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.
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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KönnteIngenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenzzu 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, dieAnalytisches Denkenerfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieZusammenarbeiterfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, dieLeistungerfordern?
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 sichIngenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenzändern, 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.
Wie könnte sichIngenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenzändern, 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.
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 alsIngenieur 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.
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.
-
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.
Fähigkeits-DNA
Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren
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Scannen, um auf dem Mobilgerät fortzufahrenPath to become an Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz
What it typically takes to qualify: education level, where it is a regulated profession, and where to study.
Bachelor oder gleichwertig
Real programmes leading to this occupation, by country.
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passtIngenieur 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% ÄhnlichkeitHäufig gestellte Fragen
- Welche Programmiersprachen sind für diese Position besonders wichtig?
- Häufig verwendete Programmiersprachen sind Python, Java und C++. Kenntnisse in Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sind ebenfalls von Vorteil, da diese oft zur Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen eingesetzt werden.
- Wie sieht ein typischer Karriereweg für einen Ingenieur für künstliche Intelligenz aus?
- Aufgrund der strategischen Führungsebene (Career Band 5) beinhaltet der Karriereweg in der Regel die Leitung von KI-Projekten, die Führung von Teams und die Entwicklung von KI-Strategien für das Unternehmen. Weiterbildung in Bereichen wie Machine Learning, Deep Learning und Data Science ist essenziell.
- Welche Soft Skills sind neben technischem Know-how entscheidend?
- Neben fundierten technischen Kenntnissen sind ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten und Kommunikationsstärke wichtig. Die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären und interdisziplinär zusammenzuarbeiten, ist ebenfalls von großer Bedeutung.
- Ingenieur Für Künstliche Intelligenz/Ingenieurin Für Künstliche Intelligenz — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
- 140.910 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 82.590 bis 206.220 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.