Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz
Schnappschuss
Gestalten Sie die Zukunft intelligenter Systeme! Als Ingenieur für künstliche Intelligenz/Ingenieurin für künstliche Intelligenz entwickeln Sie innovative Lösungen, die menschliche Denkprozesse simulieren und komplexe Probleme lösen – von Robotik bis hin zu wissensbasierten Systemen.
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.
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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.
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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.
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Data-Mining
Methoden der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik sowie Datenbankmethoden, mit denen Inhalte aus einem Datensatz extrahiert werden.
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Datenmodelle
Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.
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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.
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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.
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Informationsarchitektur
Methoden, mit denen Informationen generiert, strukturiert, gespeichert, gepflegt, verknüpft, ausgetauscht und verwendet werden.
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Informationsextraktion
Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.
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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.
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Datenverarbeitungstechniken benutzen
Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.
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Gestaltungsprozess
Ermittlung der Arbeitsabläufe und der Ressourcenanforderungen für einen bestimmten Prozess unter Verwendung verschiedener Instrumente, wie Prozesssimulationssoftware, Flussdiagramme und Modelle.
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Massendaten analysieren
Erfassung und Auswertung umfangreicher Bestände an numerischen Daten, insbesondere zur Ermittlung von Mustern in den Daten.
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kreative Ideen entwickeln
Entwicklung neuer künstlerischer Konzepte und kreativer Ideen.
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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.
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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.
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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.
Fähigkeits-DNA
Arbeitspersönlichkeitsmerkmale und Werte, die diese Rolle definieren
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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 — gibt es in Europa einen Mangel?
- Ja. In der ELA/EURES-Ausgabe 2025 wurde in 10 der 14 europäischen Länder, die diese Berufsgruppe bewertet haben, ein Mangel gemeldet: Österreich, Belgien, Bulgarien, Zypern und 6 weitere. Österreich meldet seit 3 Jahren in Folge einen Mangel. Diese Bewertungen werden je Berufsgruppe veröffentlicht, nicht je Berufsbezeichnung.
- 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.