Fizetesek.com LogoFizetesek.com

Adattudós (5+ év tapasztalattal)

Pozíció a Technológia szektorban

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

💰 Fizetési adatok (2026)

Mennyit keres egy Adattudós (5+ év)?

Egy Adattudós (5+ év tapasztalattal) a technológiai szektorban általában versenyképes, készség- és teljesítményalapú jövedelemre számíthat, amely gyakran a középszinttől a felső bérsávig terjed, és tükrözi a szerep stratégiai értékét.
A fizetés mértéke erősen függ a tapasztalattól, a lokációtól és a cég típusától (például startup, scale-up vagy multinacionális vállalat), így ugyanaz a pozíció jelentősen eltérő csomagot jelenthet különböző környezetekben.
Az öt évnél több gyakorlati tapasztalattal rendelkező adattudósoknál különösen számítanak a vezetői képességek, a specializáció (pl. mesterséges intelligencia) és a projektfelelősség, amelyek mind növelhetik a kompenzációt.
Az alábbi táblázatban megtalálod a piaci bérsávok minimumát, átlagát és maximumát, hogy gyorsan átlásd a várható kereseti szinteket.
Tárgyilagos, szakmai megközelítésünk és gyakorlati tanácsaink segítenek, hogy magabiztosan tárgyalj bért a következő adattudós pozícióért.

Minimum Bruttó

1 700 000 Ft

Medián Bruttó

1 850 000 Ft

Maximum Bruttó

2 300 000 Ft

*Bruttó havi fizetések forintban+473% a minimálbér felett

📋 Az Adattudós (5+ év tapasztalattal) pozíció összefoglalója

A pozíció általános leírása és lényeges információi

  1. Az Adattudós (5+ év) pozíció a Technológia szektor élvonalában helyezkedik el, ahol modern irodai környezet és részleges távmunka lehetősége biztosítja az optimális munkakörülményeket.
  2. A munkavállaló közvetlenül a Technológiai Igazgatónak vagy a kutatás-fejlesztési vezetőnek jelent, és adott esetben kisebb, projektekben dolgozó csapatot vezet, ami lehetőséget teremt a vezetői készségek fejlesztésére.
  3. A pozíció fő feladatai közé tartozik az adatok begyűjtése, előkészítése, tisztítása és elemzése, valamint fejlett statisztikai módszerek és gépi tanulási modellek kidolgozása és validálása.
  4. Emellett jelentős hangsúlyt kap az adatalapú döntéstámogató riportok és vizualizációk készítése, melyek segítik az üzleti egységek hatékony működését.
  5. A pozíció betöltéséhez elengedhetetlen az analitikus gondolkodás, erős problémamegoldó képesség, valamint a kiváló kommunikációs készség, melyek révén a szakmai és vállalati szinten is kiemelkedő eredményeket érhet el.
  6. A munkakörön belül elvárt a projektmenedzsment, valamint a Python, R és adatbázis-kezelési ismeretek mélyreható elsajátítása, ami előkészíti a vezetői karrier következő lépéseit.
  7. A versenyképes juttatási csomag mellett a pozíció rugalmas munkaidőt és országos, illetve nemzetközi utazási lehetőségeket is kínál, így a munkavállaló folyamatosan fejlesztheti szakmai kompetenciáit.
  8. A karrierút egyértelműen mutatja, hogy a tapasztalt Adattudós lehetőséget kap szakmai specializációra, például mesterséges intelligencia vagy adatstratégiai területen, illetve akár vezetői pozíciók, mint az adatcsapat vezető vagy projektmenedzser irányába történő elmozdulásra.

📅 Egy nap az Adattudós (5+ év tapasztalattal) életében

Egy nap a pozícióban

Nagy Bence, adattudós a Technológia osztályon, reggel hat körül ébred; a nap első öt perce a kávé és a rövid hírek böngészése. Kedveli, ha a reggelje kiszámítható: egy rutinból származó nyugalom segít a bonyolult gondolatok rendezésében. Mielőtt beülne az ingázásra vagy bekapcsolná a home office-t, gyorsan átfutja a dashboardokat: modellélettartam-mutatók, adatfolyamok állapota, tegnapi éjszakai futtatások eredményei - ez adja meg a nap irányát.

Délelőtt Bence feladatai strukturáltak, mégis sokszínűek. Előbb rendbe teszi a frissen érkező adatokat: hibás sorok, hiányzó mezők, ETL-eljárások felülvizsgálata. Egy kis feature engineering, egy gyors kísérlet új hiperparaméterekkel, majd kódrevízió a csapattárssal. Dél előtt megbeszél háromszereplős státuszt a termékmenedzserrel és a kutatás-fejlesztési vezetővel; bemutatja az új prediktív modellt és a vizualizációkat, amelyek döntéstámogatásra szolgálnak. A beszélgetés gyakran azon fordul meg, hogy hogyan magyarázzák el a komplex eredményeket nem technikai kollégáknak: ilyenkor Bence az egyszerű ábrákra és anekdotikus példákra támaszkodik.

