AI-ingenjör
Ögonblicksbild
AI-ingenjörer använder metoder för artificiell intelligens inom ingenjörsvetenskap, robotteknik och datorvetenskap till att utforma program som simulerar intelligens, inklusive tankemodeller, kognitiva och kunskapsbaserade system, problemlösning och beslutsfattande. De integrerar också strukturerad kunskap i datorsystem (ontologier, kunskapsbaser) för att lösa komplexa problem som normalt kräver en hög nivå av mänsklig expertis eller metoder för artificiell intelligens.
Arbetsdagen för en AI-ingenjör kan variera stort beroende på projekt och arbetsplats. Generellt sett innebär det att du arbetar med att designa, utveckla och implementera program och system som använder artificiell intelligens. Detta kan innefatta allt från att bygga tankemodeller och kognitiva system till att integrera strukturerad kunskap i datorsystem för att lösa specifika problem. Du kommer att samarbeta med andra ingenjörer, forskare och experter för att säkerställa att lösningarna är effektiva och uppfyller de krav som ställs.
- • Utveckla och implementera algoritmer och modeller för artificiell intelligens.
- • Integrera strukturerad kunskap (ontologier, kunskapsbaser) i datorsystem.
- • Designa och testa AI-system för att lösa komplexa problem.
Var det här yrket efterfrågas
Rapporterad brist och överskott på arbetskraft, per år. Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Siffrorna gäller Yrken med krav på fördjupad högskolekompetens inom it — 75 yrken inklusive det här.
Brist: Belgien, Bulgarien, Cypern, Irland och 6 till.
Längst pågående brist: Österrike, 3 år.
Välj ett område på kartan för att se dess siffror.
Om källan›
Källa: ELA/EURES brist och överskott på arbetskraft. Uppgifterna publiceras på yrkesgruppsnivå och omfattar Europa. Utgåvorna skiljer sig åt i bilagornas utformning och i vilka länder som ingår, så en förändring mellan år betyder inte alltid att arbetsmarknaden har förändrats. Grå länder har inte rapporterats, vilket inte är detsamma som balans.
Vad de här orden betyder
De fyra saker som det här avsnittet rapporterar
- Rapporterad efterfrågan
- Rapporterad efterfrågan visar om arbetsgivare uppger att de behöver personer i det här yrket – en bedömning som publiceras av ett nationellt organ eller ett EU-organ, inte ett antal.
- Åt vilket håll
- Åt vilket håll sysselsättningen i det här yrket förväntas utvecklas under de kommande åren, enligt en officiell prognos.
- Lediga tjänster
- Lediga tjänster visar ungefär hur många lediga platser som uppstår – genom tillväxt och genom att personer lämnar yrket.
- Typisk lön
- Typisk lön visar vad personer i det här yrket vanligtvis tjänar där källan publicerar uppgiften. Ett tomt fält betyder inte att arbetet är obetalt, utan att ingen publicerar uppgiften för den platsen.
Ett mått utelämnas när ingen publicerar det för den platsen, i stället för att visas som noll.
Åt vilket håll arbetsmarknaden lutar för dig
- Till din fördel
- Fler lediga platser än sökande — arbetsgivarna konkurrerar om kandidaterna.
- I balans
- Lediga platser och sökande är ungefär lika många.
- Konkurrensutsatt
- Fler sökande än lediga platser — räkna med konkurrens.
- Motstridiga uppgifter
- Källorna säger emot varandra, eller så råder brist på yrkesgruppen i en del av landet och överskott i en annan.
Varje källa leder fram till ett av dessa fyra alternativ, så det finns en gemensam uppsättning ord att lära sig. Det som skiljer sig åt är underlaget bakom varje bedömning, vilket anges under den – ett uppmätt förhållande mellan lediga tjänster och arbetssökande eller en bedömning som publiceras av ett nationellt organ.
Hur det här yrket står sig jämfört med andra yrken i samma land
- Stark
- Bland de starkaste i that country
- God
- Starkare än de flesta yrken i that country
- Blandad
- Ungefär genomsnittligt för that country
- Svag
- Svagare än de flesta yrken i that country
Det här är en rangordning inom ett land, inte ett resultat som kan jämföras över landsgränser – registren bakom två länder räknar olika personer, så samma antal betyder olika saker i de olika länderna. Det är också därför ett yrke kan vara bland de starkaste i ett land och ändå visas som Konkurrensutsatt: det ligger främst på en arbetsmarknad som överlag är trång.
Var uppgifterna kommer ifrån
Varje uppgift publiceras av en nationell statistikbyrå, en offentlig arbetsförmedling eller ett EU-organ, och varje kort anger källan och vilken period den omfattar. Vissa platser räknas månadsvis, andra bedöms en eller två gånger om året, så två platser på samma karta kan beskriva olika tidpunkter – datumet visas alltid.
