Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin
Schnappschuss
Computer-Vision-Ingenieure/Computer-Vision-Ingenieurinnen erforschen, entwerfen, entwickeln und trainieren Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Stammfunktionen des maschinellen Lernens, die den Inhalt digitaler Bilder auf der Grundlage einer großen Menge von Daten verstehen. Sie wenden dieses Wissen an, um verschiedene reale Probleme zu lösen, z. B. in den Bereichen Sicherheit, autonomes Fahren, robotergestützte Fertigung, digitale Bildklassifizierung, medizinische Bildverarbeitung und Diagnose usw.
Die Rolle des Computer-Vision-Ingenieurs/der Computer-Vision-Ingenieurin umfasst die Forschung, das Design, die Entwicklung und das Training von Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie arbeiten mit großen Datenmengen, um digitale Bilder zu analysieren und Muster zu erkennen. Diese Fähigkeiten werden dann eingesetzt, um komplexe Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln. In dieser Position auf Career Band 5 übernehmen Sie strategische Führungsaufgaben und tragen maßgeblich zur technologischen Weiterentwicklung bei.
- • Entwicklung und Implementierung von Computer-Vision-Algorithmen zur Bild- und Videoverarbeitung.
- • Training und Optimierung von Modellen des maschinellen Lernens für spezifische Anwendungsfälle (z.B. Objekterkennung, Bildklassifizierung).
- • Analyse großer Datensätze zur Identifizierung von Mustern und zur Verbesserung der Algorithmenleistung.
Wo dieser Beruf gefragt ist
Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
Die Zahlen gelten für Akademische und vergleichbare Fachkräfte in der Informations- und Kommunikationstechnologie — 75 Berufe einschließlich dieses.
Mangel: Belgien, Bulgarien, Irland, Niederlande und 6 weitere.
Längster anhaltender Mangel: Österreich, 3 Jahre.
Wählen Sie ein Gebiet auf der Karte, um dessen Zahlen zu sehen.
Über diese Quelle›
Quelle: ELA/EURES, Arbeitskräftemangel und -überschuss. Die Angaben werden auf Ebene der Berufsgruppe veröffentlicht und decken Europa ab. Die Ausgaben unterscheiden sich im Aufbau des Anhangs und in der Länderabdeckung, sodass eine Veränderung zwischen zwei Jahren nicht immer eine Veränderung des Arbeitsmarkts bedeutet. Grau dargestellte Länder wurden nicht gemeldet — das ist nicht dasselbe wie ein ausgeglichener Markt.
Was diese Begriffe bedeuten
Die vier Dinge, über die dieser Abschnitt berichtet
- Gemeldete Nachfrage
- Ob Arbeitgeber melden, dass sie für diesen Beruf Arbeitskräfte benötigen – eine Einschätzung, die von einer nationalen oder einer EU-Stelle veröffentlicht wird, keine Anzahl.
- Wohin es sich entwickelt
- In welche Richtung sich die Beschäftigung in diesem Beruf in den kommenden Jahren voraussichtlich entwickelt, ausgehend von einer amtlichen Prognose.
- Offene Stellen
- Wie viele Offene Stellen ungefähr entstehen – durch Wachstum und dadurch, dass Menschen den Beruf verlassen.
- Übliche Vergütung
- Was Menschen in diesem Beruf normalerweise verdienen, sofern die Quelle dies veröffentlicht. Eine fehlende Angabe bedeutet nicht, dass die Arbeit unbezahlt ist, sondern dass niemand diesen Wert für den betreffenden Ort veröffentlicht.
Ein Maß wird weggelassen, wenn niemand es für den betreffenden Ort veröffentlicht, statt es als null anzuzeigen.
Welche Tendenz der Markt für Sie zeigt
- Zu Ihren Gunsten
- Mehr offene Stellen als Suchende — Arbeitgeber konkurrieren um Bewerberinnen und Bewerber.
