Erhvervsprofil

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.

Arbejdsmarked
Mangel i Tjekkiet og 12 flere lande
ELA/EURES 2025
Industri
Digital teknologi
Uddannelse
Bachelorgrad eller tilsvarende
39%
Modstandsdygtighed Score · 2026 (Højere er bedre)
Bachelorgrad eller tilsvarende 52% AI-eksponering · 2026
Arbejdsmarked

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.

13 af 17 med mangel2025Alle 30 vokser3.7Mstillinger frem mod 2035

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
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.

NexFuture™

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.

Spil fremtiden
Hvordan kan IoT-udvikler ændre sig, efterhånden som AI-adoptionen vokser?

Flere opgaveområder kan skifte mod AI-støttede arbejdsgange, så omskoling bliver vigtigere.

Betydelig transformation på opgaveniveau estimeres om 12 år (omkring 2038) under det valgte „Forventet“-scenarie.
~35%
Modstandsdygtighed
Automatiseringsrisiko
EXP~55%
Menneskelig kant
MOAT~40%

Illustrativt scenarie baseret på opgavers automatiserbarhed — ikke en prognose. Værdier afrundes, jo længere frem du ser.

2026
2033
2043
AI Adoptionshastighed:

Modelbaseret estimat. Brug det som et planlægningssignal, ikke en garanti.

Hvordan AI kan ændre denne rolle

Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.

39% Menneskeejet

Hvad afhænger stadig af mennesker

  • udvikle IKT-arbejdsprocesser
Den menneskelige fordel For at forblive foran i denne rolle skal du fokusere på IKT-softwarespecifikationer og IKT-systemprogrammering. Disse menneskefokuserede færdigheder er de sværeste for AI at kopiere i de kommende 20 år.
32% Hjælpe

Hvor AI kan blive en andenpilot

  • analysere big data
  • udføre reduktion af dimensionalitet
  • anvende maskinindlæring
52% Automatiser

Opgaver, der er mest udsat for automatisering

  • bruge databehandlingsteknikker
Detaljeret analyse

Vitale tegn & AI-vektorer

AI eksponeringsvektorer

0-100%
AI / Machine Learning 32%

Eksponering for AI-assisteret analyse, mønstergenkendelse og opgaver til forudsigelig modellering

Generativ AI 3%

Eksponering for indholdsgenering, kreativ forøgelse og værktøjer til store sprogmodeller

Robotisk og fysisk automatisering 0%

Eksponering for fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse

Kognitiv software 0%

Eksponering for arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering

Tekniske detaljer
Metodik: NexFuture v3.0 Kilder: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Opdateret: okt. 2026

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.

En dag i livet

Hvad mennesker i denne rolle normalt gør

Digital teknologi

Dag i livet

En typisk dag som IoT-udvikler

09
09:00 · Morgen
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.
10
10:30 · Midt på formiddagen
designe informationssystem
Definere arkitektur, sammensætning, komponenter, moduler, grænseflader og data til integrerede informationssystemer (hardware, software og netværk) baseret på systemkrav og specifikationer.
12
12:00 · Middag
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.
14
14:00 · Eftermiddag
analysere big data
Indsamle og evaluere numeriske data i store mængder, navnlig med henblik på at identificere mønstre mellem dataene.
15
15:30 · Sen eftermiddag
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.
17
17:00 · Afslutning
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.

Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.

Færdigheder og viden

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.

Væsentlige færdigheder
programmere computersystemer
  • 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.

forvalte, indsamle og lagre digitale data
  • 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 og vurdere oplysninger og data
  • analysere big data

    Indsamle og evaluere numeriske data i store mængder, navnlig med henblik på at identificere mønstre mellem dataene.

udvikle operationelle politikker og procedurer
  • 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 ikt-systemer eller -applikationer
  • designe informationssystem

    Definere arkitektur, sammensætning, komponenter, moduler, grænseflader og data til integrerede informationssystemer (hardware, software og netværk) baseret på systemkrav og specifikationer.

Vidensområder & Software og teknologier
Vidensområder
  • 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.

Kompetencer på tværs af sektorer
  • algoritmeopgave
  • algoritmer
  • computerteknologi
  • datalogi
  • maskinlæring
  • mekatronik
  • metoder til test af hardware
Software og teknologier
Structured query language SQLAdobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAAdobe After EffectsZoomPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlack
Nøgletræk du har brug for
Analytisk tænkning Anerkendelse Samarbejde Variation Præstation Pålidelighed Integritet Omsorg for andre Innovation Tilpasningsevne/Fleksibilitet Stresstolerance Uafhængighed Præstation/Indsats Selvkontrol Lederskab Social orientering
Nøglebelønninger, du kan forvente
Egenskabsdata er endnu ikke tilgængelige for denne rolle.
Sådan kvalificerer du dig

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.

Typisk uddannelsesniveau

Bachelorgrad eller tilsvarende

Hvor man kan studere

754 uddannelser i 24 lande giver de grundlæggende færdigheder, der kræves i dette job. Plus 245 korte kurser, der hver især opbygger én færdighed.

Karriereforløb

Vækstveje & lignende roller

Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.

Karrierelandskab

Hvor passer IoT-udvikler?

Denne rolle
IoT-udvikler Denne rolle

Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.

For organisationer

Få dataene på denne side til at arbejde for jeres elever, klienter og medarbejdere.

Almindelige spørgsmål

Ofte stillede spørgsmål

Hvilke tekniske færdigheder er vigtigst for en IoT-udvikler?
Som IoT-udvikler er det vigtigt at have stærke kompetencer inden for programmering (f.eks. Python, C++), kendskab til cloud-platforme (f.eks. AWS, Azure, Google Cloud), databaser, og forståelse for kommunikationsprotokoller (f.eks. MQTT, CoAP). Kendskab til maskinlæring og kunstig intelligens er også en stor fordel.
Er der mange muligheder for at arbejde som freelance IoT-udvikler?
Ja, der er en stigende efterspørgsel efter IoT-udviklere, og freelancing er en relativt almindelig arbejdsform. Mange virksomheder søger specialister til specifikke projekter, hvilket skaber gode muligheder for freelancere.
Hvilken uddannelsesmæssig baggrund er typisk for en IoT-udvikler?
En relevant uddannelsesmæssig baggrund er typisk en bachelor- eller kandidatgrad i datalogi, softwareudvikling, elektronik eller et relateret felt. Praktisk erfaring og projekter er dog ofte lige så vigtige som formel uddannelse.
IoT-Udvikler — hvad er lønnen i USA?
Medianlønnen er 133.080 dollar om året, pr. 2025-05. Delstaternes medianlønninger ligger mellem 79.380 og 174.410 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gælder USA og er ikke en fremskrivning for Europa.

Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data opdateret 19. oktober 2026 Om vores data