dataingeniør
Øyeblikksbilde
Som dataingeniør er du i frontlinjen av innovasjon, og bruker din ekspertise til å løse komplekse utfordringer ved hjelp av data. Du designer, utvikler og implementerer datadrevne løsninger som driver forretning og skaper verdi.
En dataingeniør i karrieregruppe 5 har en ledende rolle i å utvikle og implementere datastrategier. Arbeidsdagen kan innebære å analysere store datamengder, designe databaser og datavarehus, utvikle algoritmer og maskinlæringsmodeller, samt å samarbeide tett med andre ingeniører, dataforskere og forretningsbrukere for å sikre at data brukes effektivt og strategisk. Du vil ofte være involvert i å definere retning og standarder for databehandling i organisasjonen.
- • Design og utvikling av datainfrastruktur og datavarehus.
- • Implementering og optimalisering av databaser og ETL-prosesser (Extract, Transform, Load).
- • Utvikling og vedlikehold av algoritmer og maskinlæringsmodeller.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Dypere farge: rapportert likt flere år på rad.
Tallene dekker IKT-rådgivere — 75 yrker, dette medregnet.
Mangel: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus og 6 til.
Lengst varende mangel: Austria, 3 år.
Velg et område på kartet for å se tallene.
Om denne kilden›
Kilde: ELA/EURES, mangel på og overskudd av arbeidskraft. Tallene publiseres på yrkesgruppenivå og dekker Europa. Utgavene er ulike når det gjelder oppbygningen av vedlegget og hvilke land som inngår, så en endring mellom år betyr ikke alltid at arbeidsmarkedet har endret seg. Land i grått er ikke rapportert, noe som ikke er det samme som å være i balanse.
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.
Utforsk mer
Finn karriereveien din, og utforsk vitenskapen bak anbefalingene våre.
Kandataingeniørpasse deg?
Svar på tre raske spørsmål. Dette er ikke en fullstendig vurdering – det er en teaser som hjelper deg med å avgjøre om du skal sammenligne profilen din.
Liker du oppgaver som kreverAnalytisk tenkning?
Liker du oppgaver som kreverSamarbeid?
Liker du oppgaver som kreverPrestasjon?
Fremtidsutsikter for dataingeniør
The outlook for dataingeniør reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hvordan beregnes disse poengsummene?
Motstandsindeksen (0–100) estimerer hvor strukturelt beskyttet dette yrket er mot automatisering og AI-forstyrrelser, basert på analyse på oppgavenivå. Høyere scorer betyr flere oppgaver som krever menneskelig vurdering. AI-eksponering viser den estimerte andelen arbeidstimer som nåværende AI-muligheter kan påvirke. Dette er modellbaserte strukturelle indikatorer, ikke spådommer om individuell jobbsikkerhet.
Hvordan kandataingeniørendre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Hvordan kandataingeniørendre seg etter hvert som AI-adopsjon vokser?
Flere oppgaveområder kan skifte mot AI-assisterte arbeidsflyter, så omkompetanse blir viktigere.
Illustrerende scenario basert på oppgavers automatiserbarhet — ikke en prognose. Verdier rundes av jo lenger fram du ser.
Hvordan AI kan endre denne rollen
Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.
Hva avhenger fortsatt av folk
- samhandle i forskningsmiljøer og profesjonelle miljøer
- evaluere forskningsaktiviteter
- administrere immaterielle rettigheter
Hvor AI kan bli en co-pilot
- anvende statistiske analyseteknikker
- bruke et applikasjonsspesifikt grensesnitt
- administrere publikasjoner med åpen tilgang
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- syntetisere forskningspublikasjoner
- sette sammen informasjon
- søke om forskningsstøtte
Vitale tegn og AI-vektorer
AI-eksponeringsvektorer
0-100%Eksponering for AI-assistert analyse, mønstergjenkjenning og prediktive modelleringsoppgaver
Eksponering for innholdsgenerering, kreativ forbedring og verktøy for store språkmodeller
Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
Eksponering for fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
Tekniske detaljer
NexFuture v3.0 estimerer automatiseringseksponering direkte fra ESCOs essensielle ferdighetsgrupper, vektet etter ferdighetsmasse og kalibrert mot ekspertankre. Skårene er sannsynlighetsbaserte estimater, ikke garantier. Se NexFutures metodologi-hvitbok for fullstendige detaljer.
