AI-ingenjör
Prognos: Saknar prognos
Genomsnittlig lön:
60 000 kr
Lediga jobb:
Yrkesprognos:
Saknar prognos
?
Status anges utifrån antal erbjudna jobb hos Arbetsförmedlingen just nu. Det är alltså ingen långsiktig prognos för yrkets efterfrågan.
En AI-specialist arbetar med att utveckla, använda och förbättra lösningar som bygger på artificiell intelligens. Det kan handla om att analysera stora datamängder, skapa AI-modeller, automatisera arbetsuppgifter eller hjälpa företag och organisationer att använda AI på ett säkert och effektivt sätt. Yrket passar dig som är intresserad av teknik, problemlösning, data och samhällsutveckling.
För att bli AI-specialist är det vanligt att läsa vidare inom exempelvis datavetenskap, artificiell intelligens, programmering, matematik, statistik eller civilingenjörsutbildning.
Behovet av AI-kompetens väntas vara stort framöver, eftersom AI används i allt fler branscher och verksamheter.
Vad gör en AI-specialist?
En AI-specialist analyserar problem och utvecklar lösningar där artificiell intelligens kan användas för att skapa nytta. Det kan till exempel vara att bygga modeller som känner igen mönster i stora datamängder, automatiserar repetitiva arbetsmoment, ger rekommendationer, analyserar text och bilder eller hjälper företag att fatta bättre beslut.
Yrket kan vara mycket tekniskt, men det kan också vara mer strategiskt eller verksamhetsnära. Vissa AI-specialister arbetar främst med programmering och maskininlärning, medan andra fokuserar på AI-strategi, datahantering, etik, riskbedömning, utbildning eller införande av AI-verktyg i organisationer.
En AI-specialist kan även arbeta med generativ AI, till exempel språkmodeller, AI-assistenter och verktyg som skapar text, kod, bilder eller analyser. I sådana roller är det viktigt att förstå både teknikens möjligheter och dess begränsningar.
Arbetsuppgifter för en AI-specialist
Vanliga arbetsuppgifter kan vara att:
- analysera verksamhetens behov och identifiera områden där AI kan skapa nytta
- samla in, bearbeta och strukturera data
- utveckla, träna och testa AI-modeller
- arbeta med maskininlärning, deep learning och generativ AI
- programmera i språk som Python, R, Java eller JavaScript
- använda ramverk och verktyg för AI, dataanalys och molntjänster
- utvärdera AI-modellers kvalitet, träffsäkerhet och risker
- integrera AI-lösningar i befintliga system
- dokumentera lösningar och förklara resultat för kollegor och beslutsfattare
- arbeta med AI-säkerhet, etik, juridik och dataskydd
- utbilda medarbetare i hur AI-verktyg kan användas på ett ansvarsfullt sätt
I mindre företag kan AI-specialisten ha en bred roll och arbeta med både teknik, analys och affärsutveckling. I större organisationer är rollen ofta mer specialiserad, till exempel mot data engineering, machine learning engineering, AI-produktutveckling eller AI-governance.
Utbildning
Det finns ingen enda utbildning som leder till yrket AI-specialist. Många som arbetar inom området har en eftergymnasial utbildning inom exempelvis datavetenskap, systemvetenskap, teknisk fysik, matematik, statistik, civilingenjörsutbildning, data engineering eller artificiell intelligens.
Eftersom AI är ett område som utvecklas snabbt är det vanligt att AI-specialister fortsätter att kompetensutveckla sig genom kurser, certifieringar, egna projekt och arbetslivserfarenhet. För den som vill läsa en mer praktiskt inriktad utbildning kan yrkeshögskoleutbildningar inom IT och AI vara ett alternativ. Det finns också kortare kurser och kompetensutveckling inom AI, sök och jämför AI utbildningar på Studier.se.
Vanliga utbildningsvägar för en AI-specialist
AI på Högskola och universitet
En vanlig väg är att läsa en kandidat- eller masterutbildning inom datavetenskap, AI, maskininlärning, statistik, matematik eller civilingenjörsprogram med inriktning mot data och AI. Det finns även mer tvärvetenskapliga utbildningar där AI kombineras med exempelvis etik, samhällsvetenskap, design eller människa-datorinteraktion. Läs mer på Antagning.se.
