Fizetesek.com LogoFizetesek.com

Adattudós (3-5 év tapasztalattal)

Pozíció a Technológia szektorban

Adatelemző / BI elemző (0-3 év tapasztalattal)Adatmérnök (3-5 év tapasztalattal)

💰 Fizetési adatok (2026)

Mennyit keres egy Adattudós (3-5 év tapasztalattal)?

Adattudósként középhaladó szinten a technológiai szektorban versenyképes, a felelősséghez és üzleti hatáshoz igazodó bruttó csomagra számíthatsz. A fizetés mértéke azonban jelentősen függ a tapasztalattól, a lokációtól és a cég típusától, ezért ugyanaz a pozíció más kompenzációt kínálhat Budapesten, egy multinacionális vállalatnál vagy egy kisebb startupnál. Konkrétan a három–öt év közötti tapasztalattal rendelkező adattudósok többnyire a középfokozatba tartoznak, ahol a Python/R, SQL és modellezési gyakorlat meghatározó szerepet játszik a bérsáv meghatározásában. A pontos piaci bérsávok (minimum, átlag, maximum) az alábbi táblázatban találhatók, így gyorsan áttekinthető képet kapsz a várható kompenzációról. Szakmai, tárgyilagos, ugyanakkor bátorító megközelítésünk gyakorlati tárgyalási tippeket és a teljesítményalapú juttatások ismertetését is tartalmazza, hogy magabiztosan tervezd a következő karrierlépést.

Minimum Bruttó

1 200 000 Ft

Medián Bruttó

1 400 000 Ft

Maximum Bruttó

1 700 000 Ft

*Bruttó havi fizetések forintban+334% a minimálbér felett

📋 Az Adattudós (3-5 év tapasztalattal) pozíció összefoglalója

A pozíció általános leírása és lényeges információi

  1. Az Adattudós (3-5 év tapasztalattal) pozíció a Technológia szektorban található, és a vállalat budapesti központjában, rugalmas hibrid munkarendben végezendő feladatokat foglal magában.
  2. A munkakör fő feladatai közé tartozik a nagy volumenű adatok előkészítése, tisztítása és elemzése, valamint komplex adathalmazokból prediktív modellek kialakítása, melyek kulcsfontosságúak az üzleti érték megteremtéséhez.
  3. A jelöltnek erős programozási ismeretekkel kell rendelkeznie, különösen Python és R nyelvekben, továbbá tapasztalt SQL és adatintegrációs technológiák használatában.
  4. Az egyén felelős a modellek validálásáért, optimalizálásáért és az eredmények vizualizációjáért, így folyamatos támogatást nyújtva a döntéshozók számára.
  5. Ezen felül a pozíció magában foglalja a projektmenedzsmentet, ideértve a határidők betartását és az interdiszciplináris csapatok közötti hatékony kommunikációt.
  6. A munkavállaló közvetlenül a Műszaki Igazgatónak jelent, és felelősséggel tartozik a kollégák mentorálásáért és szakmai projektjeinek koordinálásáért.
  7. A pozíció kínál versenyképes fizetési sávot (1 200 000 Ft - 1 700 000 Ft bruttó), valamint teljesítményalapú juttatásokat, amelyek a szakmai eredményekre épülnek.
  8. A karrierút számos fejlődési lehetőséget kínál, hiszen a Junior Adattudós pozíciótól egészen a vezetői és technikai specializációs pályákig (Szenior Adattudós, Adatkutató, Mesterséges intelligencia fejlesztő, stb.) elérhető szakmai előrelépés várható.
  9. Összességében ez a pozíció ideális azok számára, akik analitikus gondolkodásukkal, problémamegoldó képességükkel és kreativitásukkal képesek támogató szerepet betölteni egy modern, innovatív technológiai környezetben.

📅 Egy nap az Adattudós (3-5 év tapasztalattal) életében

Egy nap a pozícióban

Kovács Dániel, adattudós (3–5 év tapasztalattal) a Technológia szektor Adat és analitika részlegén dolgozik. Reggel hat körül ér véget a rövid reggeli rutin: dupla espresso, gyors zuhany, majd a laptop előtt egy gyorsteszt - a napi dashboardot és a tegnap lefutott modellek metrikáit nézi át. Ha otthonról kezd, még egy rövid kódfuttatás Jupyter-ben, hogy lássa, minden pipeline egészséges-e; ha irodába megy, inkább a napi standup előtt érkezik.

A délelőtt a fókuszról szól: adattisztítás és feature engineering, SQL-lekérdezések optimalizálása, és egy új prediktív modell első iterációjának futtatása Pythonban. Közben egyeztet a termékmenedzserrel arról, milyen üzleti értéket várnak, és a mérnökökkel a modell deploy folyamatáról - a kommunikáció itt kulcs. Dél körül emailben küldi el a vizualizációkat a döntéshozóknak, majd rövid mentorálás: egy junior kollégával pair-programozik, átad néhány trükköt az adatintegrációról és a unit tesztek felépítéséről.

A csúcsidőszak gyakran délutánra esik. Ma jött is a kihívás: a gyártásban egy adatfolyam megszakadt, a modell predikcióinak pontossága zuhanni kezdett, és egy fontos üzleti partner sürgős elemzést kért. Dánielnek gyors döntést kellett hoznia - visszarollolni az előző verziót, vagy gyors retrain mellett kompromisszumokat vállalni. Rövid egyeztetés a Műszaki Igazgatóval, gyorserőforrás-átcsoportosítás, és egy vészforgatókönyv aktiválása után sikerült stabilizálni a rendszert. A csapat nyugodt maradt, mert tudták, hogy a minőség és a határidő egyensúlya a legfontosabb.

