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.
Kräftigere Farbe: in mehr aufeinanderfolgenden Jahren gleich gemeldet.
Die Zahlen gelten für Akademische und vergleichbare Fachkräfte in der Informations- und Kommunikationstechnologie — 75 Berufe einschließlich dieses.
Mangel: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus und 6 weitere.
Längster anhaltender Mangel: Austria, 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.
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.
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Könnte Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin zu Ihnen passen?
Beantworten Sie drei kurze Fragen. Hierbei handelt es sich nicht um eine vollständige Bewertung, sondern um einen Vorgeschmack, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, ob Sie Ihr Profil vergleichen möchten.
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, die Analytisches Denken erfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, die Zusammenarbeit erfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, die Leistung erfordern?
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.
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
Finden Sie heraus, ob diese Rolle zu Ihrer Karriere-DNA passt
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Scannen, um auf dem Mobilgerät fortzufahrenComputer-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
Echte Programme, die zu diesem Beruf führen, nach Ländern.
Award in Advanced Machine Learning (Computer Science)
Award in Artificial Intelligence (Computer Science)
Award in Introduction to Deep-Learning (Computer Science)
Postgraduate Diploma in Science in Artificial Intelligence
Postgraduate Diploma in Science in Artificial Intelligence
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% ÄhnlichkeitHäufig gestellte Fragen
- Welche Vorkenntnisse sind für diese Position besonders wichtig?
- Fundierte Kenntnisse in Mathematik (insbesondere lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie), Programmierung (z.B. Python, C++) und Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen (z.B. TensorFlow, PyTorch) sind essenziell. Ein tiefes Verständnis von Bildverarbeitungs-Techniken und Algorithmen ist ebenfalls erforderlich.
- In welchen Branchen werden Computer-Vision-Ingenieure/Computer-Vision-Ingenieurinnen besonders gefragt?
- Die Nachfrage ist in verschiedenen Sektoren hoch, darunter Automobilindustrie (autonomes Fahren), Robotik, Gesundheitswesen (medizinische Bildverarbeitung), Einzelhandel (Bilderkennung für Bestandsverwaltung) und Sicherheitstechnik.
- Welche Art von Arbeitsweise wird in dieser Position erwartet?
- Diese Position ist in erster Linie an ein festes Arbeitsverhältnis gebunden. Sie arbeiten meist im Team, übernehmen aber auch strategische Führungsaufgaben und können eigenverantwortlich an Projekten arbeiten.
- Computer-Vision-Ingenieur/Computer-Vision-Ingenieurin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
- 112.590 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 69.490 bis 163.350 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 20. September 2026 Über unsere Daten