Artificiële-intelligentie-ingenieur
Momentopname
Artificiële-intelligentie-ingenieurs passen methoden van artificiële intelligentie toe op het gebied van engineering, robotica en computerwetenschap om programma’s te ontwerpen die intelligentie simuleren, waaronder denkmodellen, cognitieve en op kennis gebaseerde systemen, probleemoplossing en besluitvorming. Zij integreren daarnaast gestructureerde kennis in computersystemen (ontologieën, kennisbanken) om complexe problemen op te lossen die normaal gesproken een hoog niveau van menselijke deskundigheid of artificiële-intelligentiemethoden vereisen.
Als artificiële-intelligentie-ingenieur ben je verantwoordelijk voor het ontwerpen en implementeren van intelligente systemen. Je werkt aan projecten die variëren van robotica en engineering tot computerwetenschappen. Je integreert kennis en data in computersystemen om complexe uitdagingen op te lossen die normaal gesproken menselijke expertise vereisen. Je bent een cruciale schakel in het ontwikkelen van oplossingen die processen automatiseren, besluitvorming verbeteren en nieuwe mogelijkheden creëren.
- • Het ontwikkelen en implementeren van artificiële-intelligentie algoritmen en modellen.
- • Het integreren van gestructureerde kennis (ontologieën, kennisbanken) in computersystemen.
- • Het ontwerpen van programma's die denkmodellen, cognitieve systemen en probleemoplossende capaciteiten simuleren.
Waar dit beroep gevraagd is
Gemelde tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt, per jaar. Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
De cijfers gelden voor Specialisten op het gebied van informatie- en communicatietechnologie — 75 beroepen inclusief dit beroep.
Tekort: België, Bulgarije, Cyprus, Ierland en nog 6.
Langstlopende tekort: Oostenrijk, 3 jaar.
Kies een gebied op de kaart om de cijfers te zien.
Over deze bron›
Bron: ELA/EURES, tekorten en overschotten op de arbeidsmarkt. De gegevens worden gepubliceerd op het niveau van de beroepsgroep en betreffen Europa. Edities verschillen in de opzet van de bijlage en in welke landen zijn opgenomen, dus een verschil tussen jaren betekent niet altijd dat de arbeidsmarkt is veranderd. Grijze landen zijn niet gemeld, en dat is iets anders dan in evenwicht zijn.
Wat deze woorden betekenen
De vier dingen waarover dit onderdeel rapporteert
- Gemelde vraag
- Gemelde vraag geeft aan of werkgevers melden dat zij mensen nodig hebben voor dit beroep — een beoordeling die door een nationale of Europese instantie is gepubliceerd, geen telling.
- Welke kant het op gaat
- Welke kant het op gaat laat zien in welke richting de werkgelegenheid in dit beroep zich de komende jaren naar verwachting ontwikkelt, volgens een officiële prognose.
- Vacatures
- Vacatures geven bij benadering aan hoeveel vacatures ontstaan — door groei en doordat mensen het beroep verlaten.
- Gebruikelijke beloning
- Gebruikelijke beloning is wat mensen in dit beroep gewoonlijk verdienen op plaatsen waarvoor de bron dit publiceert. Een leeg veld betekent niet dat het werk onbetaald is; het betekent dat niemand dit voor die plaats publiceert.
Een maatstaf wordt weggelaten wanneer niemand die voor die plaats publiceert, in plaats van hem als nul weer te geven.
Welke kant de markt voor u op gaat
- In uw voordeel
- Meer openstaande plekken dan zoekenden — werkgevers concurreren om kandidaten.
- In evenwicht
- Openstaande plekken en zoekenden houden elkaar ongeveer in evenwicht.
- Veel concurrentie
- Meer zoekenden dan openstaande plekken — houd rekening met concurrentie.
- Tegenstrijdige signalen
- De bronnen spreken elkaar tegen, of dezelfde beroepsgroep kent in het ene deel een tekort en in het andere een overschot.