- Ausgeglichen
- Offene Stellen und Suchende halten sich in etwa die Waage.
- Umkämpft
- Mehr Suchende als offene Stellen — rechnen Sie mit Konkurrenz.
- Widersprüchliche Hinweise
- Die Quellen widersprechen sich, oder dieselbe Berufsgruppe ist in einer Region knapp und in einer anderen im Überangebot.
Jede Quelle ordnet die Ergebnisse einem dieser vier Begriffe zu, damit es eine einheitliche Begrifflichkeit gibt. Was sich unterscheidet, sind die zugrunde liegenden Nachweise. Diese stehen unter jeder Einschätzung: ein gemessenes Verhältnis von Offenen Stellen zu Arbeitssuchenden oder eine von einer nationalen Stelle veröffentlichte Bewertung.
Wie dieser Beruf im Vergleich zu anderen Berufen im selben Land abschneidet
- Stark
- Zu den stärksten in that country
- Gut
- Stärker als die meisten Berufe in that country
- Gemischt
- Etwa typisch für that country
- Schwach
- Schwächer als die meisten Berufe in that country
Dies ist ein Rang innerhalb eines Landes, keine Bewertung, die Sie über Grenzen hinweg vergleichen können – die Register hinter zwei Ländern erfassen unterschiedliche Menschen, daher bedeutet dieselbe Zahl in jedem Land etwas anderes. Das erklärt auch, warum ein Beruf in einem Land die Einstufung Stark erhalten und dennoch als Umkämpft angezeigt werden kann: Er führt in einem insgesamt stark umkämpften Arbeitsmarkt.
Woher diese Angaben stammen
Jede Zahl wird von einem nationalen Statistikamt, einer öffentlichen Arbeitsverwaltung oder einer EU-Stelle veröffentlicht. Jede Karte nennt außerdem ihre Quelle und den Zeitraum, auf den sie sich bezieht. Manche Orte werden monatlich erfasst, andere ein- oder zweimal jährlich bewertet. Deshalb können zwei Orte auf derselben Karte unterschiedliche Zeitpunkte beschreiben – das Datum wird immer angezeigt.
Nichts davon sagt die Chancen einer einzelnen Person voraus. Es beschreibt einen Arbeitsmarkt.
Gemeldete Nachfrage · Übliche Vergütung · Wohin es sich entwickelt (Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, Belgien, Dänemark)
| Gemeldete Nachfrage | Übliche Vergütung | Wohin es sich entwickelt | |
|---|---|---|---|
| Deutschland | Mangel gemeldet ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Österreich | Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Schweiz | Mangel gemeldet ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niederlande | Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgien | Mangel und Überangebot gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Dänemark | Überangebot gemeldet ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
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Zukunftsaussichten für Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin
The outlook for Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Wie werden diese Ergebnisse berechnet?
Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.
Wie könnte sich Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin ändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Modellbasierte Schätzung. Nutzen Sie es als Planungssignal, nicht als Garantie.
Vergleichen Sie dies mit Ihrem Profil
Wie KI diese Rolle verändern kann
Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.
Was noch immer von den Menschen abhängt
- Technische Anforderungen definieren
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
- statistische Analysetechniken anwenden
- Literaturrecherche durchführen
- rechnergestützte Softwareentwicklungswerkzeuge verwenden
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Datenproben gewinnen
- Analyseergebnisse berichten
- analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
Vitale Signale & KI-Vektoren
KI-Belichtungsvektoren
0-100%Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung
Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Technische Details
NexFuture v3.0 schätzt die Automatisierungsexposition direkt aus den wesentlichen ESCO-Kompetenzgruppen, gewichtet nach Kompetenzmasse und kalibriert anhand von Experten-Ankern. Werte sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Vollständige Details finden Sie im NexFuture-Methodik-Whitepaper.
