IoT-utvikler
Øyeblikksbilde
IoT-utviklere analyserer og samler data for å tolke mønstre og forutsi resultater. De bruker kunstig intelligens for å administrere oppgavene og autonome beslutninger, og bruker maskinlæringsalgoritmer for å lage smartere enheter ved hjelp av datasensorer. IoT-utviklere lager programvare for å koble objekter til systemer og enheter, eller for å programmere disse objektene for å få dem til å fungere på egen hånd.
IoT-utviklere er sentrale i utviklingen av tingenes internett (IoT). Arbeidsdagen kan innebære alt fra å analysere data fra sensorer, utvikle programvare for å koble enheter til systemer, til å implementere maskinlæringsalgoritmer som gjør enheter smartere og mer autonome. Du vil jobbe med å forstå komplekse datasett, identifisere mønstre og forutsi resultater, og bruke dette til å forbedre eksisterende løsninger eller skape helt nye.
- • Utvikle programvare og algoritmer for å koble IoT-enheter til systemer og skyplattformer.
- • Analysere data fra sensorer og andre kilder for å identifisere mønstre og forutsi resultater.
- • Implementere og trene maskinlæringsalgoritmer for å forbedre ytelsen og autonomien til IoT-enheter.
Hvor dette yrket er etterspurt
Rapportert mangel på og overskudd av arbeidskraft, per år. Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Tallene dekker IKT-rådgivere — 75 yrker, dette medregnet.
Mangel: Belgia, Bulgaria, Irland, Italia og 9 til.
Lengst varende mangel: Tsjekkia, 4 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.
Hva disse ordene betyr
De fire tingene denne delen rapporterer om
- Rapportert etterspørsel
- Om arbeidsgivere oppgir at de trenger folk i dette yrket – en vurdering publisert av et nasjonalt organ eller et EU-organ, ikke et antall.
- Hvilken vei det går
- Hvilken vei det går for sysselsettingen i dette yrket de kommende årene, basert på en offisiell framskriving.
- Ledige stillinger
- Omtrent hvor mange Ledige stillinger som oppstår – som følge av vekst og av at folk slutter i yrket.
- Vanlig lønn
- Hva som er Vanlig lønn for folk i dette yrket der kilden oppgir det. At feltet er tomt, betyr ikke at arbeidet er ulønnet; det betyr at ingen oppgir dette for det stedet.
Et mål utelates når ingen oppgir det for det stedet, i stedet for at det vises som null.
Hvilken vei markedet heller for deg
- I din favør
- Flere ledige stillinger enn søkere — arbeidsgiverne konkurrerer om kandidatene.
- I balanse
- Ledige stillinger og søkere står omtrent likt.
- Konkurranseutsatt
- Flere søkere enn ledige stillinger — regn med konkurranse.
- Motstridende opplysninger
- Kildene er uenige, eller samme yrkesgruppe har mangel i én del og overskudd i en annen.
Alle kilder ender opp med én av disse fire, slik at det finnes ett felles begrepssett å lære. Det som varierer, er dokumentasjonen bak, og den står under hver vurdering – et målt forhold mellom Ledige stillinger og arbeidssøkere eller en vurdering publisert av et nasjonalt organ.
Hvordan dette yrket sammenlignes med andre yrker i samme land
- Sterk
- Blant de sterkeste i that country
- God
- Sterkere enn de fleste yrker i that country
- Blandet
- Omtrent typisk for that country
- Svak
- Svakere enn de fleste yrker i that country
Dette er en rangering innenfor ett land, ikke en poengsum du kan ta med deg over landegrenser – registrene bak to land teller ulike personer, så det samme tallet betyr forskjellige ting i hvert av dem. Det er også derfor et yrke kan få kategorien Sterk i et land og likevel vises som Konkurranseutsatt: det leder an i et arbeidsmarked som samlet sett har mange om beinet.
Hvor opplysningene kommer fra
Hvert tall er publisert av et nasjonalt statistikkbyrå, en offentlig arbeidsformidling eller et EU-organ, og hvert kort oppgir kilden og perioden det dekker. For noen steder gjøres opptellingen hver måned, for andre gjøres vurderingen én eller to ganger i året, så to steder på samme kart kan beskrive ulike tidspunkter – datoen vises alltid.
Ingenting av dette forutsier én persons sjanser. Det beskriver et arbeidsmarked.
Rapportert etterspørsel · Vanlig lønn · Hvilken vei det går (Norge, Sverige, Danmark, Finland, Tyskland)
| Rapportert etterspørsel | Vanlig lønn | Hvilken vei det går | |
|---|---|---|---|
| Norge | Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * | 939 600 kr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Sverige | Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Overskudd rapportert ELA/EURES 2023 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Overskudd rapportert ELA/EURES 2025 * | 60 240 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Mangel rapportert ELA/EURES 2025 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiseres for yrkesgrupper, ikke for enkelte stillingstitler.
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Gir du karriereveiledning til studenter, klienter eller ansatte? Bruk disse yrkesdataene i organisasjonen din.
Fremtidsutsikter for IoT-utvikler
The outlook for IoT-utvikler 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 kan IoT-utvikler endre 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.
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.