Exempel på utbildningsinriktningar:
- datavetenskap
- artificiell intelligens
- maskininlärning
- statistik och dataanalys
- civilingenjör inom data, teknisk fysik eller informationsteknik
- systemvetenskap med AI-inriktning
- människa–AI-interaktion
- tillämpad AI
AI på Yrkeshögskola
Yrkeshögskoleutbildningar kan vara en väg in i yrket, särskilt för roller som AI-utvecklare, data engineer, BI-utvecklare eller machine learning-utvecklare. YH-utbildningar är ofta praktiskt inriktade och tas fram i samverkan med arbetslivet. Myndigheten för yrkeshögskolan har analyserat hur AI påverkar yrkeshögskolans utbildningsutbud i relation till framtida kompetensbehov. Sök och jämför YH-utbildningar på YHGuiden.se.
Kompletterande kurser och certifieringar
Personer som redan arbetar inom IT, analys, ekonomi, teknik, marknadsföring, HR, utbildning eller verksamhetsutveckling kan bygga på sin kompetens med kortare kurser inom AI. Det kan till exempel handla om prompt engineering, maskininlärning, AI-strategi, dataanalys, AI-etik eller programmering.
Hur lång är utbildningen till AI-specialist?
Utbildningens längd beror på vilken väg man väljer. En högskoleutbildning på kandidatnivå tar vanligtvis 3 år. En masterutbildning tar ofta ytterligare 1–2 år. Exempelvis består kandidatprogram i Sverige normalt av 180 högskolepoäng, vilket motsvarar tre års heltidsstudier.
En yrkeshögskoleutbildning inom AI, programmering eller data är ofta 1–2 år, medan kortare YH-kurser kan vara från några veckor till några månader. Det finns också kortare kompetensutvecklingskurser för yrkesverksamma, exempelvis inom AI, maskininlärning, databaser och Python.
För mer avancerade roller inom AI krävs ofta flera års studier eller arbetslivserfarenhet, särskilt om arbetet handlar om forskning, avancerad modellutveckling eller komplexa tekniska system.
Framtidsutsikter
Ökad användning av AI i arbetslivet
Framtidsutsikterna för AI-specialister bedöms som goda. En viktig anledning är att AI-användningen i svenska företag har ökat markant. Enligt SCB uppgav 35 procent av svenska företag med minst 10 anställda att de använde någon typ av AI-teknologi 2025, vilket var en tydlig ökning jämfört med året innan.
Stort behov av tech- och AI-kompetens
Behovet av AI-specialister hänger också ihop med den bredare efterfrågan på digital kompetens. TechSverige bedömer att Sverige behöver ett stort tillskott av techspecialister fram till 2028 och lyfter att kompetensbehovet inom AI växer starkt. Det talar för att personer med kunskap inom AI, data, programmering och digital utveckling kan få goda möjligheter på arbetsmarknaden.
AI blir viktigt i fler branscher
AI används inte bara inom techbolag. Även små och medelstora företag, myndigheter och större organisationer väntas behöva mer AI-kompetens. Tillväxtverket beskriver att många företag fortfarande saknar strategier och resurser för att integrera AI i verksamheten, samtidigt som AI kan bidra till effektivare processer och stärkt konkurrenskraft. Det gör att AI-specialister kan få en viktig roll när fler verksamheter vill använda AI på ett praktiskt, säkert och lönsamt sätt.
AI är ett prioriterat område i Sverige
AI är dessutom ett prioriterat område på nationell nivå. I Sveriges AI-strategi skriver regeringen att företag, forskning och offentlig verksamhet ska få bättre förutsättningar att använda AI, och att Sverige på sikt ska bli en konkurrenskraftig AI-nation. Det stärker bilden av att AI-specialister kan ha goda framtidsutsikter, särskilt inom roller där teknisk kompetens kombineras med verksamhetsförståelse, etik, säkerhet och praktisk tillämpning.
Goda möjligheter – men krav på bred kompetens
Samtidigt kan konkurrensen vara tuffare för nyutexaminerade och för personer med enbart grundläggande programmeringskunskaper. AI-verktyg förändrar arbetsuppgifter inom IT, vilket gör att arbetsgivare ofta efterfrågar personer som kan arbeta med mer kvalificerade uppgifter, till exempel modellutveckling, dataanalys, AI-integration, informationssäkerhet, verksamhetsutveckling och ansvarsfull användning av AI. För den som vill förstå mer om både möjligheterna och riskerna med tekniken finns mer läsning i reportaget AI – framtidens utmaningar.
Personliga egenskaper
För att trivas som AI-specialist är det bra att vara analytisk, nyfiken och lösningsorienterad. AI-specialister arbetar ofta med komplexa problem där det inte alltid finns ett färdigt svar. Därför är det viktigt att kunna testa, utvärdera och förbättra lösningar steg för steg.
