Software Developers
Computer and Mathematical Occupations- O*NET-SOC কোড
- 15-1252.00
Research, design, and develop computer and network software or specialized utility programs. Analyze user needs and develop software solutions, applying principles and techniques of computer science, engineering, and mathematical analysis. Update software or enhance existing software capabilities. May work with computer hardware engineers to integrate hardware and software systems, and develop specifications and performance requirements. May maintain databases within an application area, working individually or coordinating database development as part of a team.
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)
BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.288
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
O*NET টাস্কে ম্যাপ করা
SOC 2018 পেশা স্তরে প্রকাশিত; একই SOC 2018 কোডের প্রতিটি O*NET পেশা এই মান পায়
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.53
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1
ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ স্তরে প্রকাশিত মান। মার্কিন শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো (BLS)-এর সরকারি ক্রসওয়াক (ISCO-08 থেকে 2010 SOC, 2010 SOC থেকে 2018 SOC) প্রকাশিত রূপেই প্রয়োগ করে এই পেশার সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে; মিল সম্পূর্ণ বা আংশিক
এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে
BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।
Task-level exposure
9টি লুকানো কাজ দেখুন19 মূল্যায়িত কার্য · β ≥ 0.5 থাকা 18 কার্য (94.7%)
β = সরাসরি এক্সপোজার (E1) + 0.5 × সরঞ্জাম উপলব্ধ থাকলে এক্সপোজার (E2), উৎস রিপোজিটরির সংজ্ঞা অনুসারে।
- উৎস একক: O*NET 27.2-এর কাজ → O*NET 31.0-এর পেশা কোড
- মূল্যায়িত কাজের মধ্যে ২টি O*NET 31.0-এর কাজের তালিকায় নেই; সেগুলোর স্কোর O*NET 27.2-এর জন্য প্রকাশিত রূপেই রাখা হয়েছে।
- উৎস
- OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
- সংস্করণ
- gh-main-0471612
- লাইসেন্স
- MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI
| Task (O*NET 30.2) | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Modify existing software to correct errors, adapt it to new hardware, or upgrade interfaces and improve performance.15-1252.00 | 0.200058.8 | 0.340073.9 |
Prepare reports or correspondence concerning project specifications, activities, or status.15-1252.00 | 0.050014.7 | 0.02004.3 |
Consult with customers or other departments on project status, proposals, or technical issues, such as software system design or maintenance.15-1252.00 | 0.040011.8 | 0.02004.3 |
Analyze information to determine, recommend, and plan installation of a new system or modification of an existing system.15-1252.00 | 0.03008.8 | 0.03006.5 |
Analyze user needs and software requirements to determine feasibility of design within time and cost constraints.15-1252.00 | 0.01002.9 | 0.02004.3 |
Design, develop and modify software systems, using scientific analysis and mathematical models to predict and measure outcomes and consequences of design.15-1252.00 | 0.01002.9 | 0.00000.0 |
Store, retrieve, and manipulate data for analysis of system capabilities and requirements. | —0 | 0.02004.3 |
Obtain and evaluate information on factors such as reporting formats required, costs, or security needs to determine hardware configuration. | —0 | 0.01002.2 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task (O*NET 27.2) | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Analyze information to determine, recommend, and plan installation of a new system or modification of an existing system.O*NET Task ID 21661 | 1.0 |
Analyze user needs and software requirements to determine feasibility of design within time and cost constraints.O*NET Task ID 21662 | 1.0 |
Confer with systems analysts, engineers, programmers and others to design systems and to obtain information on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces.O*NET Task ID 21664 | 1.0 |
Coordinate installation of software system.O*NET Task ID 21666 | 1.0 |
Design, develop and modify software systems, using scientific analysis and mathematical models to predict and measure outcomes and consequences of design.O*NET Task ID 21667 | 1.0 |
Determine system performance standards.O*NET Task ID 21668 | 1.0 |
Develop or direct software system testing or validation procedures, programming, or documentation.O*NET Task ID 21669 | 1.0 |