Inget av detta förutsäger en enskild persons möjligheter. Det beskriver en arbetsmarknad.
Rapporterad efterfrågan · Typisk lön · Åt vilket håll (Sverige, Finland, Norge, Danmark, Tyskland)
| Rapporterad efterfrågan | Typisk lön | Åt vilket håll | |
|---|---|---|---|
| Sverige | Brist rapporterad ELA/EURES 2025 * | — | +45,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Finland | Överskott rapporterat ELA/EURES 2025 * | 67 152 € 2024 | +41,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Norge | Brist rapporterad ELA/EURES 2022 * | 919 320 Nkr 2026K2 | +71,4% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Danmark | Överskott rapporterat ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Tyskland | Brist rapporterad ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publiceras för yrkesgrupper, inte för enskilda jobbtitlar.
Source: Statistics Finland, CC BY 4.0; annualised as 12 x monthly
Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly
Ger du studenter, klienter eller anställda karriärvägledning? Använd uppgifterna om yrket i din organisation.
Framtidsutsikter för AI-ingenjör
The outlook for AI-ingenjör reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Hur beräknas dessa poäng?
Motståndskraftsindexet (0–100) beräknar hur strukturellt skyddat detta yrke är mot automatisering och AI-störningar, baserat på analys på uppgiftsnivå. Högre poäng innebär fler uppgifter som kräver mänskligt omdöme. AI-exponering visar den uppskattade andelen uppgiftstimmar som nuvarande AI-förmågor kan påverka. Dessa är modellbaserade strukturella indikatorer, inte förutsägelser om individuell anställningstrygghet.
Hur kan AI-ingenjör förändras när AI-anpassningen växer?
Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.
Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.
Flera uppgiftsområden kan skifta mot AI-stödda arbetsflöden, så omkompetens blir viktigare.
Illustrativt scenario baserat på uppgifters automatiserbarhet — inte en prognos. Värden avrundas ju längre fram du tittar.
Modellbaserad uppskattning. Använd det som en planeringssignal, inte en garanti.
Jämför detta med din profil
Hur AI kan förändra denna roll
Deterministisk, modellbaserad tolkning av nuvarande rollsignaler — ingen garanti för ersättning.
Vad beror fortfarande på människor
- fastställa tekniska krav
Där AI kan bli en biträdande pilot
- analysera stordata
- analysera affärskrav
- använda digital teknik på ett kreativt sätt
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
- använda databehandlingsteknik
- skapa datauppsättningar
Vitala tecken & AI-vektorer
AI-exponeringsvektorer
0-100%Exponering för AI-assisterad analys, mönstergjenkänning och prediktiv modelleringsuppgifter
Exponering för innehållsgenerering, kreativ utökning och verktyg för stora språkmodeller
Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering
Exponering för fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning
Teknisk information
NexFuture v3.0 uppskattar automatiseringsexponering direkt från ESCO:s väsentliga kompetensgrupper, viktad efter kompetensmassa och kalibrerad mot expertankare. Poängen är sannolikhetsbaserade uppskattningar, inte garantier. Se NexFutures metodologivitbok för fullständiga detaljer.
Mäter exponering för automatisering. Den mäter inte lön, efterfrågan eller hur många jobb som finns nära dig.
Vad människor i denna roll vanligtvis gör
Digital teknik
En vanlig dag som en AI-ingenjör
09 09:00 · Morgon tillämpa IT-systemteori
10 10:30 · Mitt på morgonen analysera affärskrav
12 12:00 · Middag analysera stordata
14 14:00 · Eftermiddag använda databehandlingsteknik
15 15:30 · Sen eftermiddag använda digital teknik på ett kreativt sätt
17 17:00 · Avslutning fastställa tekniska krav
Uppgiftsordningen är illustrativ. Enskilda dagar varierar.
Vad du behöver för att utföra det här arbetet
De färdigheter, kunskaper och verktyg som den här rollen kräver — samt de egenskaper och belöningar som följer med den.
-
använda digital teknik på ett kreativt sätt
Använda digitala verktyg och digital teknik för att skapa kunskap och innovera processer och produkter. Medverka både individuellt och kollektivt i kognitiv bearbetning för att förstå och lösa konceptuella problem och felsituationer i digitala miljöer.
-
använda databehandlingsteknik
Samla in, bearbeta och analysera relevanta data och uppgifter, lagra och uppdatera data på rätt sätt samt illustrera siffror och data med hjälp av grafer och statistiska diagram.
-
utforma process
Kartlägga arbetsflödet och resurskraven för en viss process med hjälp av en rad olika verktyg, till exempel programvara för processimulering, flödesdiagram och skalmodeller.
-
analysera stordata
Samla in och utvärdera numeriska data i stora mängder, särskilt i syfte att identifiera mönster mellan data.
-
utveckla kreativa idéer
Utveckling av nya konstnärliga koncept och kreativa idéer.
