Computervisionsingeniør
Øjebliksbillede
Computervisionsingeniører undersøger, designer, udvikler og oplærer kunstig intelligens-algoritmer og maskinlæringsinstruktioner, der forstår indholdet af digitale billeder på grundlag af en stor mængde data. De anvender denne forståelse til at løse forskellige problemer i den virkelige verden i forbindelse med f.eks. sikkerhed, selvkørende køretøjer, robotfremstilling, digital billedklassificering, medicinsk billedbehandling og -diagnosticering osv.
En computervisionsingeniørs arbejde er komplekst og spændende. Du vil typisk arbejde med at analysere store mængder data for at træne kunstige intelligens-algoritmer, der kan genkende mønstre og objekter i billeder. Dette kræver en dybdegående forståelse af maskinlæring, billedbehandling og datavidenskab, samt evnen til at omsætte teoretisk viden til praktiske løsninger.
- • Udvikling og træning af kunstige intelligens-algoritmer til billedgenkendelse og -analyse.
- • Design og implementering af maskinlæringsmodeller baseret på store datasæt.
- • Evaluering og optimering af algoritmers ydeevne og nøjagtighed.
Hvor dette job er efterspurgt
Indberettet mangel på og overskud af arbejdskraft, pr. år. Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Tallene dækker Arbejde inden for informations- og kommunikationsteknologi — 75 job, dette medregnet.
Mangel: Belgien, Bulgarien, Cypern, Irland og 6 mere.
Længst varende mangel: Østrig, 3 år.
Vælg et område på kortet for at se dets tal.
Om denne kilde›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskud af arbejdskraft. Tallene offentliggøres på jobgruppeniveau og dækker Europa. Udgaverne er forskellige med hensyn til bilagets opbygning og hvilke lande der indgår, så en ændring mellem år betyder ikke altid, at arbejdsmarkedet har ændret sig. Lande i gråt er ikke indberettet, hvilket ikke er det samme som at være i balance.
Hvad disse ord betyder
De fire ting, dette afsnit viser
- Indberettet efterspørgsel
- Indberettet efterspørgsel viser, om arbejdsgivere oplyser, at de har brug for folk i dette job — en vurdering offentliggjort af en national myndighed eller et EU-organ, ikke et antal.
- Hvilken vej det går
- Hvilken vej det går beskriver, i hvilken retning beskæftigelsen i dette job forventes at udvikle sig i de kommende år, ud fra en officiel fremskrivning.
- Ledige stillinger
- Ledige stillinger angiver omtrent, hvor mange stillinger der bliver ledige som følge af vækst og af personer, der forlader jobbet.
- Typisk løn
- Typisk løn er det, personer i dette job normalt tjener, dér hvor kilden offentliggør oplysningerne. Et tomt felt betyder ikke, at arbejdet er ulønnet; det betyder, at ingen offentliggør tallet for det pågældende sted.
Et mål udelades, når ingen offentliggør det for det pågældende sted, i stedet for at blive vist som nul.
Hvilken vej arbejdsmarkedet hælder for dig
- Til din fordel
- Flere ledige stillinger end ansøgere — arbejdsgiverne konkurrerer om kandidaterne.
- I balance
- Ledige stillinger og ansøgere står nogenlunde lige.
- Konkurrencepræget
- Flere ansøgere end ledige stillinger — forvent konkurrence.
- Modstridende data
- Kilderne er uenige, eller den samme jobgruppe mangler folk ét sted og har overskud et andet.
Alle kilder ender med én af disse fire vurderinger, så der er ét fælles sprog at lære. Det, der varierer, er dokumentationen bag vurderingen, som står under hver af dem — et målt forhold mellem ledige stillinger og jobsøgere eller en vurdering offentliggjort af en national myndighed.
Hvordan dette job klarer sig sammenlignet med andre job i samme land
- Stærk
- Blandt de stærkeste i that country
- God
- Stærkere end de fleste job i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svag
- Svagere end de fleste job i that country
Dette er en rangering inden for ét land, ikke en score, du kan sammenligne på tværs af grænser — registrene bag to lande tæller forskellige personer, så det samme tal betyder forskellige ting i hvert land. Det er også derfor, at et job kan ligge i kategorien Stærk i et land og stadig vises som Konkurrencepræget: det ligger forrest i et arbejdsmarked, der samlet set er præget af hård konkurrence.
Hvor oplysningerne kommer fra
Alle tal offentliggøres af et nationalt statistikbureau, en offentlig arbejdsformidling eller et EU-organ, og hvert kort angiver kilden og den periode, det dækker. Nogle steder opgøres tallene månedligt, mens andre vurderes én eller to gange om året, så to steder på det samme kort kan beskrive forskellige tidspunkter — datoen vises altid.
