videningeniør
Øjebliksbillede
Som videningeniør er du nøglen til at omsætte kompleks viden til smarte computersystemer, der kan løse udfordringer, der normalt kræver menneskelig ekspertise. Du skaber og vedligeholder intelligente systemer, der gør viden tilgængelig og anvendelig i hele organisationen.
En videningeniørs arbejde handler om at integrere struktureret viden i computersystemer, så de kan løse komplekse problemer. Det indebærer at identificere, udvinde og vedligeholde viden fra forskellige kilder, og at designe og bygge ekspert- eller kunstige intelligenssystemer, der kan anvende denne viden effektivt. Du arbejder med teknikker som regler, rammer, semantiske net og ontologier for at sikre, at viden er korrekt og tilgængelig.
- • Identificere og udvinde viden fra forskellige informationskilder.
- • Designe, udvikle og vedligeholde vidensbaser og ekspert- eller kunstige intelligenssystemer.
- • Anvende viden- og vedligeholdelsesteknikker for at sikre kvalitet og tilgængelighed af viden.
Hvor dette job er efterspurgt
Indberettet mangel på og overskud af arbejdskraft, pr. år. Offentliggøres for erhvervsgrupper, ikke for enkelte jobtitler.
Dybere farve: indberettet på samme måde i flere år i træk.
Tallene dækker Arbejde inden for informations- og kommunikationsteknologi — 75 job, dette medregnet.
Mangel: Austria, Bulgaria, Czechia, Denmark og 6 mere.
Længst varende mangel: Austria, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Udforsk mere
Find din karrierevej, og udforsk videnskaben bag vores anbefalinger.
Kunnevideningeniørpasse dig?
Besvar tre hurtige spørgsmål. Dette er ikke en fuldstændig vurdering - det er en teaser, der hjælper dig med at beslutte, om du vil sammenligne din profil.
Kan du lide opgaver, der kræverAnalytisk tænkning?
Kan du lide opgaver, der kræverSamarbejde?
Kan du lide opgaver, der kræverPræstation?
Fremtidsudsigter for videningeniør
The outlook for videningeniør 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 kanvideningeniørændre 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.
Hvordan kanvideningeniørændre 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.
Hvordan AI kan ændre denne rolle
Deterministisk, modelbaseret fortolkning af aktuelle rollesignaler - ikke en garanti for udskiftning.
Hvad afhænger stadig af mennesker
- bedømme IKT-viden
- administrere forretningsviden
- fastlægge tekniske krav
Hvor AI kan blive en andenpilot
- analysere forretningskrav
- bruge en applikationsspecifik grænseflade
- bruge markup language
Opgaver, der er mest udsat for automatisering
- opstille semantiske træer
- administrere database
- bruge databaser
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 arbejdsflowautomatisering, beslutningsstøttesoftware og procesdigitalisering
Eksponering for fysisk automatisering, robotik og sensorstyreret opgaveforflyttelse
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 somvideningeniør
09 09:00 · Morgen anvende teori om IKT-systemer
10 10:30 · Midt på formiddagen bedømme IKT-viden
12 12:00 · Middag bruge en applikationsspecifik grænseflade
14 14:00 · Eftermiddag bruge markup language
15 15:30 · Sen eftermiddag opstille semantiske træer
17 17:00 · Afslutning styre semantisk integration af IKT
Opgaverækkefølgen er illustrativ. De enkelte dage varierer.
-
databaseudviklingsværktøjer
De metoder og værktøjer, der anvendes til at skabe en logisk og fysisk struktur af databaser, såsom logiske datastrukturer, diagrammer, modelleringsteknikker og entitetsrelationer.
-
forespørgselssprog til ressource description framework
Forespørgselssprogene som f.eks. SPARQL, der anvendes til at hente og bearbejde data, der opbevares i et Resource Description Framework (RDF)-format.
-
informationsstruktur
Den type infrastruktur, som definerer dataformatet: halvstruktureret, ustruktureret og struktureret.
-
informationsudvinding
De teknikker og metoder, der anvendes til at tilvejebringe og udtrække oplysninger fra ustrukturerede eller halvstrukturerede digitale dokumenter og kilder.
-
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.