Måler eksponering for automatisering. Den måler ikke lønn, etterspørsel eller hvor mange jobber som finnes i nærheten av deg.
Hva folk i denne rollen vanligvis gjør
Digital teknologi
En typisk dag som endataingeniør
09 09:00 · Morgen definere teknologistrategi
10 10:30 · Midt på formiddagen administrere immaterielle rettigheter
12 12:00 · Middag anvende omvendt utvikling
14 14:00 · Ettermiddag bruke et applikasjonsspesifikt grensesnitt
15 15:30 · Sen ettermiddag gjennomføre forskning på IKT-brukeres aktiviteter
17 17:00 · Avslutning utvikle programvare med åpen kildekode
Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.
-
Apache Tomcat
Den åpen kildekode-baserte webserveren Apache Tomcat har et Java-basert webservermiljø som bruker en innebygd beholder dere HTTP-forespørsler lastes inn og gjør at Java-webapplikasjoner kan kjøre på både lokale og serverbaserte systemer.
-
beregningsbiologi
Det tverrfaglige vitenskapelige feltet som fokuserer på å bruke dataanalyse og teorier for å undersøke biologiske systemer som er oppnådd gjennom eksperimenter.
-
datautvinning
Metoder for kunstig intelligens, maskinlæring, statistikk og databaser som brukes til å trekke ut innholdet i et datasett.
-
dokumentasjonstyper
Egenskaper ved interne og eksterne dokumentasjonstyper som er tilpasset produktets livssyklus og bestemte typer innhold.
-
fremhenting av informasjon
Teknikker og metoder som brukes for å framkalle og hente fram informasjon fra ustrukturerte eller halvstrukturerte digitale dokumenter og kilder.
-
informasjonskategorisering
Klassifisere informasjonen i kategorier og vise relasjonene mellom dataene for klart definerte formål.
- datavitenskap
- vitenskapelig forskningsmetodikk
-
utføre forskningsarbeid
Utvikle, korrigere og forbedre kunnskap om fenomener ved hjelp av vitenskapelige metoder og teknikker, basert på empiriske eller målbare observasjoner.
-
gjennomføre kvantitativ forskning
Gjennomføre en systematisk empirisk undersøkelse av observerbare fenomener ved hjelp av statistiske og matematiske metoder eller databehandlingsmetoder.
-
bruke prinsipper for vitenskapelig integritet og etikk i forskningsaktiviteter
Bruke grunnleggende etiske prinsipper og lovgivning ang. vitenskapelig forskning, inkludert spørsmål om forskningsintegritet. Unngå uredelige handlinger, for eksempel oppdiktning, forfalskning og plagiat i utførelse, gjennomgang eller rapportering av forskning.
-
frem åpen innovasjon innen forskning
Fostre integrert samarbeid der forskjellige interessenter sammen skaper delte verdiinnovasjoner.
-
gjennomføre litteraturforskning
Gjennomføre en omfattende og systematisk undersøkelse av informasjon og publikasjoner om et bestemt emne. Presentere et sammendrag av sammenlignet og evaluert litteratur.
-
drive vitenskapelig forskning
Planlegge vitenskapelig forskning ved å utforme forskningsspørsmålet og gjennomføre empirisk eller litteraturbasert forskning for å komme frem til om forskningsspørsmålet stemmer.
-
publisere akademisk forskning
Utføre akademisk forskning på et universitet, en høyskole eller på egen hånd, og publisere den i bøker eller akademiske tidsskrifter for å bidra til forskningsfeltet og få akademisk akkreditering.
-
utarbeid forskningsartikler og teknisk dokumentasjon
Utarbeid og rediger forskningartikler eller tekniske tekster om forskjellige emner.
-
skrive forskningsforslag
Syntetisere og skrive forslag som tar sikte på å løse forskningsproblemer. Skissere grunnlaget og målene for forslaget, estimert budsjett, risiko og virkning. Dokumentere fremskritt og nye utviklinger for det aktuelle emnet og fagretningen.
