Profesionalni profil

stručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju

Brz pregled

Ubrzavamo budućnost mobilnosti! Kao stručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju, bit ćete ključni u razvoju i poboljšanju vozila koja voze sama, osiguravajući sigurnost i učinkovitost na cestama.

Sažetak

Stručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju igra vitalnu ulogu u projektiranju, nadzoru i testiranju autonomnih vozila. Rad uključuje prikupljanje podataka o učinkovitosti sustava, analizu rezultata testiranja u stvarnim uvjetima i suradnju s inženjerima kako bi se osigurala optimalna funkcionalnost i sigurnost vozila. Poznavanje različitih tehnologija autonomne vožnje, kao i ostalih automobilske tehnologije, je ključno za uspjeh u ovom zanimanju.

Ključne odgovornosti:
  • • Prikupljanje i analiza podataka o performansama autonomnih vozila tijekom testiranja.
  • • Projektiranje i provođenje testova autonomnih vozila u različitim uvjetima i scenarijima.
  • • Identifikacija i dijagnosticiranje problema u sustavima autonomne vožnje te predlaganje rješenja.
73%
Otpornost Rezultat

Ubrzavamo budućnost mobilnosti! Kao stručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju, bit ćete ključni u razvoju i poboljšanju vozila koja voze sama, osiguravajući sigurnost i učinkovitost na cestama.

Digitalna tehnologija Preddiplomski sveučilišni studij 29% AI izloženost
Započni procjenu Career DNA
Brza provjera pristajanja

Može li vamstručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnjuodgovarati?

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 zahtijevajuRaznolikost?

NexFuture

Budućnost za stručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju

Izgledi za stručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju su izuzetno stabilni. Dok će AI alati pomoći u dnevnim zadacima, jezgra ove uloge leži na ljudskoj prosudbi, što rezultira visokom ocjenom otpornosti od 72,8%.

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 sestručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnjumogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Ova će se uloga vjerojatno postupno mijenjati, pri čemu će AI podržavati odabrane zadatke, a ne zamijeniti cijelo zanimanje.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 18 godina (oko 2044) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
72%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP38%
Ljudski rub
MOAT68%
2026
2036
2049
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

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

U ljudskom vlasništvu 73% U ljudskom vlasništvu
Što još ovisi o ljudima

Ova uloga ostaje snažno vođena ljudima, gdjedefinirati arhitekturu softveraovisi o povjerenju, nijansama i prosudbi iz stvarnog svijeta.

Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na infracrveni senzori i arhitekture hardvera. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
Asist 55% Asist
Gdje AI može postati kopilot

Vjerojatnije je da će umjetna inteligencija pomoći u pomoćnim zadacima kao što suizrađivati modele senzora, dokumentacija, pretraživanje i koordinacija tijeka rada.

Automatizirati 29% 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 54,6%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 31,9%

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

Robotska i fizička automatizacija 15,6%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

AI / strojno učenje 15,3%

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

Megatrend signali

0-100%
Geopolitičke promjene 47%
Digitalna transformacija 21%
Prostorna promjena 21%
Demografska promjena 3%
Regulatorni pritisak 3%
Zelena tranzicija 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 kaostručnjak/stručnjakinja za autonomnu vožnju

09
09:00 · jutro
definirati arhitekturu softvera
Izraditi i dokumentirati strukturu softverskih proizvoda, uključujući komponente, priključke i sučelja. Osigurati izvedivost, funkcionalnost i kompatibilnost s postojećim platformama.
10
10:30 · Sredina jutra
izrađivati modele senzora
Izrađivati modele senzora i simulirati senzore, proizvode koji upotrebljavaju senzore i dijelove senzora pomoću softvera za tehničko projektiranje. Na taj se način može procijeniti održivost proizvoda, a fizički parametri mogu se ispitati prije stvarne izgradnje proizvoda.
12
12:00 · podne
kontrolirati rad vozila
Razumjeti i predvidjeti radne značajke i ponašanje vozila. Razumjeti koncepte kao što su bočna stabilnost, ubrzanje i zaustavni put.
14
14:00 · poslijepodne
projektirati senzore
Projektirati i razvijati različite vrste senzora u skladu sa specifikacijama kao što su senzori vibracija, senzori topline, optički senzori, senzori vlage i senzori električne energije.
15
15:30 · Kasno popodne
upravljati IKT arhitekturom podataka
Nadzirati propise i upotrebljavati IKT tehnike radi definiranja strukture informacijskih sustava i radi upravljanja prikupljanjem, pohranom, konsolidacijom, rasporedom i upotrebom podataka u organizaciji.
17
17:00 · Zaključak
voziti prototipove motornih vozila
Voziti eksperimentalna motorna vozila ili prototipove motornih vozila radi dobivanja informacija o učinkovitosti.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Softver i tehnologije & Područja znanja
Softver i tehnologije
Amazon Web Services AWS softwareAtlassian JIRAAutodesk AutoCADAVEVA InTouch HMIBentley MicroStationCC#C++CODESYSCompilersComputer aided design and drafting CADD softwareComputer-aided engineering CAE softwareComputer aided software engineering CASE toolsConcurrent Versions SystemsDassault Systemes CATIADassault Systemes SolidWorksDebuggersFinite element analysis FEA softwareGazeboGit
Područja znanja
  • arhitekture hardvera

    Nacrti kojima se predočavaju fizičke hardverske komponente i njihove međusobne veze.

