Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz
Schnappschuss
Ingenieure für künstliche Intelligenz/Ingenieurinnen für künstliche Intelligenz wenden in den Bereichen Ingenieurwesen, Robotik und Informatik Methoden der künstlichen Intelligenz an, um Programme zu entwickeln, mit denen Intelligenz simuliert wird, z. B. Denkmodelle, kognitive und wissensbasierte Systeme sowie Systeme zur Problemlösung und Entscheidungsfindung. Außerdem überführen sie strukturiertes Wissen (Ontologien, Wissensdatenbanken) in Computersysteme, um komplexe Probleme zu lösen, die in der Regel ein hohes Maß an Humankompetenz oder künstlicher Intelligenz erfordern.
Ingenieure und Ingenieurinnen für künstliche Intelligenz arbeiten an der Schnittstelle von Ingenieurwesen, Robotik und Informatik. Ihre Arbeit umfasst die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Modellen, die künstliche Intelligenz simulieren. Dies beinhaltet die Entwicklung von Denkmodellen, kognitiven Systemen, wissensbasierten Systemen sowie Systeme zur Problemlösung und Entscheidungsfindung. Ein wichtiger Aspekt ist die Umwandlung von strukturiertem Wissen in funktionierende Computersysteme, um anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen, die normalerweise ein hohes Maß an menschlicher Expertise erfordern.
- • Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Modellen für künstliche Intelligenz.
- • Konzeption und Aufbau von wissensbasierten Systemen und Ontologien.
- • Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme und Anwendungen.
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 Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz
The outlook for Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz 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 Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz 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
- Massendaten analysieren
- Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
- digitale Technologien kreativ einsetzen
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Datenverarbeitungstechniken benutzen
- Datensätze erstellen
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 Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
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 Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz
09 09:00 · Morgen IKT-Systemtheorie anwenden
10 10:30 · Vormittags Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
12 12:00 · Mittag Datensätze erstellen
14 14:00 · Nachmittag Datenverarbeitungstechniken benutzen
15 15:30 · Am späten Nachmittag digitale Technologien kreativ einsetzen
17 17:00 · Zusammenfassung Gestaltungsprozess
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.
-
digitale Technologien kreativ einsetzen
Digitale Werkzeuge und Technologien einsetzen, um Wissen zu schaffen und Verfahren und Produkte zu innovieren. Individuell und kollektiv an der kognitiven Verarbeitung teilnehmen, um konzeptionelle Probleme und Problemsituationen in einem digitalen Umfeld zu verstehen und zu lösen.
-
Datenverarbeitungstechniken benutzen
Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.
-
Gestaltungsprozess
Ermittlung der Arbeitsabläufe und der Ressourcenanforderungen für einen bestimmten Prozess unter Verwendung verschiedener Instrumente, wie Prozesssimulationssoftware, Flussdiagramme und Modelle.
-
Massendaten analysieren
Erfassung und Auswertung umfangreicher Bestände an numerischen Daten, insbesondere zur Ermittlung von Mustern in den Daten.
-
kreative Ideen entwickeln
Entwicklung neuer künstlerischer Konzepte und kreativer Ideen.
-
Datensätze erstellen
Erstellung einer Sammlung neuer oder vorhandener Daten zu einem Themenbereich, die aus einzelnen Datensätzen bestehen, aber als Ganzes betrachtet und bearbeitet werden können.
-
Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
Analysieren der Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden in Bezug auf ein Produkt oder eine Dienstleistung, um Abweichungen und mögliche Unstimmigkeiten zwischen den beteiligten Akteuren zu ermitteln und zu beheben.
-
statistische Software entwickeln
Beteiligung an den Entwicklungsphasen von Computerprogrammen für die ökonometrische und statistische Analyse, z. B. Forschung, Entwicklung neuer Produkte, Entwicklung von Prototypen und Instandhaltung.
-
visuelle Darstellung von Daten liefern
Anfertigen visueller Darstellungen in Form von Schaubildern oder Diagrammen, um das Verständnis von Daten zu erleichtern.
-
IKT-Systemtheorie anwenden
Umsetzen von Grundsätzen der IKT-Systemtheorie, um Systemmerkmale zu erläutern und zu dokumentieren, die universell auf andere Systeme angewendet werden können.
Data-Mining
Methoden der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik sowie Datenbankmethoden, mit denen Inhalte aus einem Datensatz extrahiert werden.
Datenmodelle
Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.
Geschäftsprozessmodellierung
Instrumente, Methoden und Begriffe wie Geschäftsprozessmodell und -notation (BPMN) und Business Process Execution Language (BPEL), die dazu dienen, die Merkmale eines Geschäftsprozesses zu beschreiben und zu analysieren und seine Weiterentwicklung zu modellieren.
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.
Informationsarchitektur
Methoden, mit denen Informationen generiert, strukturiert, gespeichert, gepflegt, verknüpft, ausgetauscht und verwendet werden.
Informationsextraktion
Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.
Informationskategorisierung
Der Prozess der Einstufung der Informationen in Kategorien und die Darstellung der Beziehungen zwischen den Daten für einige klar definierte Zwecke.
Informationsstruktur
Art der Infrastruktur, die das Format der Daten definiert: halbstrukturiert, unstrukturiert und strukturiert.
Python (Computerprogrammierung)
Techniken und Grundsätze der Softwareentwicklung wie Analyse, Algorithmen, Programmierung, Testen und Kompilieren von Programmierparadigmen in Python.
Resource-Description-Framework-Abfragesprache
Die Abfragesprache (z. B. SPARQL ), die zur Abfrage und Manipulation von Daten verwendet werden, die im Format „Resource Description Framework“ (RDF) gespeichert sind.
unstrukturierte Daten
Informationen, die in einer nicht formalisierten Struktur vorliegen oder über kein vorab festgelegtes Datenmodell verfügen. Daher sind sie schwer zu verstehen, und es lassen sich kaum Muster feststellen, ohne dass Techniken wie Data Mining eingesetzt werden.
visuelle Darstellungstechniken
Techniken der visuellen Darstellung und Interaktion, wie z. B. Histogramme, Streudiagramme, Oberflächendiagramme, Kacheldiagramme und parallele Koordinaten, die zur Darstellung abstrakter numerischer und nicht numerischer Daten verwendet werden können, um das menschliche Verständnis dieser Informationen zu verbessern.
Ingenieur für künstliche Intelligenz: 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
3.474 Studienprogramme in 31 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 856 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.
Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:
MSIT Master School Institute of Technology · Deutschland
NG Engineering Academy GmbH · Deutschland
S&N Systemhaus für Netzwerk- und Datentechnik GmbH · Deutschland
KI-Masterclass Basic
TERTIA Berufsförderung GmbH & Co. KG · Deutschland
Angezeigt: 5 von 4.330
Quellen
- 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passt Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Wissensingenieur/Wissensingenieurin
52% ÄhnlichkeitDatenbankdesigner/Datenbankdesignerin
41% ÄhnlichkeitData-Warehouse-Entwickler/Data-Warehouse-Entwicklerin
38% ÄhnlichkeitIT-Systemarchitekt/IT-Systemarchitektin
38% ÄhnlichkeitSoftwarearchitekt/Softwarearchitektin
36% ÄhnlichkeitSoftwareprüfer/Softwareprüferin
34% ÄhnlichkeitFür Organisationen
Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.
Häufig gestellte Fragen
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Welche Soft Skills sind neben technischem Know-how entscheidend?
Ingenieur Für Künstliche Intelligenz/Ingenieurin Für Künstliche Intelligenz — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 19. Oktober 2026 Über unsere Daten