-
modellering af virksomhedsprocedure
De værktøjer, metoder og anmærkninger, som f.eks. Business Process Model and Notation (BPMN) og Business Process Execution Language (BPEL), som anvendes til at beskrive og analysere kendetegnene ved en forretningsproces og dens videreudvikling.
- algoritmeopgave
- business intelligence
- datateknik
-
administrere forretningsviden
Etablere strukturer og distributionspolitikker med henblik på at muliggøre eller forbedre udnyttelsen af oplysninger ved hjælp af passende værktøjer til at uddrage, skabe og udvide forretningsfærdigheder.
-
fastlægge tekniske krav
Præcisere de tekniske egenskaber ved varer, materialer, metoder, processer, tjenesteydelser, systemer, software og funktioner ved at identificere og imødekomme de særlige behov, der skal opfyldes i henhold til kundernes krav.
-
anvende teori om IKT-systemer
Gennemføre principper for teorien om IKT-systemer for at forklare og dokumentere systemkarakteristika, der kan anvendes generelt i andre systemer
-
styre semantisk integration af IKT
Føre tilsyn med integrationen af offentlige eller interne databaser og andre data ved at anvende semantiske teknikker til at frembringe struktureret semantisk output.
-
bruge en applikationsspecifik grænseflade
Forstå og anvende grænseflader, der er særlige for en ansøgning eller en brugssag.
-
bruge markup language
Anvende computersprog, der kan skelnes grammatisk fra teksten, tilføje anmærkninger til et dokument, specificere layoutet og behandlingstyperne i dokumenter såsom HTML.
-
bedømme IKT-viden
Evaluere den implicitte beherskelse af kvalificerede eksperter i et IKT-system for at tydeliggøre den til yderligere analyse og brug.
-
administrere database
Anvende databasedesignordninger og -modeller, definere indbyrdes afhængigheder mellem data, anvende søgesprog og databasestyringssystemer (DBMS) med henblik på at udvikle og forvalte databaser.
-
bruge databaser
Gøre brug af softwareværktøjer til forvaltning og organisering af data i et struktureret miljø, der består af attributter, tabeller og relationer, med henblik på at søge og ændre de lagrede data.
-
analysere forretningskrav
Undersøge kundernes behov og forventninger til et produkt eller en tjeneste med henblik på at identificere og løse uoverensstemmelser og eventuelle uoverensstemmelser mellem de involverede interessenter.
Kompetence DNA
Arbejdspersonlighedstræk og værdier, der definerer denne rolle
Se, om denne rolle passer til dit karriere-DNA
Tag den gratis karriere-DNA-vurdering for at se, hvordanvideningeniørstemmer overens med dine interesser, arbejdsstil og fremtidige vej. På mindre end 10 minutter får du et personligt tilpasningssignal og en køreplan for, hvad du skal gøre nu.
Scan for at fortsætte på mobilenVækstveje & lignende roller
Udforsk typiske karriereforløb, tilstødende færdigheder og lignende roller for at planlægge din næste overgang.
Hvor passervideningeniør?
Lighedsscore baseret på færdighedsoverlap fra ESCO-data.
Ofte stillede spørgsmål
- Hvilken type uddannelse er typisk nødvendig for at blive videningeniør?
- En relevant kandidatgrad inden for datalogi, kunstig intelligens, kognitionsvidenskab eller et lignende felt er typisk nødvendig. Stærke programmeringsfærdigheder og erfaring med videnrepræsentation er også vigtige.
- Hvordan adskiller arbejdet som videningeniør sig fra andre ingeniørroller?
- I modsætning til mange andre ingeniørroller, hvor fokus er på hardware eller fysiske systemer, fokuserer videningeniører primært på viden og information. Du arbejder med at skabe intelligente systemer, der kan tænke og lære, og som kan automatisere processer, der normalt kræver menneskelig ekspertise.
- Hvilke typer virksomheder ansætter videningeniører?
- Videningeniører er efterspurgte i en bred vifte af brancher, herunder IT, finans, sundhedsvæsen, forskning og udvikling. Virksomheder, der arbejder med store datamængder og komplekse problemer, har ofte behov for videningeniører.
- Videningeniør — hvad er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 112.590 dollar om året, pr. 2025-05. Delstaternes medianlønninger ligger mellem 69.490 og 163.350 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gælder USA og er ikke en fremskrivning for Europa.