Elke bron leidt tot één van deze vier uitkomsten: In uw voordeel, In evenwicht, Veel concurrentie of Tegenstrijdige signalen. Zo is er één vaste woordenschat om te leren. Wat verschilt, is het bewijs erachter, dat onder elke uitkomst staat: een gemeten verhouding tussen het aantal Vacatures en werkzoekenden, of een beoordeling die door een nationale instantie is gepubliceerd.
Hoe dit beroep zich verhoudt tot andere beroepen in hetzelfde land
- Sterk
- Tot de sterkste in that country
- Goed
- Sterker dan de meeste beroepen in that country
- Gemengd
- Ongeveer gemiddeld voor that country
- Zwak
- Zwakker dan de meeste beroepen in that country
Dit is een rang binnen één land, geen score die u over grenzen kunt meenemen — de registers achter twee landen tellen verschillende mensen, dus hetzelfde getal betekent in elk land iets anders. Daarom kan een beroep ook tot de groep Sterk in een land behoren en toch als Veel concurrentie worden weergegeven: het loopt voorop in een markt die over het geheel genomen veel concurrentie kent.
Waar deze gegevens vandaan komen
Elk cijfer wordt gepubliceerd door een nationaal statistiekbureau, een openbare dienst voor arbeidsbemiddeling of een Europese instantie, en op elke kaart staan de bron en de periode waarop de gegevens betrekking hebben. Sommige plaatsen worden maandelijks geteld, andere één of twee keer per jaar beoordeeld. Daardoor kunnen twee plaatsen op dezelfde kaart verschillende momenten beschrijven — de datum wordt altijd vermeld.
Dit alles voorspelt niet hoe groot de kansen van één persoon zijn. Het beschrijft een markt.
Gemelde vraag · Gebruikelijke beloning · Welke kant het op gaat (Nederland, België, Duitsland, Luxemburg, Denemarken, Zweden)
| Gemelde vraag | Gebruikelijke beloning | Welke kant het op gaat | |
|---|---|---|---|
| Nederland | Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| België | Tekort én overschot gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Duitsland | Tekort gemeld ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxemburg | Niet gemeld | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Denemarken | Overschot gemeld ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Zweden | Tekort gemeld ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Gepubliceerd voor beroepsgroepen, niet voor afzonderlijke functietitels.
Begeleidt u studenten, cliënten of werknemers? Gebruik deze beroepsgegevens in uw organisatie.
Toekomstperspectief voor artificiële-intelligentie-ingenieur
The outlook for artificiële-intelligentie-ingenieur reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hoe worden deze scores berekend?
De Veerkrachtindex (0–100) schat hoe structureel beschermd dit beroep is tegen automatisering en AI-verstoring, op basis van taakanalyse. Hogere scores betekenen meer taken die menselijk oordeel vereisen. AI-blootstelling toont het geschatte percentage taakmuren dat door huidige AI-mogelijkheden kan worden beïnvloed. Dit zijn op modellen gebaseerde structurele indicatoren, geen voorspellingen over individuele baanzekerheid.
Hoe kan artificiële-intelligentie-ingenieur veranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.
Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.
Modelgebaseerde schatting. Gebruik het als planningssignaal, niet als garantie.
Vergelijk dit met uw profiel
Hoe AI deze rol kan veranderen
Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.
Wat hangt nog steeds van mensen af
- technische eisen vaststellen
Waar AI een co-piloot kan worden
- grote hoeveelheden gegevens analyseren
- bedrijfsbehoeften analyseren
- creatief gebruikmaken van digitale technologieën
Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering
- gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
- gegevenssets maken
Vitale functies & AI-vectoren
AI-blootstellingsvectoren
0-100%Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken
Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen
Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering
Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing
Technische details
NexFuture v3.0 schat blootstelling aan automatisering rechtstreeks uit de essentiële ESCO-vaardigheidsgroepen, gewogen naar vaardigheidsmassa en gekalibreerd op expertankers. Scores zijn probabilistische schattingen, geen garanties. Zie het NexFuture-methodologie-whitepaper voor volledige details.
