Ingenjör, datorseende
Ögonblicksbild
Ingenjörer som arbetar med datorseende forskar om, utformar, utvecklar och tränar algoritmer som använder sig av artificiell intelligens och primitiv maskininlärning som förstår innehållet i digitala bilder baserat på en stor mängd data. De använder sig av denna förståelse för att lösa olika verkliga problem, exempelvis på området säkerhet, autonom körning, robottillverkning, digital bildklassificering, medicinsk bildbehandling och medicinska diagnoser osv.
Som ingenjör, datorseende, arbetar du med att forska, designa, utveckla och träna algoritmer som använder artificiell intelligens och maskininlärning för att analysera och tolka digitala bilder. Ditt arbete handlar om att omvandla stora mängder data till användbar information och att lösa komplexa problem inom olika områden. Du kommer att vara involverad i hela processen, från idé till implementering och testning.
- • Utveckla och träna algoritmer för datorseende med hjälp av AI och maskininlärning.
- • Analysera och tolka digitala bilder för att identifiera mönster och objekt.
- • Implementera och testa algoritmer i olika applikationer, exempelvis inom säkerhet, autonom körning och medicinsk bildbehandling.
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 ingenjör, datorseende
The outlook for ingenjör, datorseende 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 ingenjör, datorseende 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
- tillämpa tekniker för statistisk analys
- studera litteratur i en fråga
- använda verktyg för datorstödd programvaruteknik
Uppgifter som är mest utsatta för automatisering
- hantera dataurval
- rapportera analysresultat
- utföra analytiska matematiska beräkningar
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 fysisk automaton, robotik och sensorstyrdt aktivitetsförflyttning
Exponering för arbetsflödesautomation, beslutsstödsprogram och processdigitalisering
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 ingenjör, datorseende
09 09:00 · Morgon utveckla databehandlingsprogram
10 10:30 · Mitt på morgonen använda programvarubibliotek
12 12:00 · Middag använda verktyg för datorstödd programvaruteknik
14 14:00 · Eftermiddag hantera datainsamlingssystem
15 15:30 · Sen eftermiddag normalisera data
17 17:00 · Avslutning upprätta dataprocesser
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.
-
normalisera data
Reducera data till deras exakta kärnform (normalformulär) för att åstadkomma resultat såsom minimering av beroende, undanröjande av redundans och ökad konsekvens.
-
upprätta dataprocesser
Använda it-verktyg för att tillämpa matematiska, algoritmiska eller andra datamanipulationsprocesser för att skapa information.
-
utföra datatvätt
Upptäcka och korrigera defekta register från dataset, se till att uppgifterna blir och förblir strukturerade i enlighet med riktlinjerna.
-
implementera kvalitetsprocesser
Tillämpa kvalitetsanalys, validerings- och verifieringstekniker på data för att kontrollera datakvaliteten.
-
använda programvarubibliotek
Använd samlingar av koder och programvarupaket som tar hänsyn till vanligt förekommande rutiner för att hjälpa programmerare att förenkla sitt arbete.
-
använda verktyg för datorstödd programvaruteknik
Använda programvaruverktyg (CASE) för att stödja utveckling, utformning och implementering av programvara och applikationer av hög och bibehållen kvalitet.
-
utföra dimensionalitetsreduktion
Minska antalet variabler eller egenskaper för en datamängd i maskininlärningsalgoritmer med hjälp av till exempel huvudkomponentsanalys, matrisfaktorisering, autokodare osv.
-
utveckla datorseendesystem
Tillämpa och kombinera olika verktyg och metoder för datorseende såsom bildtagning, bildbehandling, segmentering och klassificering av bilder, bilddetektering osv. i ett system så att datorer kan hämta information från digitala bilder som fotografier eller videoklipp.
-
utveckla programprototyp
Skapa en första ofullständig eller preliminär version av en del av en programvara för att simulera vissa specifika aspekter av slutprodukten.
-
utveckla databehandlingsprogram
Utforma specialanpassad programvara för databehandling genom att välja ut och använda lämpligt datorprogrammeringsspråk, så att ett IKT-system kan producera begärda resultat utifrån förväntade indata.
-
studera litteratur i en fråga
Bedriva omfattande och systematisk forskning i information och publikationer om ett visst ämne. Presentera en jämförande utvärderande litteratursammanfattning.
-
tolka aktuella data
Analysera data insamlade från källor som marknadsuppgifter, vetenskapliga rapporter, kundkrav och frågeformulär som är aktuella och relevanta, i syfte att bedöma utvecklingen och innovationen inom olika kompetensområden.
-
utföra analytiska matematiska beräkningar
Tillämpa matematiska metoder och använda beräkningsteknik för att utföra analyser och finna lösningar på specifika problem.
-
tillämpa tekniker för statistisk analys
Använda modeller (beskrivande eller statistiska) och tekniker (datautvinning eller maskininlärning) för statistisk analys och IKT-verktyg för att analysera data, upptäcka korrelationer och göra prognoser.
-
hantera dataurval
Samla in och välja ut en uppsättning data från en population genom ett statistiskt eller annat definierad förfarande.
-
hantera datainsamlingssystem
Utveckla och hantera metoder och strategier som syftar till att maximera datakvalitet och statistisk effektivitet vid insamling av data, för att säkerställa att insamlade data optimeras för vidare bearbetning.
-
presentera data visuellt
Skapa visuella representationer av data, såsom kurvor eller diagram, för att underlätta förståelse.
-
rapportera analysresultat
Utarbeta forskningsdokument eller ge presentationer för att rapportera resultaten av ett genomfört forsknings- och analysprojekt, med angivande av de analysförfaranden och analysmetoder som lett fram till resultaten samt potentiella tolkningar av resultaten.
digital tvillingteknik
Modell som är utformad för att generera en virtuell återgivning av ett objekt eller system som uppdateras från realtidsdata. Den virtuella återgivningen sker genom en kombination av data- och tekniksimulering, med hjälp av sensorer för att producera data för det fysiska objektet, såsom temperatur eller energi för att bygga en digitala tvilling. Maskininlärning, simulering och resonemang ingår i denna process.
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.
programvara för integrerad utvecklingsmiljö
En uppsättning programvaruutvecklingsverktyg som används för att skriva program och som bland annat består av kompilatorer, felsökningsprogram, kodredigeringsprogram och kodmarkeringsprogram. Dessa är integrerade i ett enhetligt användargränssnitt. Visual Studio och Eclipse är två exempel på sådana verktyg.
Python (datorprogrammering)
Teknik och principer för utveckling av programvara, som t.ex. analys, algoritmer, kodning, testning och sammanställning av programparadigmer i Python.
- bildigenkänning
- dataingenjörskap
- datavetenskap
- datorprogrammering
- datorsimulering
- digital bildbehandling
- maskininlärning
- statistik
Ingenjör, datorseende: 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
1 830 utbildningar i 30 länder lär ut de grundläggande färdigheterna för det här yrket. Dessutom finns det 381 korta kurser som var och en utvecklar en enskild färdighet.
Några exempel på utbildningar på samma språk som den här sidan:
Koulutuskeskus Salpaus · Finland
Ädelfors folkhögskola · Sverige
Visar 6 av 2 211.
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 ingenjör, datorseende?
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 bakgrund krävs för att bli ingenjör, datorseende?
Vilka typer av problem löser ingenjörer inom datorseende?
Vilka är de vanligaste arbetsuppgifterna för en ingenjör, datorseende?
Ingenjör, Datorseende — vad är lönen i USA?
Källor: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Data uppdaterades 19 oktober 2026 Om våra data