Intet af dette forudsiger én persons chancer. Det beskriver et arbejdsmarked.
Indberettet efterspørgsel · Typisk løn · Hvilken vej det går (Danmark, Sverige, Norge, Tyskland, Nederlandene)
| Indberettet efterspørgsel | Typisk løn | Hvilken vej det går | |
|---|---|---|---|
| Danmark | Overskud indberettet ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Mangel indberettet ELA/EURES 2022 * | 919.320 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel indberettet ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Nederlandene | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Giver du studerende, klienter eller medarbejdere karrierevejledning? Brug disse data om erhvervet i din organisation.
Fremtidsudsigter for computervisionsingeniør
The outlook for computervisionsingeniør reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse scores?
Robusthedsscoren (0–100) estimerer, hvor strukturelt beskyttet dette erhverv er mod automatisering og AI-disruption baseret på opgaveniveauanalyse. Højere scorer betyder flere opgaver, der kræver menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerede procentdel af arbejdstimer, som de nuværende AI-muligheder kan påvirke. Disse er modellbaserede strukturelle indikatorer, ikke forudsigelser om individuel jobsikkerhed.
Hvordan kan computervisionsingeniør ændre sig, efterhånden som AI-adoptionen vokser?
Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.
Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.
Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.
Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.
Modelbaseret estimat. Brug det som et planlægningssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med din profil
Hvordan AI kan ændre denne rolle
Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.
Hvad afhænger stadig af mennesker
- fastlægge tekniske krav
Hvor AI kan blive en andenpilot
- anvende statistiske analyseteknikker
- foretage litteraturgennemgang
- bruge computerstøttede værktøjer til programudvikling
Opgaver, der er mest udsat for automatisering
- håndtere dataprøver
- berette om analyseresultater
- udføre analytiske matematiske beregninger
Vitale tegn & AI-vektorer
AI eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assisteret analyse, mønstergenkendelse og opgaver til forudsigelig modellering
Eksponering for indholdsgenering, kreativ forøgelse og værktøjer til store sprogmodeller
Eksponering for fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse
Eksponering for arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte ud fra ESCO's essentielle færdighedsgrupper, vægtet efter færdighedsmasse og kalibreret mod ekspertankre. Scorer er sandsynlighedsbaserede estimater, ikke garantier. Se NexFuture-metodologihvidbogen for fulde detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke løn, efterspørgsel eller hvor mange job der findes i nærheden af dig.
Hvad mennesker i denne rolle normalt gør
Digital teknologi
En typisk dag som computervisionsingeniør
09 09:00 · Morgen udvikle databehandlingsapplikationer
10 10:30 · Midt på formiddagen administrere dataindsamlingssystemer
12 12:00 · Middag bruge computerstøttede værktøjer til programudvikling
14 14:00 · Eftermiddag bruge softwarebiblioteker
15 15:30 · Sen eftermiddag fastlægge dataprocesser
17 17:00 · Afslutning normalisere data
Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.
Det skal du kunne for at udføre dette arbejde
De færdigheder, den viden og de værktøjer, som denne rolle kræver — samt de træk og belønninger, der følger med.
-
normalisere data
Reducere dataene til deres nøjagtige kerneformular (i det følgende benævnt "normale formularer") for at opnå resultater såsom minimering af afhængighed, afskaffelse af afskedigelser og øget konsistens.
-
fastlægge dataprocesser
Anvende IKT-værktøjer til at implementere matematiske, algoritmiske eller andre datamanipulationsprocesser med henblik på at skabe information.
-
udføre datarensning
Påvise og korrigere forvanskede registreringer fra datasæt, sikre, at dataene bliver og forbliver strukturerede i overensstemmelse med retningslinjerne.
-
anvende datakvalitetsproces
Anvende kvalitetsanalyser, validering og verificeringsteknikker på data med henblik på at kontrollere dataenes kvalitet.
-
bruge softwarebiblioteker
Bruge samlinger af koder og softwarepakker, der ofte anvendes til at hjælpe programmører til at forenkle deres arbejde.
-
bruge computerstøttede værktøjer til programudvikling
Anvende software (CASE) til at støtte udviklingscyklussen, udformningen og gennemførelsen af software og funktioner af høj kvalitet, som let kan vedligeholdes.
-
udføre reduktion af dimensionalitet
Reducere antallet af variabler eller karakteristika for et datasæt i maskinindlæringsalgoritmer ved hjælp af metoder som f.eks. hovedkomponentanalyse, matrixfaktorisering, autoencodermetoder osv.
