Ingenieurwissenschaften

Computational Engineering (Master)

an der Berliner Hochschule für Technik · Berlin

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Abschluss: Master
Regelstudienzeit: 6 Semester
Studienform: Vollzeit
Zulassung: keine Angabe

Auf einen Blick

Der Studiengang Computational Engineering wird mit dem Abschluss Master an der Berliner Hochschule für Technik in Berlin angeboten. Die Regelstudienzeit beträgt 6 Semester. Das Studium wird in Vollzeit durchgeführt.

Bewerbung & Zulassung

Zulassungsverfahren: keine Angabe
Studienbeginn: keine Angabe
Studienform: Vollzeit
Bewerbung: direkt bei der Hochschule

Verbindliche Bewerbungsfristen und alle Details findest du auf der offiziellen Website.

Gehalt & Perspektive

Was verdient man mit diesem Studienfeld? Wir stützen uns auf die amtlichen Median-Gehälter von 1 typischen Zielberufen (Entgeltatlas der Bundesagentur für Arbeit) und weisen sie als ehrliche Spanne aus – denn ein Studium mündet selten in genau einen Beruf.

Median-Bruttogehalt der typischen Zielberufe

6.530 €

pro Monat

Typische Zielberufe

Ingenieur/in - Mikroelektronik: 6.530 €

Zukunft: heute schon automatisierbare Tätigkeiten

82 %

Substituierbarkeitspotenzial nach IAB über die Zielberufe. Das misst die technische Automatisierbarkeit von Tätigkeiten – keine Jobverlust-Prognose.

Quelle: Bundesagentur für Arbeit, Entgeltatlas (Median-Bruttoentgelt/Monat je Beruf; Substituierbarkeit: IAB), Stand: 07/2026. Wir zeigen 3–5 typische Zielberufe als Spanne, nie „den" einen Beruf – ein Studienfeld führt in unterschiedliche Tätigkeiten.

KI & Zukunft

Zwei Blickwinkel auf KI und die typischen Zielberufe: das GenAI-Potenzial laut ILO-Studie 2025 und – als internationale Näherung – wie stark große Sprachmodelle die vergleichbare US-Berufsgruppe betreffen.

Ingenieur/in - Mikroelektronik

GenAI-Potenzial: exponiert (Stufe 2)

ILO-Task-Score 20250.42 / 1

LLM-Exposition der US-Berufsgruppe (γ, Näherung über 2 Berufe)0.60 / 1

Basis: 8 bewertete berufstypische Tätigkeiten (ILO)

Wie passt das zur Automatisierbarkeit oben? Die IAB-Substituierbarkeit misst, welcher Anteil der Tätigkeiten heute technisch ersetzbar wäre – vor allem Routine. Die ILO-Einstufung schätzt das Potenzial generativer KI je Berufsgruppe, und der Eloundou-Wert zeigt, wie stark große Sprachmodelle die vergleichbare US-Berufsgruppe betreffen. Alle drei beschreiben Veränderungs-Potenzial von Tätigkeiten – keine Jobverlust-Prognosen.

Quellen: Gmyrek et al., „Generative AI and Jobs“, ILO Working Paper 140 (2025), CC BY 4.0 – Einstufung je internationaler Berufsgruppe (ISCO-08); Eloundou et al. (OpenAI), „GPTs are GPTs“, Science 384 (2024) – LLM-Exposition der über den amtlichen Berufsschlüssel zugeordneten US-Berufsgruppe (Näherung); Zuordnung über den Umsteigeschlüssel KldB 2010 ↔ ISCO-08 der Statistik der Bundesagentur für Arbeit. Stand: 2026-07-29.

Arbeitsmarkt & Trends

Nachfrage, Gehaltsverlauf und Beschäftigung der typischen Zielberufe, abgeleitet aus den amtlichen Zeitreihen des IAB-Job-Futuromat – plus die Technologien und Tätigkeiten, die den Beruf prägen.

Offene Stellen

▼ −33 % seit 2012

gemeldete Stellen · Ingenieur/in - Mikroelektronik · Stand 2024

Gehaltsverlauf

▲ +72 % seit 2012

6.530 €

Median brutto/Monat · Ingenieur/in - Mikroelektronik · Stand 2024

Beschäftigung

▲ +6 % seit 2012

3.081

sozialvers. Beschäftigte · Ingenieur/in - Mikroelektronik · Stand 2024

Zukunftstechnologien & prägende Tätigkeiten

Arbeitsvorbereitung
Konstruktion
Qualitätsprüfung, Qualitätssicherung
Mess-, Steuer-, Regeltechnik (MSR)
Mikrocomputer-, Mikroprozessortechnik
Elektronik
Mikroelektronik
Informationstechnik, Computertechnik
Mikrosystemtechnik
Betriebsmitteleinsatz planen

heute schon automatisierbar

Themen, die die typischen Zielberufe prägen – als Orientierung, worauf das Studienfeld inhaltlich vorbereitet. „Automatisierbar“ meint die technische Ersetzbarkeit der Tätigkeit (IAB), keine Jobverlust-Prognose.

Quelle: IAB-Job-Futuromat (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung), Stand: 2024. Die Verlaufs-Kacheln zeigen je einen benannten typischen Zielberuf, nie berufsübergreifend gemischte Zeitreihen.