-
spre resultater i det vitenskapelige miljøet
Offentliggjøre vitenskapelige resultater på passende måter, inkludert på konferanser og seminarer, i samarbeidsgrupper og i vitenskapelige publikasjoner.
-
skrive vitenskapelige publikasjoner
Presentere hypotese, funn og konklusjoner knyttet til vitenskaplig forskning på et fagområde i en fagpublikasjon.
-
gjennomføre forskning på IKT-brukeres aktiviteter
Utføre forskningsoppgaver, som rekruttering av deltakere, planlegging av oppgaver, innsamling av empiriske data, dataanalyse og produksjon av materiale for å vurdere hvordan brukerne bruker et IKT-system, et program eller en app.
-
demonstrere disiplinær ekspertise
Demonstrere dybdekunnskap og en omfattende forståelse av et spesifikt forskningsområde, inkludert prinsipper for ansvarlig forskning, forskningsetikk og vitenskapelig integritet, krav til personvern, tilknyttet forskningsaktiviteter innenfor en spesifikk disiplin.
-
anvende omvendt utvikling
Bruke teknikker for få informasjon ut av eller dekonstruere IKT-komponenter, -programmer eller -systemer for å analysere, korrigere og rekonstruere eller reprodusere disse.
-
utvikle programvare med åpen kildekode
Utvikle programvare med åpen kildekode. Ha kjennskap til de mest relevante modellene med åpen kildekode, lisensieringsplaner og kodingspraksisen som vanligvis brukes når programvare med åpen kildekode utvikles.
-
syntetisere forskningspublikasjoner
Lese og tolke vitenskapelige publikasjoner som presenterer et forskningsproblem, metode, løsning og hypotese. Sammenligne dem og trekke ut de nødvendige opplysningene.
-
sette sammen informasjon
Lese, tolke og oppsummere ny og kompleks informasjon fra ulike kilder på en kritisk måte.
-
administrere immaterielle rettigheter
Ta hånd om de private juridiske rettighetene som beskytter åndsverk mot ulovlig bruk.
-
søke om forskningsstøtte
Identifisere viktige relevante kilder for finansiell støtte og forberede støttesøknader for å få finansiering og stipender.
-
bruke back-up utstyr
Bruke verktøy som gjør det mulig for brukerne å kopiere og arkivere dataprogramvare, konfigurasjoner og å gjenopprette dem i tilfelle tap.
Ferdighetskonsept
Arbeidspersonlighetstrekk og verdier som definerer denne rollen
Se om denne rollen passer til ditt karriere-DNA
Ta den gratis karriere-DNA-vurderingen for å se hvordandataingeniørstemmer overens med dine interesser, arbeidsstil og fremtidige vei. På mindre enn 10 minutter vil du få et personlig tilpasset passsignal og et veikart for hva du skal gjøre videre.
Skann for å fortsette på mobilKarriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passerdataingeniør?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
Ofte stilte spørsmål
- Hvilke ferdigheter er viktigst for en dataingeniør i denne karrieregruppen?
- I tillegg til solid kunnskap om databaser, programmering (f.eks. Python, Java, Scala) og dataarkitektur, er det viktig med sterke analytiske evner, evne til å tenke strategisk og kommunisere komplekse konsepter på en forståelig måte. Lederegenskaper og erfaring med å lede prosjekter er også avgjørende.
- Hvordan ser en typisk karrierevei ut for en dataingeniør?
- En typisk karrierevei kan starte med roller som dataanalytiker eller utvikler, før man spesialiserer seg som dataingeniør. Med erfaring kan man avansere til senior dataingeniør, teamleder eller arkitekt, og til slutt til lederroller som dataarkitekt eller leder for dataingeniørteam.
- Hvilken type arbeidsavtale kan jeg forvente som dataingeniør?
- Størstedelen av dataingeniører er ansatt i fast stilling hos bedrifter. Selv om det kan forekomme prosjekter som krever fleksibilitet, er en fast ansettelse den vanligste arbeidsformen.
- Dataingeniør — hva er lønnen i USA?
- Medianlønnen er 140 910 dollar i året, per 2025-05. Delstatenes medianlønninger ligger mellom 82 590 og 206 220 dollar. Kilde: US Bureau of Labor Statistics. Tallet gjelder USA og er ingen framskriving for Europa.