개요
자동화 위험
2. 사용자 설문조사
3. 성장
4. 임금
5. 볼륨
설명
자원
댓글

컴퓨터 시스템 엔지니어/아키텍트

자동화 위험
계산된
18%
위험 수준
투표 조사
41%
342 표를 기준으로
노동 수요 *
성장
10.1%
년도별 2032
임금
$98,740
또는 시간당 $47
볼륨
416,320
2022 기준으로

노동통계국에서 이 직업에 대한 구체적인 고용 데이터를 제공하지 않기 때문에, 우리는 Computer Occupations, All Other에서 제공하는 데이터를 사용하고 있습니다.

요약
직업 점수
7.5/10

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투표
댓글 (3)

자동화 위험

18% (최소한의 위험)

최소 위험 (0-20%): 이 범주에 속하는 직업은 복잡한 문제 해결, 창의성, 강한 대인 관계 능력, 그리고 높은 수준의 수동적 능력을 요구하기 때문에 자동화될 확률이 낮습니다. 이러한 일자리는 종종 복잡한 손동작과 정밀한 조정을 포함하며, 이는 기계가 필요한 작업을 복제하기 어렵게 만듭니다.

이 점수가 무엇인지, 그리고 어떻게 계산되는지에 대한 자세한 정보는 여기에 있습니다.

일부 중요한 직무 특성은 자동화하기 어렵습니다:

  • 독창성

  • 협상

  • 설득

  • 사회적 인식력

사용자 설문조사

다음 두 십년 안에 완전 자동화될 41%의 확률

우리의 방문객들은 이 직업이 자동화될지 확신이 없다고 투표했습니다. 그러나, 직원들은 우리가 생성한 자동화 위험 수준에서 안심을 찾을 수 있을 것입니다. 이는 18%의 자동화 가능성을 보여줍니다.

자동화의 위험성에 대해 어떻게 생각하십니까?

컴퓨터 시스템 엔지니어/아키텍트이 다음 20년 이내에 로봇이나 인공지능에 의해 대체될 가능성은 얼마나 됩니까?






감정

다음 그래프는 의미있는 데이터를 제공할 수 있는 상당한 양의 투표가 있을 때마다 포함되어 있습니다. 이러한 시각적 표현은 시간에 따른 사용자 설문조사 결과를 보여주어, 감정 추세의 중요한 지표를 제공합니다.

시간별 감정 (연간)

성장

다른 직업에 비해 매우 빠른 성장

'Computer Occupations, All Other' 직업 분야의 공석은 2032년까지 10.1% 증가할 것으로 예상됩니다.

총 고용량 및 예상 직업 공석

* 2021년부터 2031년까지의 기간에 대한 노동통계국의 데이터
업데이트된 예상치가 09-2023에 제출될 예정입니다..

임금

다른 직업에 비해 매우 높은 급여를 받는다.

2022년에 'Computer Occupations, All Other'의 중앙값 연간 급여는 $98,740이며, 시간당 $47입니다.

'Computer Occupations, All Other'은 전국 중위임금인 $46,310보다 113.2% 더 높은 금액을 지불받았습니다.

시간에 따른 임금

* 노동통계국의 데이터

볼륨

다른 직업에 비해 훨씬 더 많은 직업 기회 범위

2022년 현재, 미국 내에서 'Computer Occupations, All Other'로 고용된 사람들의 수는 416,320명이었습니다.

이는 전국의 고용 노동력 중 약 0.28%를 대표합니다.

다시 말해, 약 355명 중 1명이 'Computer Occupations, All Other'로 고용되어 있습니다.

직무 설명

복잡한 애플리케이션 문제, 시스템 관리 문제, 또는 네트워크 문제에 대한 해결책을 설계하고 개발합니다. 시스템 관리와 통합 기능을 수행합니다.

SOC Code: 15-1299.08

자원

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댓글

Corydon Hinton (불확실한)이 말합니다.
Aspects of the job may be augmented by automation but extracting and negotiating requirements and mapping to technical domains will require communication, originality, and social skills.
May 08, 2023 at 10:37 오후
Lew Jacobs (적당한)이 말합니다.
ML may not replace 100%, but it can narrow potential options and mitigate risk better than humans, and leave low-value workers to whittle down from the output shortlist. ML can already conduct interviews that branch dynamically according to discovered heuristics. A challenge may be interacting with humans and other systems to deal with small but messy and long lists of items that require ad hoc classification.
Nov 03, 2022 at 03:13 오전
Mannery Rivera이 말합니다.
Machine learning offers opportunities to improve efficiency and mitigate risks across various fields. Although it may limit options and gradually reduce low-value workers in certain cases, it is not a perfect or complete solution. The interaction between humans and ML systems is crucial, especially when addressing complex challenges such as ad hoc data classification. It is essential to carefully consider both the benefits and limitations of ML, ensuring that its implementation is carried out ethically and that human and social interests are protected.
Feb 27, 2024 at 05:18 오후

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