Beroepsprofiel

Ingenieur computervisie

Momentopname

Ingenieurs computervisie onderzoeken, ontwerpen, ontwikkelen en trainen algoritmen voor kunstmatige intelligentie en primitieven voor machinaal leren die de inhoud van digitale afbeeldingen begrijpen op basis van een grote hoeveelheid gegevens. Zij passen dit inzicht toe om verschillende concrete problemen op te lossen, zoals beveiliging, autonoom rijden, robotproductie, digitale beeldclassificatie, medische beeldverwerking en diagnose enz.

Arbeidsmarkt
Tekort in Nederland en 8 andere landen
ELA/EURES 2025
Industrie
Digitale technologie
Onderwijs
Bachelorgraad
29%
Veerkracht Scoren · 2026 (Hoe hoger, hoe beter)
Bachelorgraad 64% AI-blootstelling · 2026
Arbeidsmarkt

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.

10 van 14 met tekort2025Alle 30 groeien3.7Mvacatures tot 2035

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
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.

NexFuture™

Toekomstperspectief voor ingenieur computervisie

The outlook for ingenieur computervisie 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.

Speel de toekomst
Hoe kan ingenieur computervisie veranderen naarmate de adoptie van AI toeneemt?

Verschillende taakgebieden kunnen verschuiven naar AI-ondersteunde workflows, waardoor omscholing belangrijker wordt.

Een significante transformatie op taakniveau wordt geschat over 10 jaar (rond 2036) onder het geselecteerde „Verwacht“-scenario.
~25%
Veerkracht
Automatiseringsrisico
EXP~70%
Menselijke voorsprong
MOAT~25%

Illustratief scenario op basis van automatiseerbaarheid van taken — geen voorspelling. Waarden worden afgerond naarmate je verder vooruitkijkt.

2026
2032
2041
AI-adoptiesnelheid:

Modelgebaseerde schatting. Gebruik het als planningssignaal, niet als garantie.

Hoe AI deze rol kan veranderen

Deterministische, op modellen gebaseerde interpretatie van huidige rolsignalen – geen garantie voor vervanging.

29% Eigendom van mensen

Wat hangt nog steeds van mensen af

  • technische eisen vaststellen
Het menselijk voordeel Om voorop te blijven in deze rol, concentreer je op digitale tweeling-technologie en principes van kunstmatige intelligentie. Deze mensgerichte vaardigheden zijn voor AI het moeilijkst om in de komende 20 jaar te repliceren.
37% Assisteren

Waar AI een co-piloot kan worden

  • technieken toepassen voor statistische analyses
  • literatuuronderzoek uitvoeren
  • computergestuurde hulpmiddelen voor software-engineering gebruiken
64% Automatiseer

Taken die het meest worden blootgesteld aan automatisering

  • steekproefgegevens behandelen
  • analyseresultaten rapporteren
  • analytische wiskundige berekeningen uitvoeren
Gedetailleerde analyse

Vitale functies & AI-vectoren

AI-blootstellingsvectoren

0-100%
AI / machinaal leren 37%

Blootstelling aan AI-ondersteunde analyse, patroonherkenning en voorspellende modelleringstaken

Generatieve AI 3%

Blootstelling aan inhoudgeneratie, creatieve vergroting en tools voor grote taalmodellen

Robotische en fysieke automatisering 0%

Blootstelling aan fysieke automatisering, robotica en sensorgestuurde taakverplaatsing

Cognitieve software 0%

Blootstelling aan werkstroomautomatisering, beslissingsondersteunende software en procesdigitalisering

Technische details
Methodologie: NexFuture v3.0 Bronnen: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Bijgewerkt: okt 2026

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.

Een dag uit het leven

Wat mensen in deze rol meestal doen

Digitale technologie

Dag uit het leven

Een typische dag als ingenieur computervisie

09
09:00 · Ochtend
toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking
Creëren van software op maat voor de verwerking van gegevens door de juiste programmeertaal voor de computer te selecteren en te gebruiken, zodat een ICT-systeem de gevraagde output kan produceren op basis van de verwachte input.
10
10:30 · Halverwege de ochtend
computergestuurde hulpmiddelen voor software-engineering gebruiken
Softwaretools (CASE) gebruiken om de ontwikkeling, levenscyclus, het ontwerp en de implementatie van hoogwaardige software en applicaties te ondersteunen die gemakkelijk kunnen worden onderhouden.
12
12:00 · Middag
gegevens normaliseren
Het beperken van de gegevens tot hun accurate basisvorm (normale formulieren) om die resultaten te bereiken als minimalisering van de afhankelijkheid, eliminatie van redundantie, vergroting van de consistentie.
14
14:00 · Middag
gegevensprocessen vaststellen
Gebruik maken van ICT-instrumenten om wiskundige, algoritmische of andere gegevensverwerkingsprocessen toepassen om informatie te genereren.
15
15:30 · Laat in de middag
softwarebibliotheken gebruiken
Gebruik maken van verzamelingen van codes en softwarepakketten die frequent gebruikte routines vastleggen om de programmeurs te helpen hun werk te vereenvoudigen.
17
17:00 · Afronding
softwareprototype ontwikkelen
Een eerste onvolledige of voorlopige versie van een softwareapplicatie aanmaken om een aantal specifieke aspecten van het eindproduct te simuleren.