Meet de blootstelling aan automatisering. Het meet niet het salaris, de vraag of hoeveel banen er bij u in de buurt zijn.
Wat mensen in deze rol meestal doen
Digitale technologie
Een typische dag als artificiële-intelligentie-ingenieur
09 09:00 · Ochtend ICT-systeemtheorie toepassen
10 10:30 · Halverwege de ochtend bedrijfsbehoeften analyseren
12 12:00 · Middag creatief gebruikmaken van digitale technologieën
14 14:00 · Middag creatieve ideeën ontwikkelen
15 15:30 · Laat in de middag gegevenssets maken
17 17:00 · Afronding gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.
Wat u nodig hebt voor dit werk
De vaardigheden, kennis en tools waar deze rol om vraagt — en de kenmerken en beloningen die ermee gepaard gaan.
-
creatief gebruikmaken van digitale technologieën
Gebruikmaken van tools en technologieën om kennis en innovatieve processen en producten te creëren. Individueel en collectief deelnemen aan cognitieve verwerking om conceptuele problemen en probleemsituaties in digitale omgevingen te begrijpen en op te lossen.
-
gegevensverwerkingstechnieken gebruiken
Relevante gegevens en informatie verzamelen, gegevens naar behoren opslaan en actualiseren en afbeeldingen en gegevens voorstellen met behulp van grafieken en statistische diagrammen.
-
processen ontwerpen
De workflow en de benodigde middelen voor een bepaald proces in kaart te brengen, met gebruikmaking van diverse instrumenten zoals processimulatiesoftware, stroomdiagrammen en schaalmodellen.
-
grote hoeveelheden gegevens analyseren
Numerieke gegevens in grote hoeveelheden verzamelen en evalueren, met name met het oog op het vaststellen van patronen tussen de gegevens.
-
creatieve ideeën ontwikkelen
Ontwikkelen van nieuwe artistieke concepten en creatieve ideeën.
-
gegevenssets maken
Genereren van een verzameling nieuwe of bestaande gerelateerde datasets die uit afzonderlijke elementen bestaan, maar kunnen worden gebruikt als één eenheid.
-
bedrijfsbehoeften analyseren
De behoeften en verwachtingen van klanten in verband met een product of dienst bestuderen om inconsistenties en mogelijke onenigheden van betrokken belanghebbenden te bepalen en op te lossen.
-
statistische software ontwikkelen
Deelnemen aan de verschillende ontwikkelingsstadia van computerprogramma's voor econometrische en statistische analyse, zoals onderzoek, ontwikkeling van nieuwe producten, prototyping en onderhoud.
-
visuele gegevenspresentatie bieden
Visuele voorstellingen van gegevens maken, bijvoorbeeld in de vorm van grafieken of diagrammen, voor een beter begrip.
-
ICT-systeemtheorie toepassen
Principes van de ICT-systementheorie implementeren om systeemkenmerken die universeel toepasbaar zijn op andere systemen te verklaren en te documenteren
datamining
De methoden van kunstmatige intelligentie, machinaal leren, statistiek en databanken die worden gebruikt om inhoud uit een dataset te extraheren.
gegevensextractie
De technieken en methoden die worden gebruikt om informatie uit ongestructureerde of semigestructureerde digitale documenten en bronnen te verkrijgen en te extraheren.
gegevensmodellen
De technieken en de bestaande systemen voor de structurering van de gegevenselementen en de onderlinge verbanden daartussen, alsook de methoden voor de interpretatie van de gegevensstructuren en -verhoudingen.
informatie-indeling
De indeling van de informatie in categorieën en het aantonen van de relatie tussen de gegevens voor een aantal duidelijk omschreven doeleinden.