Viktiga egenskaper är till exempel:
- god problemlösningsförmåga
- intresse för teknik och samhällsutveckling
- matematisk och analytisk förmåga
- noggrannhet och tålamod
- förmåga att förstå stora datamängder
- kommunikationsförmåga
- samarbetsförmåga
- ansvarskänsla kring etik, säkerhet och dataskydd
- vilja att lära sig nya verktyg och metoder
Eftersom AI används i många olika branscher är det också värdefullt att kunna förstå den verksamhet där AI-lösningen ska användas. En AI-specialist behöver ofta förklara tekniska lösningar för personer som inte själva är tekniker.
Arbetsplats
AI-specialister kan arbeta på många olika typer av arbetsplatser. Vanliga arbetsgivare finns inom IT-företag, konsultbolag, myndigheter, banker, försäkringsbolag, industriföretag, vård och life science, e-handel, utbildningssektorn, telekom, spelutveckling och forskning.
Exempel på arbetsplatser:
- techbolag
- konsultföretag
- startupbolag
- större industriföretag
- banker och finansbolag
- försäkringsbolag
- kommuner, regioner och myndigheter
- universitet och forskningsinstitut
- vård- och läkemedelsföretag
- företag inom handel, logistik och marknadsföring
Många AI-specialister arbetar i team tillsammans med systemutvecklare, data scientists, produktägare, UX-designers, jurister, informationssäkerhetsspecialister och verksamhetsexperter.
Vanliga yrkestitlar inom AI
AI-specialist kan vara en bred titel, och arbetsuppgifterna kan variera beroende på arbetsplats, bransch och utbildningsbakgrund. Det finns många närliggande roller för den som vill arbeta med artificiell intelligens, data och digital utveckling. Läs gärna mer om olika AI-yrken och hur arbetsmarknaden inom området utvecklas.
AI-specialist kan vara en bred titel. Närliggande yrkestitlar är till exempel:
- AI-utvecklare
- AI-ingenjör
- Machine Learning Engineer
- Data Scientist
- Data Engineer
- Prompt Engineer
- AI-konsult
- AI-strateg
- AI Product Manager
Skillnaden mellan AI-specialist, AI-ingenjör och data scientist
- En AI-specialist är ofta ett samlingsnamn för personer som arbetar med artificiell intelligens. Rollen kan vara teknisk, strategisk eller verksamhetsnära.
- En AI-ingenjör arbetar ofta mer tekniskt med att utveckla och implementera AI-system. På Framtid.se beskrivs AI-ingenjör som en specialist inom artificiell intelligens som utvecklar och implementerar AI-lösningar för att förbättra och automatisera processer.
- En data scientist arbetar ofta med att analysera data, bygga modeller och ta fram insikter som kan användas för beslut, prognoser eller automatisering.
Passar yrket AI-specialist mig?
Yrket kan passa dig som tycker om teknik, problemlösning och samhällsutveckling. Det passar särskilt bra om du är intresserad av hur data, algoritmer och digitala verktyg kan användas för att lösa verkliga problem.
Du behöver inte alltid vara expert på allt inom AI från början, men du behöver vara beredd på att lära dig kontinuerligt. AI-området förändras snabbt, och nya verktyg, metoder och regler utvecklas hela tiden.
Vägar till detta yrke
För dig som står inför gymnasieval
För dig som avslutat gymnasiet
För dig som är redo för jobb
Liknade yrken (3 st)
AI-tränare
- Yrke
Genomsnittlig lön: 50 000 kr. Prognos: Saknar prognos
Data scientist
.jpg)
- Yrke
Genomsnittlig lön: 58 400 kr. Prognos: Saknar prognos
Trendande just nu
Kolla in Framtid.se på TikTok @framtidse
- Annons
- Yrken
Utvalda sidor (1 st)
Lediga jobb som AI-specialist (5713 st)
System Data Scientist
Arbetsgivare / Ort:Ericsson AB / Stockholm
Omfattning / Varaktighet:Vanlig anställning / Tills vidare
Lönetyp: Fast månads- vecko- eller timlön
Ansök senast 8 september (10 dagar kvar)
Publicerad: 2026-08-29
Källa: Arbetsförmedlingen
Om jobbet
Company description:Ericsson AB
Job description: Join our TeamAbout this opportunity:The RAN System Management & Architecture sector leads and enables a distributed systemization and engineering of the constituent parts of the RAN system. We are seeking for an experienced System Data Scientist to establish and lead our RAN data platform across system development, research, AI/ML and agentic workflow initiatives.