Modify existing software to correct errors, adapt it to new hardware, or upgrade interfaces and improve performance.O*NET Task ID 21670 | 1.0 |
Monitor functioning of equipment to ensure system operates in conformance with specifications.O*NET Task ID 21671 | 1.0 |
Obtain and evaluate information on factors such as reporting formats required, costs, or security needs to determine hardware configuration.O*NET Task ID 21672 | 1.0 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
O*NET 31.0-এর সব কাজ (১৭টি)
এই পেশার O*NET 31.0-এর সব কাজ (ইংরেজি, প্রকাশিত রূপে; কাজের ধরন মূল বা সম্পূরক)। এক্সপোজার-মান এই তালিকায় নেই; সেগুলো উপরের টেবিলে, প্রতিটি সূত্র যে O*NET সংস্করণ ব্যবহার করেছে তার ভাষ্যের পাশে রয়েছে।
| কাজ (O*NET 31.0) | ধরন |
|---|---|
| Analyze information to determine, recommend, and plan installation of a new system or modification of an existing system. | মূল |
| Analyze user needs and software requirements to determine feasibility of design within time and cost constraints. | মূল |
| Confer with data processing or project managers to obtain information on limitations or capabilities for data processing projects. | মূল |
| Confer with systems analysts, engineers, programmers and others to design systems and to obtain information on project limitations and capabilities, performance requirements and interfaces. | মূল |
| Consult with customers or other departments on project status, proposals, or technical issues, such as software system design or maintenance. | মূল |
| Design, develop and modify software systems, using scientific analysis and mathematical models to predict and measure outcomes and consequences of design. | মূল |
| Determine system performance standards. | মূল |
| Develop or direct software system testing or validation procedures, programming, or documentation. | মূল |
| Modify existing software to correct errors, adapt it to new hardware, or upgrade interfaces and improve performance. | মূল |
| Prepare reports or correspondence concerning project specifications, activities, or status. | মূল |
| Store, retrieve, and manipulate data for analysis of system capabilities and requirements. | মূল |
| Coordinate installation of software system. | সম্পূরক |
| Monitor functioning of equipment to ensure system operates in conformance with specifications. | সম্পূরক |
| Obtain and evaluate information on factors such as reporting formats required, costs, or security needs to determine hardware configuration. | সম্পূরক |
| Supervise and assign work to programmers, designers, technologists, technicians, or other engineering or scientific personnel. | সম্পূরক |
| Supervise the work of programmers, technologists and technicians and other engineering and scientific personnel. | সম্পূরক |
| Train users to use new or modified equipment. | সম্পূরক |
0.00/ 3· রোবট এক্সপোজার সূচক
স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
প্রতিটি শারীরিক কাজকে 0–3 গ্রেড দেওয়া হয়েছে এই ভিত্তিতে যে ইতিমধ্যে মোতায়েন, বিক্রি বা প্রদর্শিত রোবট কোন পরিবেশে সেটি করতে পারে (0 নেই · 1 রোবটের জন্য তৈরি পরিবেশ, যেমন বেড়া-ঘেরা মেশিন সেল বা বোতলজাতকরণ লাইন · 2 সংগঠিত সুবিধা, যেমন হাসপাতালের ফার্মেসি বা কনটেইনার বন্দর · 3 অসংগঠিত পরিবেশ, যেমন ব্যক্তিগত বাড়ি বা নির্মাণস্থল), এবং কাজের সময়ের অংশ অনুযায়ী গ্রেডগুলোর গড় নেওয়া হয়েছে
এই পেশার O*NET 29.3 কাজগুলোর মধ্যে শারীরিক কাজ
গ্রেড ও সময়ের অংশ Anthropic Claude Opus 5 (ওয়েব অনুসন্ধান) দিয়ে অনুমান করেছে (2026 অনুযায়ী)।
রোবট এক্সপোজার সূচক এই সাইটের AI এক্সপোজার পরিসংখ্যান থেকে আলাদা একটি পরিমাপ, তাই এটিকে সেগুলোর সঙ্গে যোগ বা তুলনা করা যায় না। এটি প্রকৃত গ্রহণ বা খরচ পরিমাপ করে না, এবং 0-এর মধ্যে এমন পেশাও আছে যেগুলোতে কোনো শারীরিক কাজ নেই।
প্রতিটি শারীরিক কাজের গ্রেড
এই পেশার O*NET 29.3 কাজগুলোর মধ্যে কোনোটিই শারীরিক কাজ হিসেবে শ্রেণিবদ্ধ নয়।
পেশাগত তথ্য
এই পেশা সংক্রান্ত সাম্প্রতিক পরিবর্তন
সারাংশ ও সম্পর্ক-চিহ্ন AI Changing Work-এর নিজস্ব লেখা ও বিচার; যেকোনো সংখ্যা সংযুক্ত সূত্রে মিলিয়ে নিন।
সম্পর্কিত ADP/Stanford linked postings-payroll study of ~7,000 IT workers (2019-2025) prices tasks separately within IT jobs. Advising others on the design or use of technologies is among 8 higher-wage activities; five tasks lost compensation value in 2023-2025 vs 2019-2022, including "develop models of systems, processes, or products." Effect sizes were not published.