-
udvikle computervisionssystemer
Anvende og kombinere forskellige computervisionsværktøjer og -metoder såsom billedoptagelse, billedbehandling, billedsegmentering og -klassificering, detektion osv. i ét system for at gøre det muligt for computere at udtrække oplysninger fra digitale billeder såsom fotografier eller video.
-
udvikle softwareprototype
Skabe en første ufuldstændig eller foreløbig version af en softwareapplikation til simulering af visse specifikke aspekter af det færdige produkt.
-
udvikle databehandlingsapplikationer
Oprette skræddersyet software til behandling af data ved at vælge og anvende det relevante computerprogrammeringssprog, således at et IKT-system kan producere krævet output baseret på det forventede input.
-
foretage litteraturgennemgang
Foretage en omfattende og systematisk undersøgelse af information og publikationer om et specifikt emne. Fremlægge en sammenlignende sammenfatning af litteraturen.
-
fortolke eksisterende data
Analysere data indsamlet fra kilder, f.eks. markedsdata, videnskabelige dokumenter, kundekrav og spørgeskemaer, der er aktuelle og ajourførte, med henblik på at vurdere udvikling og innovation inden for ekspertiseområder.
-
udføre analytiske matematiske beregninger
Anvende matematiske metoder og anvende beregningsteknologier til at foretage analyser og finde løsninger på specifikke problemer.
-
anvende statistiske analyseteknikker
Anvende modeller (beskrivende eller inferential statistik) og teknikker (datamining eller maskinlæring) til statistisk analyse og IKT-værktøjer til analyse af data, konstatering af korrelationer og prognoser.
-
håndtere dataprøver
Indsamle og udvælge en gruppe data fra en population ved hjælp af en statistisk eller anden defineret procedure.
-
administrere dataindsamlingssystemer
Udvikle og forvalte metoder og strategier, der anvendes til at maksimere datakvaliteten og den statistiske effektivitet i indsamlingen af data, for at sikre at de indsamlede data optimeres til yderligere behandling.
-
levere visuel præsentation af data
Skabe visuelle gengivelser af data, f.eks. skemaer eller diagrammer, for at gøre det lettere at forstå.
-
berette om analyseresultater
Udarbejde forskningsdokumenter eller give præsentationer for at rapportere om resultaterne af et gennemført forsknings- og analyseprojekt med angivelse af de analyseprocedurer og -metoder, der har ført til resultaterne, samt potentielle fortolkninger af resultaterne.
digital tvilling-teknologi
Model, der er designet til at generere en virtuel repræsentation af et objekt eller et system, der opdateres ud fra realtidsdata. Den virtuelle repræsentationsproces består i at kombinere data- og teknologisimulering ved at anvende sensorer til at producere data om det fysiske objekt, såsom temperatur eller energi, med henblik på at frembringe dens digitale tvilling. Maskinlæring, simulering og ræsonnement indgår i denne proces.
kunstig intelligens-principper
Teorier, anvendte principper, arkitekturer og systemer inden for kunstig intelligens, herunder intelligente agenter, multiagentsystemer, ekspertsystemer, regelbaserede systemer, neurale netværk, ontologier og kognitionsteorier.
Python (computerprogrammering)
Teknikker og principper for softwareudvikling, såsom analyse, algoritmer, kodning, test og opstilling af programparadigmer i Python.
software til integreret udviklingsmiljø
Gruppen af softwareudviklingsværktøjer til udarbejdelse af programmer, såsom compiler, debugger, code editor, kode-highlights, der er pakket i en ensartet brugergrænseflade, f.eks. Visual Studio eller Eclipse.
- billedgenkendelse
- computerprogrammering
- computersimulering
- datateknik
- datavidenskab
- digital billedbehandling
- maskinlæring
- statistik
Computervisionsingeniør: hvordan du kvalificerer dig, og hvor du kan studere
Hvad der typisk skal til for at kvalificere sig: uddannelsesniveau, hvor det er et lovreguleret erhverv, og hvor man skal studere.
Bachelorgrad eller tilsvarende
1.830 uddannelser i 30 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 381 korte kurser, der hver især opbygger én færdighed.
Vækstveje & lignende roller
Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.
Hvor passer computervisionsingeniør?
Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.
For organisationer
Få dataene på denne side til at arbejde for jeres elever, klienter og medarbejdere.
Ofte stillede spørgsmål
Hvilke typer projekter kan en computervisionsingeniør typisk arbejde på?
Hvilke færdigheder er vigtigst for at blive en succesfuld computervisionsingeniør?
Er der typisk behov for at arbejde tæt sammen med andre fagfolk i denne rolle?
Computervisionsingeniør — hvad er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 19. oktober 2026 Om vores data