A nap zárása lassabb, de tudatos: frissíti a projekttervet, dokumentálja a változtatásokat, elküldi a napi státuszriportot a Műszaki Igazgatónak, és felírja a holnapi prioritásokat. Mielőtt lekapcsolja a gépet, még átnéz egy pull requestet, megjegyzéseket hagy a junior kolléga kódján, és megtervezi a következő nap előtti rövid kutatást egy új modelloptimalizációs technikáról. Hazafelé menet gondolatban már a reggeli dashboardon jár - de otthon várja a vacsora és egy rövid séta, hogy holnap ismét friss szemmel térhessen vissza.

❓ Gyakori Kérdések

Milyen technológiai stackkel dolgozik az Adattudós a mindennapi munkában?

A munkaköri leírás alapján az Adattudósnak erős Python és/vagy R programozási háttérrel, valamint SQL és adatintegrációs technológiák ismeretével kell dolgoznia a nagy volumenű adatok előkészítéséhez és elemzéséhez. Gyakorlati modellezésnél tipikus elvárás a scikit‑learn, pandas, NumPy használata, míg mélyebb modellek esetén TensorFlow vagy PyTorch is előfordulhat — ezek az eszközök feltételezések a leírás hiányzó részletei miatt. Adattárolás és lekérdezés terén valószínűleg relációs adatbázisok és/vagy adatraktárak szerepelnek a munkában; a pontos cloud platform (AWS, GCP, Azure) nincs megadva, így ez implementációs döntés lehet. Feltételezhető továbbá a verziókezelés (Git) és alapvető MLOps/CI gyakorlatok használata a modellek élesítéséhez és monitorozásához.

Milyen jellegű modellezési és validációs elvárásoknak kell megfelelnie az Adattudósnak?

A leírás konkrétan megfogalmazza, hogy az Adattudósnak komplex prediktív modelleket kell kialakítania, validálnia és optimalizálnia, valamint az eredményeket üzleti döntéshozók számára interpretálhatóan bemutatnia. A gyakorlati validáció tipikusan cross‑validation, holdout teszt és problémaspecifikus backtesting alkalmazását jelenti, továbbá a modellrobosztusság és overfitting elleni vizsgálat elvárt. Teljesítménymutatók lehetnek például ROC AUC, RMSE, precision/recall vagy üzleti KPI‑okra vonatkozó mutatók (pl. uplift, költségcsökkentés), ezek pontos kombinációja az adott projekttől függ. Ha a leírás nem részletezi, feltételezhető, hogy a vállalat standard ML‑metrikákat és üzleti hatékonysági méréseket kombinál a validáció során.

Milyen arányban várják el az Adattudóstól a projektmenedzsment és a hands‑on modellezési feladatok ellátását?

A pozíció mindkét szerepkört hangsúlyozza: az Adattudós felel a technikai megoldásokért és ugyanakkor projektmenedzsment feladatokat is ellát, ideértve határidők betartását és interdiszciplináris kommunikációt. Tipikus iparági gyakorlat alapján egy 3–5 év tapasztalattal bíró adattudósnál gyakran 50–70% hands‑on modellezés és 30–50% projekt‑/stakeholder koordináció várható, de ez projektenként változhat — ez az arány feltételezés a leírás részletességének hiánya miatt. A leírás szerint a munkavállaló közvetlenül a Műszaki Igazgatónak jelent, ezért a prioritásokról és erőforrás‑elosztásról rendszeres egyeztetésre kell számítani. Vezető szerepű kollégák koordinálása és mentorálása további időt igényelhet, ha több projektet egyszerre vezet.

Mennyi utazásra és milyen hibrid munkarendre számíthat egy Adattudós a pozícióban?

A leírás szerint a munkavégzés elsődlegesen a budapesti központban történik, rugalmas hibrid munkarenddel és részleges otthoni munkavégzéssel, valamint időszakos belföldi és nemzetközi utazási kötelezettségekkel. Gyakorlati elvárásként feltételezhető, hogy az irodai jelenlét heti 2–3 nap lehet a csapatkoordináció és workshopok miatt, míg az utazás gyakorisága projektfüggő, például néhány alkalom/év üzleti egyeztetésekre vagy konferenciákra — ez utóbbi számok feltételezések a leírás konkrét gyakoriságának hiánya miatt. Fontos, hogy a jelölt rugalmas legyen a nemzetközi munkamegbeszélésekkel és időszaki ügyfél‑helyszíni munkával kapcsolatban. A hibrid munkarend támogatja a koncentrált, komplex elemzési feladatokra szánt otthoni napokat.

Hogyan mérik és értékelik az Adattudós teljesítményét a vállalatnál?

A leírás alapján a teljesítményt több dimenzióban mérik: projektidőzítés és sikeres lebonyolítás, a modellek pontossága és üzleti hatékonysága, valamint az adatokból kinyert érték szolgál alapul. Konkrét, mérhető KPI‑k lehetnek például a modellek prediktív pontossága, a modellek élesítéséhez szükséges idő, üzleti hatás (bevétel‑ vagy költségvonzat) és a stakeholder elégedettség; ezek részletezése azonban a leírásban nem szerepel, ezért ezek iparági tipikus példák. Emellett rendszeres visszajelzés, innovációs kezdeményezések és a szakmai fejlődésben való részvétel (tréningek, konferenciák, mentorálás) befolyásolja az értékelést. Végső soron a hangsúly azon van, hogy a technikai megoldások kézzelfogható üzleti értéket teremtsenek.

📋 Adatok Hitelessége

Forrás: Hays Salary Guide, NAV, Független Munkáltatói Bérfelmérés
Adatgyűjtés: Több ezer munkáltatói bérfelmérés alapján
Utolsó frissítés: 2025. december 15.
Kiadó: Fizetesek.com Szerkesztőség