Misst die Automatisierungsexposition. Sie misst weder Gehalt noch Nachfrage noch die Zahl der Stellen in Ihrer Nähe.
Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun
Digitale Technologie
Ein typischer Tag als Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin
09 09:00 · Morgen Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
10 10:30 · Vormittags Daten normalisieren
12 12:00 · Mittag Datenerhebungssysteme verwalten
14 14:00 · Nachmittag Datenprozesse etablieren
15 15:30 · Am späten Nachmittag rechnergestützte Softwareentwicklungswerkzeuge verwenden
17 17:00 · Zusammenfassung Softwarebibliotheken verwenden
Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.
Was Sie für diese Arbeit brauchen
Die Fähigkeiten, das Wissen und die Tools, die diese Rolle erfordert – sowie die Eigenschaften und Vorteile, die damit einhergehen.
-
Daten normalisieren
Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.
-
Datenprozesse etablieren
Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.
-
Datenbereinigung durchführen
Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.
-
Datenqualitätsverfahren anwenden
Anwendung von Qualitätsanalysen, Validierungs- und Verifizierungstechniken auf Daten, um die Integrität der Datenqualität zu überprüfen.
-
Softwarebibliotheken verwenden
Einsatz von Code und Softwarepaketen, die übliche Routinen erfassen, um Programmierern/Programmiererinnen ihre Arbeit zu erleichtern.
-
rechnergestützte Softwareentwicklungswerkzeuge verwenden
Softwaretools (CASE) zur Unterstützung des Entwicklungszyklus, der Entwicklung und Implementierung von Software und hochwertigen Anwendungen, die leicht betrieben werden können, benutzen.
-
Dimensionsreduktion durchführen
Reduzieren der Anzahl der Variablen oder Merkmale für einen Datensatz in Algorithmen des maschinellen Lernens durch Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse, Matrixfaktorisierung, Autoencoder-Methoden und andere.
-
Computervisionsysteme entwickeln
Anwendung und Kombination verschiedener Computervision-Tools und -Methoden wie Bilderfassung, Bildverarbeitung, Bildsegmentierung und -klassifizierung, Erkennung usw. in einem System, damit Computer Informationen aus digitalen Bildern wie Fotos oder Videos extrahieren können.
-
Softwareprototyp entwickeln
Erstellen einer ersten unvollständigen oder vorläufigen Version einer Softwareanwendung, um bestimmte Aspekte des Endprodukts zu simulieren.
-
Datenverarbeitungsanwendungen entwickeln
Erstellung einer maßgeschneiderten Software für die Verarbeitung von Daten durch Auswahl und Verwendung der entsprechenden Programmiersprache, damit ein IKT-System den gewünschten Output auf Basis des erwarteten Inputs erzeugen kann.
-
Literaturrecherche durchführen
Durchführen einer umfassenden und systematischen Recherche nach Informationen und Veröffentlichungen zu einem bestimmten Thema. Vorstellen einer Zusammenfassung der vergleichenden Evaluationsliteratur.
-
aktuelle Daten interpretieren
Zur Bewertung von Entwicklung und Innovation in den Fachgebieten Daten wie Marktdaten, wissenschaftliche Unterlagen, Kundenanforderungen und aktuelle Fragebögen analysieren.
-
analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
Anwendung mathematischer Methoden und Nutzung von Berechnungstechnologien zur Durchführung von Analysen und zur Erarbeitung von Lösungen für spezifische Probleme.
-
statistische Analysetechniken anwenden
Nutzung von Modellen (deskriptive oder Inferenzstatistiken) und Techniken (Data Mining oder maschinelles Lernen) für statistische Analysen und IKT-Werkzeuge zur Analyse von Daten, Feststellung von Korrelationen und Prognose von Trends.
-
Datenproben gewinnen
Erfassung und Auswahl einer Datenmenge aus der Grundgesamtheit mittels statistischer oder anderer definierter Verfahren.