informatiearchitectuur
De methoden waarmee informatie wordt gegenereerd, gestructureerd, opgeslagen, onderhouden, gekoppeld, uitgewisseld en gebruikt.
informatiestructuur
Het type infrastructuur dat het formaat van de gegevens bepaalt: semi-gestructureerd, ongestructureerd en gestructureerd.
modellering van bedrijfsprocessen
De hulpmiddelen, methoden en notaties zoals Business Process Model and Notation (BPMN) en Business Process Execution Language (BPEL), die worden gebruikt om de kenmerken van bedrijfsprocessen te beschrijven en te analyseren en de verdere ontwikkeling ervan te modelleren.
ongestructureerde gegevens
De informatie die niet op een vooraf vastgestelde manier is geordend of geen vooraf vastgesteld gegevensmodel heeft, die moeilijk te begrijpen is en waarin moeilijk patronen herkend kunnen worden zonder gebruik te maken van technieken zoals datamining.
principes van kunstmatige intelligentie
De theorieën, toegepaste principes, architecturen en systemen met betrekking tot kunstmatige intelligentie, zoals intelligente agenten, multi-agentsystemen, expertsystemen, op regels gebaseerde systemen, neurale netwerken, ontologieën en cognitietheorieën.
Python (computerprogrammering)
De technieken en beginselen van softwareontwikkeling zoals analyse, algoritmen, codering, testen en samenstellen van programmeringsmodellen in Python.
querytaal voor resource description framework
De querytalen zoals SPARQL, voor het ophalen en manipuleren van de gegevens die zijn opgeslagen in Resource Description Framework format (RDF).
technieken voor visuele presentatie
De technieken voor visuele weergave en interactie, waaronder histogrammen, strooiingsdiagrammen, 3D-oppervlakdiagrammen, boomdiagrammen en diagrammen met parallelle coördinaten, die kunnen worden gebruikt om abstracte numerieke en niet-numerieke gegevens te presenteren om mensen meer inzicht in deze gegevens te bieden.
Artificiële-intelligentie-ingenieur: hoe u zich kunt kwalificeren en waar u kunt studeren
Wat er doorgaans nodig is om in aanmerking te komen: opleidingsniveau, waar het een gereglementeerd beroep is en waar je moet studeren.
Bachelorgraad
3.474 opleidingen in 31 landen leren de kernvaardigheden die nodig zijn voor dit beroep. Plus 856 korte cursussen die elk één vaardigheid aanleren.
Enkele voorbeelden, gegeven in de taal van deze pagina:
Data Science and Artificial Intelligence Technology
Technische Universiteit Delft · Nederland
M Cognitive Science and AI: Psychological Research
Tilburg University · Nederland
Vrije Universiteit Brussel · België
Getoond: 6 van 4.330
Bronnen
- 1. Bron: DUO open onderwijsdata
- 2. Source: Hogeronderwijsregister, Flemish government (hogeronderwijsregister.be). Flemish Community of Belgium only.
Groeipaden & vergelijkbare rollen
Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.
Waar past artificiële-intelligentie-ingenieur?
Gelijkenisscores gebaseerd op overlap van vaardigheden uit ESCO-gegevens.
Voor organisaties
De gegevens op deze pagina, ingezet voor uw studenten, cliënten en medewerkers.
Veelgestelde vragen
Welke specifieke programmeertalen en tools zijn belangrijk voor een artificiële-intelligentie-ingenieur?
Hoe ziet een typische werkdag eruit voor een artificiële-intelligentie-ingenieur?
Wat voor soort leiderschapskwaliteiten worden van een artificiële-intelligentie-ingenieur op Career Band 5 verwacht?
Artificiële-Intelligentie-Ingenieur — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
Bronnen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gegevens bijgewerkt op 19 oktober 2026 Over onze gegevens