-
skapa datauppsättningar
Generera en samling nya eller befintliga relaterade datauppsättningar som består av separata delar, men som kan göras om till en enhet.
-
analysera affärskrav
Undersöka kundernas behov och förväntningar på en produkt eller tjänst för att identifiera och åtgärda inkonsekvenser och eventuella meningsskiljaktigheter mellan berörda parter.
-
utveckla statistisk programvara
Medverka i olika utvecklingsstadier för datorprogram för ekonometrisk och statistisk analys, t.ex. forskning, produktutveckling, prototyputveckling och underhåll.
-
presentera data visuellt
Skapa visuella representationer av data, såsom kurvor eller diagram, för att underlätta förståelse.
-
tillämpa IT-systemteori
Implementera principer för IT-systemteori för att förklara och dokumentera systemegenskaper som kan tillämpas överallt i andra system
datamodeller
Metoder och befintliga system som används för att strukturera data och visa förhållandet mellan dem samt metoder för tolkning av datastrukturer och -relationer.
datautvinning
Metoder som används inom artificiell intelligens, maskininlärning, statistik och databaser för att utvinna uppgifter ur en datauppsättning.
Frågespråk för RDF-format
Frågespråk som SPARQL, som används för att hämta och hantera data som lagrats i RDF-format (Resource Description Framework).
informationsarkitektur
De metoder genom vilka information genereras, struktureras, lagras, upprätthålls, länkas, utbyts och används.
informationsextrahering
De tekniker och metoder som används för att samla in och utvinna information från ostrukturerade eller halvstrukturerade digitala dokument och källor.
informationskategorisering
Klassificering av information i kategorier och åskådliggörande av hur uppgifterna förhåller sig till varandra i fråga om vissa klart definierade aspekter.
informationsstruktur
Den typ av infrastruktur som definierar formatet av data: halvstrukturerad, ostrukturerad och strukturerad.
metoder för visuell presentation
Visuella representations- och interaktionstekniker, som histogram, sambandsdiagram, ytdiagram, trädkartor och parallella koordinatdiagram, som kan användas för att presentera abstrakta numeriska och icke-numeriska data i syfte att öka den mänskliga förståelsen av informationen.
modellering av affärsprocess
Verktyg, metoder och notationer för att beskriva och analysera affärsprocesser och ta fram modeller för dess fortsatta utveckling. Business Process Model and Notation (BPMN) och Business Process Execution Language (BPEL) är exempel på sådana verktygssatser.
ostrukturerade data
Den information som inte är ordnad på ett fördefinierat sätt eller inte har en fördefinierad datamodell och är svår att förstå och hitta utan användning av tekniker som t.ex. datautvinning.
principer för artificiell intelligens
Begreppet artificiell intelligens, tillämpade principer, arkitekturer och system, som t.ex. intelligenta agenter, multiagentsystem, expertsystem, regelbaserade system, neuronnät, ontologier och kognitionsteorier.
Python (datorprogrammering)
Teknik och principer för utveckling av programvara, som t.ex. analys, algoritmer, kodning, testning och sammanställning av programparadigmer i Python.
AI-ingenjör: hur du kvalificerar dig och var du kan studera
Vad som vanligtvis krävs för att kvalificera sig: utbildningsnivå, var det är ett reglerat yrke och var man ska studera.
Kandidatexamen
3 474 utbildningar i 31 länder lär ut de grundläggande färdigheterna för det här yrket. Dessutom finns det 856 korta kurser som var och en utvecklar en enskild färdighet.
Några exempel på utbildningar på samma språk som den här sidan:
Masterprogram i AI- och programvaruteknik
Blekinge tekniska högskola · Sverige
Masterprogram, industriell ekonomi - spår Maskininlärning (Endast sökbart för KTH:s civilingenjörsstudenter, åk 3)
Kungl. Tekniska högskolan · Sverige
Civilingenjör tillämpad artificiell intelligens
Luleå tekniska universitet · Sverige
Aalto-yliopisto · Finland
Visar 6 av 4 330.
Källor
- 1. Source: Susa-navet, Skolverket
- 2. Source: Opintopolku.fi (Finnish National Agency for Education)
Karriärvägar & liknande roller
Utforska typiska karriärvägar, angränsande färdigheter och liknande roller för att planera din nästa övergång.
Var passar AI-ingenjör?
Likhetspoäng baserade på kompetensöverlappning från ESCO-data.
För organisationer
Data från den här sidan, till nytta för era elever, klienter och medarbetare.
Vanliga frågor
Vilken typ av utbildning krävs för att bli AI-ingenjör?
Hur ser arbetsmarknaden ut för AI-ingenjörer i Sverige?
Vilka personliga egenskaper är viktiga för att lyckas som AI-ingenjör?
AI-Ingenjör — vad är lönen i USA?
Källor: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data uppdaterades 19 oktober 2026 Om våra data