Modellbasert estimat. Bruk det som et planleggingssignal, ikke en garanti.
Sammenlign dette med profilen din
Hvordan AI kan endre denne rollen
Deterministisk, modellbasert tolkning av gjeldende rollesignaler - ikke en garanti for erstatning.
Hva avhenger fortsatt av folk
- utvikle IKT-arbeidsflyt
Hvor AI kan bli en co-pilot
- analysere store data
- utføre dimensjonsreduksjon
- benytte maskinlæring
Oppgaver som er mest utsatt for automatisering
- bruke dataprosesseringsteknikker
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 fysisk automatisering, robotikk og sensorstyrte oppgaveforskyvninger
Eksponering for arbeidsflytautomatisering, beslutningsstøtteprogramvare og prosessdigitalisering
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 en IoT-utvikler
09 09:00 · Morgen benytte maskinlæring
10 10:30 · Midt på formiddagen designe informasjonssystem
12 12:00 · Middag utvikle IKT-arbeidsflyt
14 14:00 · Ettermiddag analysere store data
15 15:30 · Sen ettermiddag bruke dataprosesseringsteknikker
17 17:00 · Avslutning utføre dimensjonsreduksjon
Oppgaverekkefølgen er illustrativ. Individuelle dager varierer.
Hva du trenger for å gjøre denne jobben
Ferdighetene, kunnskapen og verktøyene denne rollen krever – samt trekkene og belønningene som følger med den.
-
utføre dimensjonsreduksjon
Redusere antallet variabler eller funksjoner for et datasett i maskinlæringsalgoritmer gjennom metoder som hovedkomponentanalyse, matrisefaktorisering, autokoder-metoder og annet.
-
benytte maskinlæring
Bruke teknikker og algoritmer for å samle inn data, lære av informasjonen og utarbeide prognoser i forbindelse med optimalisering av program, tilpasning av applikasjon, mønstergjenkjenning, filtrering, søkemotorer og maskinell synsevne.
-
bruke dataprosesseringsteknikker
Samle inn, behandle og analysere relevante data og opplysninger, oppbevare og oppdatere data på riktig vis og fremstille tall og data ved hjelp av tabeller og statistiske diagrammer.
-
analysere store data
Innhente og vurdere store mengder numeriske data, særlig for å identifisere mønstre i dataene.
-
utvikle IKT-arbeidsflyt
Lage kontrollerbare mønstre for IKT-virksomheten i en organisasjon for å forbedre den systematiske transformasjonen av produkter, informasjonsprosesser og tjenester i produksjonen.
-
designe informasjonssystem
Definere arkitektur, sammensetning, komponenter, moduler, grensesnitt og data for integrerte informasjonssystemer (maskinvare, programvare og nett), basert på systemkrav og spesifikasjoner.
IKT-programvarespesifikasjoner
Egenskaper, bruken og driften til ulike programvareprodukter, f.eks. dataprogrammer og programvare.
IKT-systemprogrammering
De metoder og verktøy som kreves for å utvikle systemprogramvare, spesifikasjoner for systemarkitektur og grensesnitt mellom nettverk, systemmoduler og komponenter.
Internet of Things
De allmenne prinsippene, kategoriene, kravene, begrensningene og sårbarheten ved intelligente innretninger (de fleste av dem er beregnet på Internett).
prinsipper for kunstig intelligens
Teoriene om kunstig intelligens, anvendte prinsipper, arkitekturer og systemer, f.eks. intelligente agenter, multiagentsystemer, ekspertsystemer, regelbaserte systemer, nevrale nettverk, ontologier og kognisjonsteorier.
Arkitektoniske IKT-rammeverk
Sett med krav som beskriver arkitekturen i et informasjonssystem.
- algoritmer
- datateknologi
- informatikk
- maskinlæring
- mekatronikk
- metoder for maskinvaretesting
- oppgavealgorytmisering
IoT-utvikler: hvordan du kvalifiserer deg og hvor du kan studere
Hva som typisk skal til for å kvalifisere seg: utdanningsnivå, hvor det er et regulert yrke, og hvor man skal studere.
Bachelorgrad
754 studieprogrammer i 24 land lærer bort de grunnleggende ferdighetene i dette yrket. I tillegg finnes det 245 korte kurs som utvikler én enkelt ferdighet hver.
Noen eksempler, undervist på språket på denne siden:
NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet · Norge
Dette er 4 av 999.
Kilder
- 1. Kilde: Utdanning.no
Karriereveier og lignende roller
Utforsk typiske karriereveier, tilstøtende ferdigheter og lignende roller for å planlegge din neste overgang.
Hvor passer IoT-utvikler?
Likhetspoeng basert på ferdighetsoverlapping fra ESCO-data.
For organisasjoner
Dataene på denne siden til nytte for elever, studenter, klienter og ansatte.
Ofte stilte spørsmål
Hvilke ferdigheter er viktigst for å bli IoT-utvikler?
Er det vanlig å jobbe som IoT-utvikler på frilansbasis?
Hvordan ser karriereutviklingen ut for en IoT-utvikler?
IoT-Utvikler — hva er lønnen i USA?
Kilder: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data oppdatert 19. oktober 2026 Om dataene våre