[সূত্র: ADP Research / Stanford Digital Economy Lab, Unbundling Jobs (July 2026)]সম্পর্কিত EIG (Mar 2026) argues the weakness in young adults' labor market is about age, not education: young workers of all education levels lag the rest of the labor market, which does not fit the media narrative of AI displacing computer science majors and entry-level graduates.
[সূত্র: EIG: AI and Young-Adult Jobs (March 2026)]সম্পর্কিত Brookings (Mar 2026) says research on AI and the labor market is still in its first inning, and studies disagree: ADP payroll data show employment fell more for young workers in high-AI-exposure occupations, while CPS data show unemployment rose less for workers in more exposed occupations.
[সূত্র: Brookings Institution]
আরও 6টি দেখুন
সম্পর্কিত Acemoglu, Autor and Johnson (Hamilton Project/Brookings, Feb 2026) warn that if AI automates core roles in fields such as coding, customer service, marketing and translation, it will devalue the expertise workers rely on. They call for pro-worker AI that extends expertise instead, and for a tax code that stops taxing hiring labor more heavily than investing in algorithms.
[সূত্র: Acemoglu, Autor, Johnson — Building Pro-Worker AI (Hamilton Project/Brookings, Feb 2026)]সম্পর্কিত Anthropic India Brief (Feb 2026): 45.2% of Indian Claude.ai tasks map to software-related occupations, the highest share of any country. Indian users finish tasks with AI about 15x faster than the estimated time without it, versus 12x globally.
[সূত্র: Anthropic India Brief 2026]সম্পর্কিত Dallas Fed: Computer systems design sector wages up 16.7% but employment down 5%, indicating AI augments experienced developers while reducing entry-level demand.
[সূত্র: Dallas Fed (Feb 2026)]সম্পর্কিত Frank et al. (arXiv, Jan 2026): unemployment risk in AI-exposed occupations started rising in early 2022, months before ChatGPT, in data from unemployment insurance claims and millions of LinkedIn profiles. Computer and math occupations (SOC 15), which include software developers, had the largest rise in unemployment risk in 2022-2024.
[সূত্র: Frank et al. (2026) arXiv:2601.02554]সরাসরি সম্পর্কিত EIG working paper by Google economists Iscenko and Curto Millet (Jan 2026): the drop in employment for early-career workers in AI-exposed occupations such as software engineering is better explained by the sharpest monetary tightening in four decades than by AI. They add that this does not mean young workers are safe from future disruption.
[সূত্র: EIG / Google Economists (Jan 2026)]সম্পর্কিত Anthropic internal study: engineers use AI for 59% of work (up from 28%), with 67% more pull requests per day. Feature implementation delegation grew from 14% to 37%.
[সূত্র: Anthropic Research (2025)]
এই পৃষ্ঠার ডেটার সূত্র, লাইসেন্স এবং AI Changing Work-এর পরিবর্তন ও অনুবাদ-বিজ্ঞপ্তি: ক্রেডিট ও সূত্র