Berufsprofil

Wissensingenieur/Wissensingenieurin

Schnappschuss

Wissensingenieure integrieren strukturierte Kenntnisse (Wissensdatenbanken) in Computersysteme, um komplexe Probleme zu lösen, die in der Regel ein hohes Maß an Humankompetenz oder künstlicher Intelligenz erfordern. Außerdem gewinnen oder extrahieren sie Wissen aus Informationsquellen, verwalten dieses Wissen und stellen es für die Organisation oder die Nutzer bereit. Zu diesem Zweck beherrschen sie die Techniken, mit denen Wissen dargestellt und aufbereitet wird (Regeln, Rahmen, semantische Netze, Ontologien), und setzen Techniken und Tools für die Wissensgewinnung ein. Bisweilen konzipieren und entwickeln sie Expertensysteme oder Systeme der künstlichen Intelligenz, die auf dieses Wissen zugreifen.

Arbeitsmarkt
Fachkräftemangel in Österreich und 9 weitere Länder
ELA/EURES 2025
Industrie
Digitale Technologie
Bildung
Bachelor oder gleichwertig
37%
Belastbarkeit Punktzahl · 2026 (Höher ist besser)
Bachelor oder gleichwertig 54% KI-Exposition · 2026
Arbeitsmarkt

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.

10 von 11 mit Mangel2025Alle 30 wachsend3.7MStellen bis 2035

Mangel: Bulgarien, Dänemark, Griechenland, Irland 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
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 Nicht gemeldet — +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Dänemark Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * — +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.

Bieten Sie Studierenden, Klienten oder Mitarbeitenden Berufsberatung an? Nutzen Sie diese Berufsdaten in Ihrer Organisation.

NexFuture™

Zukunftsaussichten für Wissensingenieur/Wissensingenieurin

The outlook for Wissensingenieur/Wissensingenieurin 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.

Spielen Sie die Zukunft
Wie könnte sich Wissensingenieur/Wissensingenieurin ändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?

Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.

Eine signifikante Transformation auf Aufgabenebene wird in 12 Jahren (um 2038) im Rahmen des ausgewählten Szenarios „Erwartet“ erwartet.
~35%
Belastbarkeit
Automatisierungsrisiko
EXP~60%
Menschlicher Rand
MOAT~35%

Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.

2026
2033
2043
KI-Einführungsgeschwindigkeit:

Modellbasierte Schätzung. Nutzen Sie es als Planungssignal, nicht als Garantie.

Wie KI diese Rolle verändern kann

Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.

37% Im Besitz von Menschen

Was noch immer von den Menschen abhängt

  • IKT-Kenntnisse bewerten
  • Unternehmenswissen steuern
  • Technische Anforderungen definieren
Der menschliche Vorteil Um in dieser Rolle voraus zu bleiben, konzentrieren Sie sich auf Datenbank-Entwicklungswerkzeuge und Geschäftsprozessmodellierung. Diese menschenzentrierten Fähigkeiten sind für KI in den nächsten 20 Jahren am schwierigsten zu replizieren.
31% Helfen

Wo KI zum Co-Piloten werden kann

  • Anforderungen der Geschäftswelt analysieren
  • anwendungsspezifische Schnittstelle verwenden
  • Auszeichnungssprachen verwenden
54% Automatisieren

Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind

  • semantische Hierarchien erstellen
  • Datenbank verwalten
  • Datenbanken nutzen
Detaillierte Analyse

Vitale Signale & KI-Vektoren

KI-Belichtungsvektoren

0-100%
KI / Maschinelles Lernen 31%

Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung

Generative KI 4%

Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle

Kognitive Software 3%

Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung

Roboter- und physische Automatisierung 0%

Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung

Technische Details
Methodik: NexFuture v3.0 Quellen: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualisiert: Okt. 2026

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.