De taakvolgorde is illustratief. Individuele dagen variëren.

Vaardigheden en kennis

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.

Essentiële vaardigheden
digitale gegevens verzamelen, beheren en bewaren
  • gegevens normaliseren

    Het beperken van de gegevens tot hun accurate basisvorm (normale formulieren) om die resultaten te bereiken als minimalisering van de afhankelijkheid, eliminatie van redundantie, vergroting van de consistentie.

  • gegevensprocessen vaststellen

    Gebruik maken van ICT-instrumenten om wiskundige, algoritmische of andere gegevensverwerkingsprocessen toepassen om informatie te genereren.

  • aan gegevensopschoning doen

    Het opsporen en corrigeren van corrupte bestanden van datasets, ervoor zorgen dat de gegevens volgens de richtsnoeren gestructureerd worden en blijven.

  • processen voor gegevenskwaliteit implementeren

    Toepassen van kwaliteitsanalyse-, validerings- en verificatietechnieken op gegevens om de integriteit van de gegevens te controleren.

  • softwarebibliotheken gebruiken

    Gebruik maken van verzamelingen van codes en softwarepakketten die frequent gebruikte routines vastleggen om de programmeurs te helpen hun werk te vereenvoudigen.

programmeren van computersystemen
  • computergestuurde hulpmiddelen voor software-engineering gebruiken

    Softwaretools (CASE) gebruiken om de ontwikkeling, levenscyclus, het ontwerp en de implementatie van hoogwaardige software en applicaties te ondersteunen die gemakkelijk kunnen worden onderhouden.

  • dimensionaliteitsreductie uitvoeren

    Het aantal variabelen of kenmerken voor een dataset verminderen in algoritmen voor machinaal leren door middel van methoden zoals hoofdcomponentenanalyse, matrixfactorisatie, auto-encodermethoden en andere.

  • een systeem voor computervisie ontwikkelen

    Verschillende computervisie-instrumenten en -methoden, zoals beeldverwerving, beeldverwerking, beeldsegmentatie en -classificatie, detectie enz. toepassen en combineren in één systeem om computers in staat te stellen informatie uit digitale beelden zoals foto’s of video te halen.

  • softwareprototype ontwikkelen

    Een eerste onvolledige of voorlopige versie van een softwareapplicatie aanmaken om een aantal specifieke aspecten van het eindproduct te simuleren.

  • toepassingen ontwikkelen voor gegevensverwerking

    Creëren van software op maat voor de verwerking van gegevens door de juiste programmeertaal voor de computer te selecteren en te gebruiken, zodat een ICT-systeem de gevraagde output kan produceren op basis van de verwachte input.

wetenschappelijk of marktonderzoek uitvoeren
  • literatuuronderzoek uitvoeren

    Een alomvattend en systematisch onderzoek van informatie en publicaties over een specifiek onderwerp uitvoeren. Een vergelijkende samenvatting van de evaluatiedocumentatie presenteren.

monitoren van ontwikkelingen binnen het vakgebied
  • actuele gegevens interpreteren

    Gegevens analyseren die verkregen werden uit bronnen zoals marktgegevens, wetenschappelijke documenten, eisen van klanten en vragenlijsten die actueel zijn om de ontwikkeling en innovatie binnen expertisedomeinen te beoordelen.

uitvoeren van berekeningen
  • analytische wiskundige berekeningen uitvoeren

    Wiskundige methoden toepassen en gebruik maken van de berekeningstechnologieën om analyses uit te voeren en oplossingen voor specifieke problemen te bedenken.

analyseren en evalueren van informatie en gegevens
  • technieken toepassen voor statistische analyses

    Gebruiksmodellen (beschrijvende of inferentiestatistieken) en technieken (datamining of machinaal leren) voor statistische analyse en ICT-instrumenten om gegevens te analyseren, correlaties en verwachte trends aan het licht te brengen.

verzamelen van informatie uit fysieke en elektronische bronnen
  • steekproefgegevens behandelen

    Verzamelen en selecteren van gegevens van een populatie via een statistische of andere gedefinieerde procedure.

beheren van informatie
  • systemen voor gegevensverzameling beheren

    Ontwikkelen en beheren van methoden en strategieën om de kwaliteit van de gegevens en de statistische efficiëntie bij het verzamelen van gegevens te maximaliseren, om ervoor te zorgen dat de verzamelde gegevens geoptimaliseerd worden voor verdere verwerking.

presenteren van onderzoeks- en technische informatie
  • visuele gegevenspresentatie bieden

    Visuele voorstellingen van gegevens maken, bijvoorbeeld in de vorm van grafieken of diagrammen, voor een beter begrip.

documenteren van technische ontwerpen, procedures, problemen en werkzaamheden
  • analyseresultaten rapporteren

    Onderzoeksdocumenten opstellen of presentaties geven om de resultaten van een uitgevoerd onderzoeks- en analyseproject te rapporteren, met vermelding van de analyseprocedures en -methoden die tot de resultaten hebben geleid, alsmede mogelijke interpretaties van de resultaten.