In this role, you will build comprehensive data systems and analytical frameworks that enable data-driven decision-making across the organization. You will combine advanced AI/ML expertise (LLMs, GenAI, traditional ML) with full-stack data science capabilities and end-to-end system ownership. Leading a team of data scientists, you will design scalable data architectures, implement analytical systems, and deliver high-impact insights. Working closely with the Senior Data Platform Architect, you will define system requirements, optimize data pipelines, and ensure analytical infrastructure supports organizational needs.
What you will do:• Lead AI/ML initiatives including GenAI, LLMs, and traditional machine learning across diverse use cases and business scenarios• Develop and deploy production ML models with expertise in model versioning, monitoring, and A/B testing (MLOps practices)• Build and implement GenAI applications and LLM including prompt engineering, fine-tuning, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions• Extract actionable insights from complex data and drive data-driven decisions across CI/CD optimization, research experimentation, product metrics, and business operations• Perform advanced feature engineering and model optimization to ensure high-performance analytical solutions• Build time series forecasting models for CI/CD predictions and capacity planning• Collaborate with data platform and engineering teams to define requirements and implement solutions• Lead and mentor a team of 4-6 data analysts, fostering innovation and continuous improvement
The skills you bring:• 3+ ML models deployed to production with hands-on experience in LLMs (OpenAI, Anthropic, open-source) and GenAI applications (chatbots, code assistants)• Advanced Python programming for production environments and expertise in snowflake or Apache Spark for large-scale data processing• SQL mastery including complex queries and optimization; experience with data lakehouse technologies (Iceberg, Delta Lake, Parquet)• Understanding of distributed systems, production data pipelines, and MLOps practices• Advanced statistical methods (hypothesis testing, regression, causal inference) and ability to translate business questions into analytical solutions• Can articulate model architecture choices and technical tradeoffs• Nice-to-have: Kubernetes/Docker, Apache Airflow, streaming data processing (Kafka, Spark Streaming), dbt, and software development metrics dashboards• Master's or PhD in Data Science, Statistics, Computer Science, or related field• Optional certifications: Google Professional ML Engineer, AWS ML Specialty, Databricks ML Professional
LocationKista, Stockholm (Sweden), Athlone (Ireland), work from one of our Ericsson offices in these locations.
Öppen för alla Vi fokuserar på din kompetens, inte dina övriga förutsättningar. Vi är öppna för att anpassa rollen eller arbetsplatsen efter dina behov.
Arbetsgivare
Ericsson AB
16483 StockholmWebbplats: www.ericsson.com
Ansökan
Ansök senast 8 september (10 dagar kvar)
System Data Scientist
Arbetsgivare / Ort:Ericsson AB / Stockholm
Omfattning / Varaktighet:Vanlig anställning / Tills vidare
Lönetyp: Fast månads- vecko- eller timlön
Ansök senast 8 september (10 dagar kvar)
Publicerad: 2026-08-29
Källa: Arbetsförmedlingen
Om jobbet
Company description:Ericsson AB
Job description: Join our TeamAbout this opportunity:
We are seeking a System Data Scientist to establish and lead Ericsson's analytics function across software development, research, and AI/ML initiatives.
In this role, you will learn of build comprehensive data systems and analytical frameworks that enable data-driven decision-making across the organization. You will combine AI/ML expertise (LLMs, GenAI, traditional ML) with full-stack data science capabilities and end-to-end system ownership. Working closely with the Data Platform Team, you will define system requirements, optimize data pipelines, and ensure analytical infrastructure supports organizational needs.
What you will do:
• Learn to transform raw, disconnected information into trusted, ready-to-use data for artificial intelligence and Agentic workflows• Learn AI/ML initiatives including GenAI, LLMs, and traditional machine learning across diverse use cases and business scenarios
The skills you bring:
• Master’s degree or PhD in Telecommunication or similar• Experience in driving studies telecommunications or AI technical areas• Experience in presenting technical information to larger Audiences• Python programming for production environments and expertise in managing large data sets and data pipelines• Experience with process in systematization of products• A productive, creative mindset can help you interact easily with other people
Öppen för alla Vi fokuserar på din kompetens, inte dina övriga förutsättningar. Vi är öppna för att anpassa rollen eller arbetsplatsen efter dina behov.
Arbetsgivare
Ericsson AB
16483 StockholmWebbplats: www.ericsson.com
Ansökan
Ansök senast 8 september (10 dagar kvar)