  • arhitekturni okviri u IKT-u

    Skup zahtjeva kojima se opisuje arhitektura informacijskog sustava.

  • informacijska arhitektura

    Metode putem kojih se stvaraju, strukturiraju, pohranjuju, održavaju, povezuju, razmjenjuju i upotrebljavaju informacije.

  • 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.

  • napredni sustavi za pomoć vozaču

    Inteligentni sigurnosni sustavi vozila koji bi mogli poboljšati sigurnost na cestama u smislu izbjegavanja sudara, ublažavanja i zaštite od posljedica sudara te automatskog upućivanja obavijesti nakon sudara. Sustavi integrirani u sustave vozila ili sustave na temelju infrastrukture koji pomažu u određenim ili svim fazama sudara. Općenitije gledano, određeni sustavi za podršku vozaču namijenjeni su poboljšanju sigurnosti, dok su drugi pogodnosti.

  • obrada signala

    Algoritmi, aplikacije i implementacije za obradu i prijenos informacija analognim ili digitalnim frekvencijama.

Bitne vještine
dizajniranje industrijskih materijala, sustava ili proizvoda
  • projektirati senzore

    Projektirati i razvijati različite vrste senzora u skladu sa specifikacijama kao što su senzori vibracija, senzori topline, optički senzori, senzori vlage i senzori električne energije.

  • izrađivati modele senzora

    Izrađivati modele senzora i simulirati senzore, proizvode koji upotrebljavaju senzore i dijelove senzora pomoću softvera za tehničko projektiranje. Na taj se način može procijeniti održivost proizvoda, a fizički parametri mogu se ispitati prije stvarne izgradnje proizvoda.

  • prilagođavati tehničke projekte

    Prilagođavati projekte proizvoda ili dijelova proizvoda tako da ispunjavaju zahtjeve.

dizajniranje sustava ili aplikacija ikt-a
  • definirati arhitekturu softvera

    Izraditi i dokumentirati strukturu softverskih proizvoda, uključujući komponente, priključke i sučelja. Osigurati izvedivost, funkcionalnost i kompatibilnost s postojećim platformama.

  • upravljati IKT arhitekturom podataka

    Nadzirati propise i upotrebljavati IKT tehnike radi definiranja strukture informacijskih sustava i radi upravljanja prikupljanjem, pohranom, konsolidacijom, rasporedom i upotrebom podataka u organizaciji.

upravljanje vozilima
  • kontrolirati rad vozila

    Razumjeti i predvidjeti radne značajke i ponašanje vozila. Razumjeti koncepte kao što su bočna stabilnost, ubrzanje i zaustavni put.

  • voziti prototipove motornih vozila

    Voziti eksperimentalna motorna vozila ili prototipove motornih vozila radi dobivanja informacija o učinkovitosti.

dizajniranje sustava i proizvoda
  • odobravati tehničko projektiranje

    Davati suglasnost za izradu dovršenog projekta da bi se prešlo na stvarnu proizvodnju i sastavljanje proizvoda.

provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • 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.

upotreba alata za računalno potpomognuto projektiranje i crtanje
  • upotrebljavati softver za tehničko crtanje

    Izrađivati tehničke dizajne i tehničke crteže s pomoću specijaliziranog softvera.

dizajniranje električnih ili elektroničkih sustava ili opreme
  • projektirati integrirane krugove

    Projektirati i izraditi integrirane krugove (IC) ili poluvodiče, kao što su mikročipovi, koji se upotrebljavaju u elektroničkim proizvodima. Uklopiti sve potrebne komponente, kao što su diode, tranzistori i otpornici. Obratiti pozornost na dizajn ulaznih signala, izlaznih signala i dostupnost električne energije.

ugrađivanje drvenih i metalnih dijelova
  • ispitivati senzore

    Ispitivati senzore s pomoću odgovarajuće opreme. Prikupljati i analizirati podatke. Pratiti i ocjenjivati učinkovitost sustava i po potrebi poduzimati mjere.

Vještina DNA

Vještina DNA

Osobine radne ličnosti i vrijednosti koje definiraju ovu ulogu

Ključne osobine koje su vam potrebne
Analitičko razmišljanje Priznanje Raznolikost Postignuće/Napori Postignuće Integritet Pouzdanost Inovacija Suradnja Prilagodljivost/Fleksibilnost Otpornost na stres Samokontrola Neovisnost 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.

)}
Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine potrebne za ovu ulogu?
Osim dubokog razumijevanja tehnologija autonomne vožnje, ključne su vještine analitičkog razmišljanja, rješavanja problema, pažnja za detalje i sposobnost rada u timu. Poznavanje programiranja (npr. Python, C++) i iskustvo s analizom podataka je značajna prednost.
Kako izgleda tipičan radni dan?
Tipičan radni dan može uključivati analizu podataka s testnih vožnji, simulacije različitih scenarija, rad u laboratoriju na testiranju komponenti, te sudjelovanje u sastancima s timom inženjera kako bi se razgovaralo o poboljšanjima i rješavanju problema.
Koji su izgledi za zapošljavanje u ovom području?
Područje autonomne vožnje je u rapidnom rastu, što znači da postoji sve veća potražnja za kvalificiranim stručnjacima. Iako trenutno nema velikog broja otvorenih pozicija u Hrvatskoj (FI demand=0.0000), globalni trend ukazuje na značajne buduće mogućnosti zapošljavanja, posebno u inozemstvu ili u međunarodnim tvrtkama prisutnim u Hrvatskoj.