Kennisgebieden & Software en technologieën
Kennisgebieden
  • digitale tweeling-technologie

    Model dat is ontworpen om een virtuele representatie van een object of systeem te genereren die wordt geactualiseerd op basis van realtime gegevens. Het virtuelerepresentatieproces vindt plaats door de combinatie van gegevens en technologiesimulatie, waarbij sensoren worden gebruikt om gegevens van het fysieke object te leveren, zoals temperatuur of energie, om zo de digitale tweeling tot stand te brengen. Machinaal leren, simulatie en redeneren zijn bij dit proces betrokken.

  • 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.

  • software voor geïntegreerde ontwikkelomgevingen

    De reeks softwareontwikkelingstools voor het schrijven van programma’s, zoals compiler, debugger, programmeereditor, code highlights, verpakt in een uniforme gebruikersinterface, zoals Visual Studio or Eclipse.

Sectoroverschrijdende vaardigheden
  • beeldherkenning
  • computationele wetenschap
  • computerprogrammering
  • computersimulatie
  • data engineering
  • datawetenschap
  • digitale beeldverwerking
  • machinaal leren
Software en technologieën
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
Belangrijkste eigenschappen die je nodig hebt
Analytisch denken Samenwerking Erkenning Onafhankelijkheid Prestaties/Inspanning Prestaties Innovatie Integriteit Aanpassingsvermogen/Flexibiliteit Betrouwbaarheid Diversiteit Stresstolerantie Leiderschap Zorg voor anderen Sociale oriëntatie Zelfbeheersing
Belangrijke beloningen die u kunt verwachten
PrestatiesWerkomstandigh…ErkenningRelatiesOndersteuningOnafhankelijkh…
Hoe in aanmerking te komen

Ingenieur computervisie: 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.

Typisch opleidingsniveau

Bachelorgraad

Waar te studeren

1.282 opleidingen in 28 landen leren de kernvaardigheden die nodig zijn voor dit beroep. Plus 303 korte cursussen die elk één vaardigheid aanleren.

Enkele voorbeelden, gegeven in de taal van deze pagina:

Diploma Kunstmatige Intelligentie

Universiteit van Amsterdam · Nederland

EQF 6 Bron 1
Diploma

Informatiekunde

Universiteit Utrecht · Nederland

EQF 6 Bron 1
Diploma

M Cognitive Science and Artificial Intelligence: AI en CS

Tilburg University · Nederland

EQF 7 Bron 1
Bronnen
  1. 1. Bron: DUO open onderwijsdata
  2. 2. Source: Hogeronderwijsregister, Flemish government (hogeronderwijsregister.be). Flemish Community of Belgium only.
Carrièrevoortgang

Groeipaden & vergelijkbare rollen

Verken typische carrièrepaden, aangrenzende vaardigheden en vergelijkbare rollen om uw volgende overstap te plannen.

Carrière landschap

Waar past ingenieur computervisie?

Deze rol
ingenieur computervisie Deze rol

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

Veelgestelde vragen

Welke programmeertalen zijn belangrijk voor een ingenieur computervisie?
Python is essentieel, vaak in combinatie met frameworks zoals TensorFlow of PyTorch. Kennis van C++ is ook waardevol, vooral voor performance-kritische toepassingen.
Hoe belangrijk is ervaring met data science en machine learning voor deze rol?
Een sterke basis in data science en machine learning is cruciaal. Je moet in staat zijn om data te analyseren, patronen te herkennen en effectieve machine learning modellen te bouwen en te trainen.
Kan ik als ingenieur computervisie ook in de gezondheidszorg werken?
Absoluut! Computervisie wordt steeds belangrijker in de medische beeldverwerking, bijvoorbeeld voor het detecteren van afwijkingen in röntgenfoto's of MRI-scans. Dit is een groeiend en impactvol toepassingsgebied.
Ingenieur Computervisie — wat verdien je ermee in de Verenigde Staten?
112.590 dollar per jaar als mediaan, per 2025-05. De medianen van de staten lopen van 69.490 tot 163.350 dollar. Bron: US Bureau of Labor Statistics. Het cijfer geldt voor de Verenigde Staten en is geen prognose voor Europa.

Bronnen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Gegevens bijgewerkt op 3 oktober 2026 Over onze gegevens