A csúcsidőszak általában délután kora órákban érkezik: egyszerre jelenti a szabályozási kérdéseket egy európai partnertől, a termelési pipeline váratlan hibáját és egy sürgős kérést az értékesítéstől. Modelldrift jelei jelennek meg, a teljesítmény esik; dönteni kell, visszahívják-e a modellt vagy gyors javítást eszközölnek. Bence rövid egyeztetést tart, priorizál, átcsoportosít erőforrásokat, és dokumentálja a kompromisszumokat - itt a technikai tudás mellett a nyugodt kommunikáció a legfontosabb.

A nap zárása nem dramatikus, inkább rendezett: frissíti a projekttervet, feladja a napi státuszjelentést a Technológiai Igazgatónak, commitolja a kódot és lefagyaszt egy verziót. Átáll a „hazaüzemmódra”: egy könnyű vacsora, rövid séta vagy olvasás segít leválasztani a gondolatokat. Tudja, hogy holnap új adatok és új kihívások várnak - de ma a csapat tartotta a frontot, és ez elég.

❓ Gyakori Kérdések

Milyen napi feladatokra számíthat egy adattudós (5+ év) a Technológia osztályon?

Az adattudós napi feladatai a bemenet szerint tipikusan az adatok begyűjtésétől és előkészítésétől kezdődnek, majd adat-tisztításon és exploráción keresztül vezetnek a fejlett statisztikai elemzések és gépi tanulási modellek kidolgozásáig és validálásáig. Emellett rendszeresen készít adatalapú riportokat és vizualizációkat az üzleti egységeknek, és bemutatja az eredmények üzleti következményeit a Technológiai Igazgatónak vagy a kutatás-fejlesztési vezetőnek. A pozíció része a technikai megoldások javaslata és a meglévő rendszerek folyamatos fejlesztése, valamint kisebb projektcsapatok vezetése, amikor szükséges. A munkakör dinamikus jellege miatt gyakori a prioritások gyors átrendezése és együttműködés több érdekhordozóval.

Milyen technológiai és programozási eszközöket várnak el az adattudóstól (5+ év)?

A leírásban elvárt a programozási tapasztalat Python vagy R nyelvben és az adatbázis-kezelés alapos ismerete, így napi szinten SQL, adatkeretrendszerek és statisztikai könyvtárak használatára számítok. Tipikus iparági elvárás még a scikit‑learn/TensorFlow/PyTorch szintű gépi tanulási eszköztár, verziókezelés (Git) és reproducibilis munkafolyamatok alkalmazása; ez utóbbiakat feltételezem a pozícióhoz kapcsolódóan. Gyakran használnak továbbá ETL eszközöket és felhőszolgáltatásokat (AWS/GCP/Azure) adatfeldolgozásra és deploymentre, ami szintén iparági javaslatnak tekinthető. A pontos stacket a szervezeti technológiai preferenciák határozzák meg.

Hogyan néz ki az adattudós (5+ év) felettes-beosztott viszonya és mennyi csapatot kell irányítania?

A munkaköri leírás szerint az adattudós közvetlenül a Technológiai Igazgatónak vagy a kutatás-fejlesztési vezetőnek jelent, így a stratégiai és üzleti priorizálás velük történik. Projektalapú munkáknál előfordul, hogy kisebb, többnyire 2–5 fős csapatokat vezet vagy mentorál — a méretre vonatkozó számot iparági tapasztalat alapján feltételezem, mert a leírás nem ad konkrét számot. A pozíció erős koordinációt igényel más üzleti egységekkel és IT-csapatokkal, továbbá a vezetés inkább technikai és projektmenedzselő jellegű, nem feltétlenül formális nagy létszámú HR‑felelősség.

Milyen mértékben számít a távmunka, az utazás és a rugalmas munkaidő egy adattudós (5+ év) pozíciónál?

A leírás alapján a munkavégzés főként nagyvárosi, modern irodákban történik, de részleges távmunka is megengedett, így hibrid munkarendre kell számítani. Nemzetközi és országos projektek miatt időszakosan utazás várható, valamint a határidők és különböző időzónák miatt előfordulhatnak késő esti vagy korai reggeli munkavégzések. A munkaidő rugalmas, de a projektek határidejei és az üzleti döntéstámogatás szükséglete megköveteli az elérhetőséget kulcsidőkben. Pontos home office és utazási szabályokat a vállalati szabályzat határozza meg.

Milyen mérőszámok és előrelépési lehetőségek várhatóak egy adattudós (5+ év) szerepkörében?

A teljesítményt a leírás szerint elsősorban az elemzések pontossága, a projektek határidőre történő teljesítése és az adatokból kinyert üzleti érték alapján értékelik, továbbá rendszeres visszajelzések és mérőszámok szolgálnak monitorozásra. Gyakori, hogy kiegészítő KPI-ként figyelik a modellek élettartamát és karbantarthatóságát, a reprodukálhatóságot, valamint az üzleti stakeholderek elégedettségét; ezekre vonatkozó követelményeket itt feltételezhetően bevezetnek. A leírás említ szakmai és vezetői pályát, továbbképzéseket, belső mentorprogramot és konferenciarészvételt, így reális előrelépésiutat jelent a senior/lead adattudós vagy kutatás-fejlesztési vezető irányába. Konkrét előléptetési időpontok és bónuszkritériumok a vállalati gyakorlat szerint alakulnak.

📋 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