Ein Tag im Leben

Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun

Digitale Technologie

Tag im Leben

Ein typischer Tag als Wissensingenieur/Wissensingenieurin

09
09:00 · Morgen
anwendungsspezifische Schnittstelle verwenden
Verstehen und Verwenden von Schnittstellen, die speziell für eine Anwendung oder einen Anwendungsfall entwickelt wurden.
10
10:30 · Vormittags
Auszeichnungssprachen verwenden
Verwenden von Computersprachen, die sich syntaktisch vom Text unterscheiden, um Anmerkungen zu einem Dokument hinzuzufügen, das Layout festzulegen und Dokumentarten wie HTML zu verarbeiten.
12
12:00 · Mittag
IKT-Kenntnisse bewerten
Bewerten der impliziten Beherrschung eines IKT-Systems durch qualifizierte Experten, um es ausdrücklich für die weitere Analyse und Nutzung vorzubereiten.
14
14:00 · Nachmittag
IKT-Systemtheorie anwenden
Umsetzen von Grundsätzen der IKT-Systemtheorie, um Systemmerkmale zu erläutern und zu dokumentieren, die universell auf andere Systeme angewendet werden können.
15
15:30 · Am späten Nachmittag
semantische Hierarchien erstellen
Erstellen schlüssiger Listen und Hierarchien von Begriffen und Benennungen, um eine kohärente Indexierung in den Wissensorganisationssystemen zu gewährleisten.
17
17:00 · Zusammenfassung
semantische Integration in IKT-Systemen steuern
Überwachung der Integration öffentlicher oder interner Datenbanken und anderer Daten durch Verwendung semantischer Technologien für die Erstellung strukturierter semantischer Ausgaben.

Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.

Fähigkeiten & Wissen

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.

Grundlegende Fähigkeiten
Entwicklung betrieblicher Strategien und Verfahren
  • Unternehmenswissen steuern

    Aufbau von Strukturen und Distributionsstrategien, um die Nutzung von Informationen zu ermöglichen oder zu verbessern, Gewinnung, Auf- und Ausbau von unternehmerischem Wissen/Können mittels geeigneter Instrumente.

  • Technische Anforderungen definieren

    Festlegen technischer Eigenschaften von Waren, Materialien, Methoden, Verfahren, Diensten, Systemen, Softwarelösungen und Funktionalitäten, indem die besonderen Bedürfnisse, die gemäß den Kundenanforderungen erfüllt werden müssen, ermittelt und berücksichtigt werden.

Einrichten von Computersystemen
  • IKT-Systemtheorie anwenden

    Umsetzen von Grundsätzen der IKT-Systemtheorie, um Systemmerkmale zu erläutern und zu dokumentieren, die universell auf andere Systeme angewendet werden können.

  • semantische Integration in IKT-Systemen steuern

    Überwachung der Integration öffentlicher oder interner Datenbanken und anderer Daten durch Verwendung semantischer Technologien für die Erstellung strukturierter semantischer Ausgaben.

Arbeiten mit Computern
  • anwendungsspezifische Schnittstelle verwenden

    Verstehen und Verwenden von Schnittstellen, die speziell für eine Anwendung oder einen Anwendungsfall entwickelt wurden.

Programmierung von Computersystemen
  • Auszeichnungssprachen verwenden

    Verwenden von Computersprachen, die sich syntaktisch vom Text unterscheiden, um Anmerkungen zu einem Dokument hinzuzufügen, das Layout festzulegen und Dokumentarten wie HTML zu verarbeiten.

Überwachen und Bewerten der Leistung von Personen
  • IKT-Kenntnisse bewerten

    Bewerten der impliziten Beherrschung eines IKT-Systems durch qualifizierte Experten, um es ausdrücklich für die weitere Analyse und Nutzung vorzubereiten.

Informationsmanagement
  • Datenbank verwalten

    Anwendung von Datenbankdesignkonzepten und -modellen, Definition von Datenabhängigkeiten, Verwenden von Abfragesprachen und Datenbankmanagementsystemen (DBMS) für die Entwicklung und Verwaltung von Datenbanken.

Verwaltung, Sammlung und Speicherung digitaler Daten
  • Datenbanken nutzen

    Nutzung von Softwaretools zum Verwalten und Organisieren von Daten in einem strukturierten Umfeld aus Attributen, Tabellen und Relationen, um die gespeicherten Daten abzufragen und zu modifizieren.

Analyse von Geschäftstätigkeiten
  • 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.

Dokumentation und Aufzeichnung von Informationen
  • semantische Hierarchien erstellen

    Erstellen schlüssiger Listen und Hierarchien von Begriffen und Benennungen, um eine kohärente Indexierung in den Wissensorganisationssystemen zu gewährleisten.

Wissensgebiete & Software & Technologien
Wissensgebiete
  • Datenbank-Entwicklungswerkzeuge

    Die Methoden und Tools, die für die Schaffung einer logischen und physischen Struktur von Datenbanken verwendet werden, z. B. logische Datenstrukturen, Diagramme, Modellierungsmethoden und das Entity-Relationship-Modell.

  • 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.

  • Informationsextraktion

    Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.

  • Informationsstruktur

    Art der Infrastruktur, die das Format der Daten definiert: halbstrukturiert, unstrukturiert und strukturiert.

  • 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.

