AI-kompetencer i jobopslag inden for data, 2026
Live dataSenest opdateret 29. oktober 2026
27 %af 2.756 opslag inden for data beder om AI
Beder om AISom et krav
- Placering
- #7 af 11
- Som et krav
- 10%
- Nævner et værktøj
- 32%
- Mest nævnte værktøj
Cursor- Virksomheder der beder om det
- 322
Hvor mange jobopslag inden for data beder om AI
- 27 % af 2.756 jobopslag inden for data beder kandidaten om at bruge AI i arbejdet, 2 point over de 25 % på tværs af alle roller.
- 10 % siger det i et sprog der lyder som et krav: must, expected, daily, proficient.
- Data ligger nummer 7 af 11 roller. Udviklingsopslag beder om det i 30 %.
- 32 % af de opslag inden for data der beder om AI, nævner et værktøj. Cursor nævnes mest, derefter Claude Code.
- 322 virksomheder beder om AI i mindst ét opslag inden for data.
AI-kompetencer i jobopslag inden for data sammenlignet med andre roller
Virksomheder der beder om AI i jobopslag inden for data
- 1Distyl AI8 af 8 opslag inden for data
- 2Juniper Square6 af 6 opslag inden for data
- 3Datafold4 af 4 opslag inden for data
- 4Komodo Health4 af 4 opslag inden for data
- 5Ridgeline4 af 4 opslag inden for data
- 6Cresta3 af 3 opslag inden for data
- 7DoiT3 af 3 opslag inden for data
- 8Dune3 af 3 opslag inden for data
AI-kompetencer og værktøjer som jobopslag inden for data beder om
“You use AI coding tools (Claude Code, GitHub Copilot, or equivalent) as a genuine part of how you work, and you can be specific about where they add real value and where they introduce risk in a governed analytics codebase.”
“Proficiency in collaborative and BI tooling (e.g., Google Suite, Confluence/Jira, Looker), with AI as your default way of working — you use GenAI and agentic workflows as a force multiplier, not an occasional assistant.”
“We expect you to already be building AI-assisted or agentic workflows in your daily analytical work, to be able to show how you validate their outputs and where they fail, and to treat AI as a force multiplier.”
“You build with AI coding agents fluently and have a track record of using them not just to ship features, but to automate the engineering process itself — review, triage, testing, and CI.”
RoboflowMachine Learning Engineer - Inference Maintainer & Developer Experience
“Use AI tools in your own day-to-day work — for tasks like data analysis, documentation, testing, or reporting — to increase personal and team efficiency and free up time for higher-value work.”
“Comfort with AI-Assisted Development : Experience using agentic coding tools such as Claude Code, Codex, or similar to build and maintain analytics pipelines, automate recurring reporting, or accelerate exploratory analysis.”
Sådan talte vi AI-kompetencer i jobopslag inden for data
Ud fra 2.756 jobopslag inden for data på de offentlige jobsider hos 1.333 softwarevirksomheder, læst den 29. oktober 2026. Et opslag tæller, når det beder personen om at bruge AI i sit eget arbejde. Rollen kommer fra jobtitlen. Hele metoden og dens begrænsninger.
Spørgsmål om AI-kompetencer i jobopslag inden for data
Hvor mange jobopslag inden for data beder om AI-kompetencer?
27 % af 2.756 jobopslag inden for data hos softwarevirksomheder den 29. oktober 2026 bad kandidaten om at bruge AI i arbejdet, og 10 % sagde det som et krav.
Hvilke AI-værktøjer nævner jobopslag inden for data?
32 % af de opslag inden for data der beder om AI, nævner et værktøj. Mest nævnt: Cursor (98 opslag), Claude Code (96 opslag), Claude (85 opslag).
Hvordan tester du AI-kompetencer i roller inden for data?
Giv en rigtig opgave fra jobbet, lad kandidaten bruge det AI-værktøj de allerede bruger, og læs både deres samtale med AI’en og det de afleverer. Se efter om de kontrollerer det AI’en giver dem.