IoT-udvikler
Øjebliksbillede
IoT-udviklere analyserer og indsamler data til fortolkning af mønstret og forudsigelse af resultatet. De anvender kunstig intelligens til at styre opgaver og autonome beslutninger og anvender maskinlæringsalgoritmer til at skabe mere intelligente enheder ved hjælp af datasensorer. IoT-udviklere skaber software til at forbinde objekter med systemer og enheder eller til at programmere disse objekter, så de kan fungere alene.
Som IoT-udvikler arbejder du med at designe, udvikle og implementere softwareløsninger til Internet of Things (IoT) enheder og systemer. Dit arbejde involverer analyse og indsamling af data, fortolkning af mønstre og forudsigelse af resultater. Du anvender kunstig intelligens og maskinlæring for at skabe mere intelligente enheder, der kan træffe autonome beslutninger og optimere deres funktioner. Du er med til at skabe forbindelsen mellem fysiske objekter og digitale systemer, hvilket muliggør effektiv datadeling og automatisering.
- • Udvikle software til at forbinde IoT-enheder med systemer og platforme.
- • Programmere IoT-enheder, så de kan fungere selvstændigt og træffe beslutninger baseret på data.
- • Implementere maskinlæringsalgoritmer for at forbedre enheders intelligens og ydeevne.
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 9 mere.
Længst varende mangel: Tjekkiet, 4 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 2023 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | 939.600 NOK 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel indberettet ELA/EURES 2025 * | — | +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 IoT-udvikler
The outlook for IoT-udvikler 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 IoT-udvikler 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
- udvikle IKT-arbejdsprocesser
Hvor AI kan blive en andenpilot
- analysere big data
- udføre reduktion af dimensionalitet
- anvende maskinindlæring
Opgaver, der er mest udsat for automatisering
- bruge databehandlingsteknikker
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 IoT-udvikler
09 09:00 · Morgen anvende maskinindlæring
10 10:30 · Midt på formiddagen designe informationssystem
12 12:00 · Middag udvikle IKT-arbejdsprocesser
14 14:00 · Eftermiddag analysere big data
15 15:30 · Sen eftermiddag bruge databehandlingsteknikker
17 17:00 · Afslutning udføre reduktion af dimensionalitet
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.
-
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.
-
anvende maskinindlæring
Anvende teknikker og algoritmer, der kan uddrage beherskelse fra data, lære af det og gøre forudsigelser til brug for programoptimering, tilpasning af applikationer, mønstergenkendelse, filtrering, søgemaskiner og computersyn.
-
bruge databehandlingsteknikker
Indsamle, behandle og analysere relevante data og oplysninger, opbevare og ajourføre data korrekt og repræsentere tal og data ved hjælp af grafik og statistiske diagrammer.
-
analysere big data
Indsamle og evaluere numeriske data i store mængder, navnlig med henblik på at identificere mønstre mellem dataene.
-
udvikle IKT-arbejdsprocesser
Skabe repeterbare mønstre for IKT-aktivitet inden for en organisation med henblik på at øge de systematiske forandringer af produkter, informationsprocesser og tjenester gennem deres produktion.
-
designe informationssystem
Definere arkitektur, sammensætning, komponenter, moduler, grænseflader og data til integrerede informationssystemer (hardware, software og netværk) baseret på systemkrav og specifikationer.
IKT-softwarespecifikationer
Karakteristika, anvendelse og drift af forskellige softwareprodukter såsom computerprogrammer og applikationssoftware.
IKT-systemprogrammering
Metoder og værktøjer, der er nødvendige for at udvikle systemsoftware, specifikationer for systemarkitektur og grænsefladeteknikker mellem netværks- og systemmoduler og -komponenter.
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.
Tingenes internet
De generelle principper, kategorier, krav, begrænsninger og sårbarheder i forbindelse med intelligente netforbundne enheder (de fleste af dem med den påtænkte internetkonnektivitet).
IKT-arkitekturrammer
En række krav, der beskriver et informationssystems arkitektur.
- algoritmeopgave
- algoritmer
- computerteknologi
- datalogi
- maskinlæring
- mekatronik
- metoder til test af hardware
IoT-udvikler: 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
754 uddannelser i 24 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 245 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 IoT-udvikler?
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 tekniske færdigheder er vigtigst for en IoT-udvikler?
Er der mange muligheder for at arbejde som freelance IoT-udvikler?
Hvilken uddannelsesmæssig baggrund er typisk for en IoT-udvikler?
IoT-Udvikler — hvad er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 19. oktober 2026 Om vores data