  • Systemtheorie

    Grundsätze, die auf alle Arten von Systemen auf allen hierarchischen Ebenen angewandt werden können und die interne Organisation des Systems, seine Mechanismen zur Wahrung der Identität und Stabilität sowie der Anpassung und Selbstregulierung sowie seine Abhängigkeiten und Wechselwirkung mit der Umwelt beschreiben.

  • Verarbeitung natürlicher Sprache

    Technologien, die es IKT-Geräten ermöglichen, Nutzer über die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihnen zu interagieren.

  • Webprogrammierung

    Das Programmplanungsparadigma, das sich auf die Kombination von Markup (wobei Text um Kontext und Struktur ergänzt wird) und anderer Webprogrammierungscodes wie AJAX, JavaScript und PHP stützt, um geeignete Maßnahmen durchzuführen und den Inhalt zu visualisieren.

Branchenübergreifende Kompetenzen
  • Aufgaben-Algorithmisierung
  • Business-Intelligence
  • Data Engineering
Software & Technologien
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsC++TableauOracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCAtlassian JIRAPerlAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareC#Atlassian ConfluenceApache HadoopGitSplunk EnterpriseApache HiveGitHubApache CassandraRubyNoSQLAmazon RedshiftPostgreSQLElasticsearchMongoDBApache KafkaGoDockerJavaScript Object Notation JSONAmazon Elastic Compute Cloud EC2Microsoft Power BIScalaApache SparkJenkins CI
Schlüsselmerkmale, die Sie brauchen
Analytisches Denken Zusammenarbeit Anerkennung Unabhängigkeit Leistung/Anstrengung Leistung Innovation Integrität Anpassungsfähigkeit/Flexibilität Zuverlässigkeit Vielfalt Stressresistenz Führung Fürsorge für andere Soziale Orientierung Selbstkontrolle
Wichtige Belohnungen, die Sie erwarten können
LeistungArbeitsbedingu…AnerkennungBeziehungenUnterstützungUnabhängigkeit
So qualifizieren Sie sich

Wissensingenieur: 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.

Typisches Bildungsniveau

Bachelor oder gleichwertig

Wo man studieren kann

2.172 Studienprogramme in 27 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 353 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.

Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:

Berufsausbildung Ausbildung: Fachinformatiker/-in für Anwendungsentwicklung (IHK)

WAVE Campus GmbH · Deutschland

Berufsausbildung Vorbereitung auf die Externenprüfung Fachinformatiker/-in Anwendungsentwicklung (IHK)

IAL Institut für angewandte Logistik GmbH · Deutschland

Kurzkurs

Lehrgang Applikationsentwicklung - Coding

WIFI Oberösterreich · Österreich

Quellen
  1. 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
  2. 2. Source: AMS Weiterbildungsdatenbank, Arbeitsmarktservice Österreich (weiterbildungsdatenbank.at). Data as at 27/09/2026.
Karriereentwicklung

Entwicklungspfade & ähnliche Rollen

Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.

Für Organisationen

Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.

Häufige Fragen

Häufig gestellte Fragen

Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sind besonders wichtig für Wissensingenieure?
Neben fundierten Kenntnissen in Informatik, künstlicher Intelligenz und Datenbankmanagement sind analytische Fähigkeiten, die Fähigkeit zur strukturierten Informationsverarbeitung und eine ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit entscheidend. Erfahrung mit Wissensmodellierungstechniken (z.B. Ontologien, semantische Netze) ist ebenfalls von Vorteil.
Wie unterscheidet sich die Rolle des Wissensingenieurs von der eines Data Scientists?
Während Data Scientists sich hauptsächlich auf die Analyse großer Datenmengen und die Ableitung von Mustern konzentrieren, liegt der Fokus des Wissensingenieurs auf der Strukturierung und Bereitstellung von Wissen, das bereits existiert oder durch Expertenwissen gewonnen wurde. Data Scientists arbeiten oft mit rohen Daten, Wissensingenieure mit bereits aufbereitetem Wissen.
Welche Karrierewege gibt es für Wissensingenieure?
Mit der steigenden Bedeutung von Wissenmanagement in Unternehmen eröffnen sich vielfältige Karrierewege. Sie können sich auf die Entwicklung von Expertensystemen spezialisieren, in der Wissensmodellierung tätig werden oder Führungspositionen im Bereich Knowledge Management übernehmen. Die Karriereband 5 deutet auf eine strategische Führungsposition hin, in der Sie die Wissensstrategie des Unternehmens mitgestalten.
Wissensingenieur/Wissensingenieurin — 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: 3. Oktober 2026 Über unsere Daten