliti informacijski sustav
Definirati arhitekturu, sastav, komponente, module, sučelja i podatke za integrirane informacijske sustave (hardver, softver i mreža) na temelju zahtjeva i specifikacija sustava.
12
12:00 · podne
razviti tijek rada u IKT-u
Stvarati ponovljive obrasce IKT aktivnosti unutar organizacije što povećava sustavnu transformaciju proizvoda, informacijskih procesa i usluga putem njihove proizvodnje.
14
14:00 · poslijepodne
analizirati velike podatke
Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.
15
15:30 · Kasno popodne
koristiti se tehnikama za obradu podataka
Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.
17
17:00 · Zaključak
provoditi smanjenje dimenzija
Smanjiti broj varijabli ili značajki za skup podataka u algoritmima strojnog učenja metodama kao što su analiza glavnih komponenti, matrična faktorizacija, metode autokodiranja i ostalo.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
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
Područja znanja
  • Internet stvari

    Opća načela, kategorije, zahtjevi, ograničenja i osjetljivosti povezanih pametnih uređaja (većina ima ciljanu internetsku povezivost).

  • načela umjetne inteligencije

    Teorije umjetne inteligencije, primijenjena načela, arhitekture i sustavi, kao što su inteligentni agenti, sustavi s više agenata, stručni sustavi, sustavi koji se temelje na pravilima, neuronske mreže, ontologije i teorije spoznaje.

  • programiranje u IKT sustavu

    Metode i alati potrebni za razvoj softvera sustava, specifikacija arhitektura sustava i tehnika međupovezivanja između mrežnih i sistemskih modula i komponenata.

  • specifikacije softvera za IKT

    Obilježja, upotreba i radnje različitih softverskih proizvoda kao što su računalni programi i softver aplikacija.

  • arhitekturni okviri u IKT-u

    Skup zahtjeva kojima se opisuje arhitektura informacijskog sustava.

Međusektorske vještine
  • algoritmi
  • algoritmizacija zadataka
  • mehatronika
Bitne vještine
programiranje računalnih sustava
  • provoditi smanjenje dimenzija

    Smanjiti broj varijabli ili značajki za skup podataka u algoritmima strojnog učenja metodama kao što su analiza glavnih komponenti, matrična faktorizacija, metode autokodiranja i ostalo.

  • iskoristiti strojno učenje

    Upotrebljavati tehnike i algoritme koji mogu izvući vještine iz podataka, učiti iz njih i izrađivati predviđanja koja će se upotrebljavati za optimizaciju programa, prilagođavanje aplikacija, prepoznavanje obrazaca, filtriranje, pretraživače i računalni vid.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • koristiti se tehnikama za obradu podataka

    Prikupljati, obrađivati i analizirati relevantne podatke i informacije, pravilno pohranjivati i ažurirati podatke te predstavljati podatke s pomoću grafikona i statističkih dijagrama.

analiziranje i vrednovanje informacija i podataka
  • analizirati velike podatke

    Prikupljati i ocjenjivati numeričke podatke u velikim količinama, posebice u svrhu utvrđivanja obrazaca među podacima.

razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • razviti tijek rada u IKT-u

    Stvarati ponovljive obrasce IKT aktivnosti unutar organizacije što povećava sustavnu transformaciju proizvoda, informacijskih procesa i usluga putem njihove proizvodnje.

dizajniranje sustava ili aplikacija ikt-a
  • osmisliti informacijski sustav

    Definirati arhitekturu, sastav, komponente, module, sučelja i podatke za integrirane informacijske sustave (hardver, softver i mreža) na temelju zahtjeva i specifikacija sustava.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Priznanje Suradnja Raznolikost Postignuće Pouzdanost Integritet Briga za druge Inovacija Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Neovisnost Postignuće/Napori Samokontrola Vođstvo Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
Trait data is not available for this role yet.
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 uklaparazvojni inženjer/inženjerka interneta stvari?

Ova uloga
razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari Ova uloga

Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.

Slične i srodne uloge

podatkovni inženjer / podatkovna inženjerka

11% sličnost

inženjer/inženjerka umjetne inteligencije

8% sličnost

inženjer/inženjerka za simulaciju performansi baterija

6% sličnost

inženjer/inženjerka za računalni vid

6% sličnost

statistički pomoćnik / statistička pomoćnica

5% sličnost

inženjer/inženjerka za računalnu obradu prirodnog jezika

5% sličnost
)}
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine za razvojnog inženjera/inženjerke interneta stvari?
Osim znanja programiranja (npr. Python, C++), ključne su vještine analize podataka, razumijevanje algoritama strojnog učenja, iskustvo s radom s IoT platformama i senzorama, te sposobnost rješavanja problema u složenim sustavima.
Kako se ova profesija razlikuje od ostalih inženjerskih zanimanja?
Razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari se fokusira specifično na povezivanje fizičkih objekata s digitalnim svijetom. Uključuje rad s podacima, umjetnom inteligencijom i IoT platformama, što ga razlikuje od tradicionalnih softverskih inženjera ili inženjera strojeva.
Mogu li raditi kao freelancer/ka u ovoj ulozi?
Razvojni inženjer/inženjerka interneta stvari je često zaposlen/a u tvrtkama, ali postoji i značajna potražnja za freelancerima/kama, pogotovo za specijalizirane projekte i kratkoročne uloge.