-
Datenerhebungssysteme verwalten
Entwickeln und Verwalten von Methoden und Strategien zur Maximierung der Datenqualität und der statistischen Effizienz bei der Datenerhebung, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten für die Weiterverarbeitung optimiert sind.
-
visuelle Darstellung von Daten liefern
Anfertigen visueller Darstellungen in Form von Schaubildern oder Diagrammen, um das Verständnis von Daten zu erleichtern.
-
Analyseergebnisse berichten
Erstellung von Forschungsunterlagen oder Präsentationen zur Meldung der Ergebnisse eines durchgeführten Forschungs- und Analyseprojekts unter Angabe der Analyseverfahren und -methoden, die zu den Ergebnissen geführt haben, sowie möglicher Auslegungen der Ergebnisse.
Digitale Zwillingstechnologie
Modell zur Erzeugung einer virtuellen Darstellung eines Objekts oder Systems, das anhand von Echtzeitdaten aktualisiert wird. Die virtuelle Darstellung erfolgt durch die Kombination von Daten und Simulationstechnologie, wobei Sensoren Daten des physischen Objekts wie Temperatur oder Energie erzeugen, um seinen digitalen Zwilling zu erstellen. Maschinelles Lernen, Simulation und logisches Denken sind Teile dieses Prozesses.
Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Theorien, angewandte Grundsätze, Architekturen und Systeme der künstlichen Intelligenz, wie intelligente Agenten, Multiagentensysteme, Expertensysteme, regelbasierte Systeme, neuronale Netze, Ontologien und Erkenntnistheorien.
Python (Computerprogrammierung)
Techniken und Grundsätze der Softwareentwicklung wie Analyse, Algorithmen, Programmierung, Testen und Kompilieren von Programmierparadigmen in Python.
Software für integrierte Entwicklungsumgebungen
Das Paket von Softwareentwicklungswerkzeugen für das Schreiben von Programmen, z. B. Compiler, Debugger, Code-Editor, Code-Highlights, die als Paket in eine einheitliche Benutzerschnittstelle eingebunden sind, z. B. Visual Studio oder Eclipse.
- Bilderkennung
- Computerprogrammierung
- Computersimulation
- Data Engineering
- Datenwissenschaft
- digitale Bildverarbeitung
- maschinelles Lernen
- Statistik
Computer-Vision-Ingenieur: Wie Sie sich qualifizieren und wo Sie studieren können
Was normalerweise für die Qualifikation erforderlich ist: Bildungsniveau, wo es sich um einen reglementierten Beruf handelt und wo man studieren kann.
Bachelor oder gleichwertig
1.282 Studienprogramme in 28 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 303 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.
Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:
NG Engineering Academy GmbH · Deutschland
MSIT Master School Institute of Technology · Deutschland
MSIT Master School Institute of Technology · Deutschland
Intensivkurs: Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft
WIFI NÖ (St. Pölten) · Österreich
Angezeigt: 5 von 1.585
Quellen
- 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
- 2. Source: AMS Weiterbildungsdatenbank, Arbeitsmarktservice Österreich (weiterbildungsdatenbank.at). Data as at 27/09/2026.
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passt Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Datenanalytiker/Datenanalytikerin
20% ÄhnlichkeitDatenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin
19% ÄhnlichkeitDatenqualitätsexperte/Datenqualitätsexpertin
15% ÄhnlichkeitInformatiker/Informatikerin
15% ÄhnlichkeitIT-Innovationsmanager/IT-Innovationsmanagerin
11% ÄhnlichkeitDatentypist/Datentypistin
10% ÄhnlichkeitFür Organisationen
Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse sind für diese Position besonders wichtig?
In welchen Branchen werden Computer-Vision-Ingenieure/Computer-Vision-Ingenieurinnen besonders gefragt?
Welche Art von Arbeitsweise wird in dieser Position erwartet?
Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 3. Oktober 2026 Über unsere Daten