Fizetesek.com LogoFizetesek.com

Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (0-3 év tapasztalattal)

Pozíció a Technológia szektorban

Adatmérnök (0-3 év tapasztalattal)BI fejlesztő (0-3 év tapasztalattal)

💰 Fizetési adatok (2026)

Mennyit keres egy Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (kezdő/junior)?

Gépi tanulás és mélytanulás mérnökként kezdő vagy junior szinten a várható jövedelem versenyképes, a technikai szerepért és a gyorsan fejlődő feladatokért járó kompenzációval együtt. A pontos fizetés erősen függ a tapasztalattól, a munkavégzés földrajzi helyétől és attól, hogy multinacionális nagyvállalatról, közepes technológiai cégről vagy agilisan működő startupról van-e szó. Különösen a korai karrierfázisban számítanak a gyakorlati projektek, a Python és a mélytanulási könyvtárak ismerete, valamint a prototípusok termelésbe történő átültetésében szerzett tapasztalat. A pontos piaci bérsávok - minimum, átlag és maximum - az alábbi táblázatban találhatók, hogy gyorsan összehasonlíthasd a helyi és szektorspecifikus ajánlatokat. Szakmai, tárgyilagos, mégis bátorító összefoglalónk gyakorlati tippjeivel könnyebben pozícionálhatod magad a bértárgyalásokon és tervezheted a következő lépéseket a karrieredben.

Minimum Bruttó

900 000 Ft

Medián Bruttó

1 000 000 Ft

Maximum Bruttó

1 400 000 Ft

*Bruttó havi fizetések forintban+210% a minimálbér felett

📋 A Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (0-3 év tapasztalattal) pozíció összefoglalója

A pozíció általános leírása és lényeges információi

Ez a pozíció egy modern, dinamikus Technológia szektorban működő vállalatnál kínál lehetőséget a gépi tanulási és mélytanulási modellek fejlesztésére, implementálására és finomhangolására. A munkakörben a prototípusok kidolgozása, kutatási eredmények termelési környezetbe történő átültetése és a meglévő rendszerek optimalizálása áll a feladatok középpontjában.

Fő feladatok:

  • Modern gépi tanulási algoritmusok és mélytanulási modellek fejlesztése
  • Adatelemzés, modellek monitorozása és hibajavítás
  • Szoros együttműködés a szoftverfejlesztő csapattal és üzleti partnerekkel

A pozíció sikeres betöltéséhez elengedhetetlen az analitikus gondolkodás, a problémamegoldó készség és a kreativitás, továbbá előnyt jelent a Python programozási nyelv és releváns könyvtárak, mint a TensorFlow, PyTorch és scikit-learn ismerete. A rugalmas, hibrid munkavégzési modell lehetővé teszi az irodai jelenlét és az otthoni munkavégzés ötvözését, ami növeli az önállóságot és a precizitást.

A juttatási csomag versenyképes, a bruttó fizetés 900 000 Ft-tól 1 400 000 Ft-ig terjed, ami a szaktudás és a projektben betöltött szerep alapján kerül kialakításra. Emellett a pozíció kiváló szakmai fejlődési lehetőségeket kínál, beleértve a továbbképzéseket, workshopokat és belső mentorprogramokat.

A karrierút során a kezdeti 0-3 éves tapasztalattal rendelkező mérnöktől a szenior, valamint csapatvezetői pozíciókig van lehetőség előrelépni, ami további vezetői feladatokhoz és stratégiai döntéshozatalban való részvételhez vezethet. Ez a pozíció tehát ideális azok számára, akik szeretnék egy erős technológiai háttéren építeni szakmai karrierjüket, miközben hozzájárulnak a vállalat innovatív projektjeinek sikeréhez.

📅 Egy nap a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (0-3 év tapasztalattal) életében

Egy nap a pozícióban

Horváth Bence, gépi tanulás / mélytanulás mérnök a Technológia szektorban, reggel fél nyolckor ébred a budapesti lakásában. A reggeli rutin egyszerre praktikus és rituálé: fekete kávé, gyors séta a sarki boltig, majd laptop fel - a hibrid munka lehetősége miatt ma irodába megy, de előbb átnézi az éjszakai kísérletek logjait. Megnyitja a monitoring dashboardot: modellmetrikák, drift-figyelmeztetések, és a tegnap óta futó hyperparaméter-keresés eredményei adnak első impulzust a naphoz.

Délelőtt Bence a fókuszban: prototípus finomhangolása és a szoftverfejlesztő csapattal való egyeztetés. Kódot ír, TensorFlow és PyTorch kódrészleteket hasít, és kisebb egységteszteket futtat. A reggeli standup után megbeszélés üzleti partnerrel - a specifikációk pontosítása elengedhetetlen, hogy a kutatási eredmények zökkenőmentesen termelésbe menjenek. A nap közben adatelemzést végez; egy unexpected adatmintázat felborította az egyik validációs metrikát, így hibakeresés és feature-ellenőrzés következik. Bence dokumentál: jegyzeteli a kísérleti beállításokat, hogy reprodukálható maradjon minden eredmény.

A csúcsidőszak délután jön: éles környezetből érkező latency-riport, egy sürgős deploy-kérés és egy határidős belső prezentáció egyszerre kopogtat. Dönteni kell: gyorsabb inferenciára optimalizálni a modellt, vagy megtartani a pontosságot? Bence rövid egyeztetéseket tart, kompromisszumokat keres, és egy vészforgatókönyvet állít össze a csapatvezetővel. Ilyenkor fontos a kommunikáció - nemcsak a kód, hanem a nyugalom átadása is.

A nap zárása nyugodtabb: frissíti a projekttervet, elküldi a napi státuszriportot, és lefoglal időt egy belső workshopra, ahol a mentorprogramon belül tapasztalatot osztanak meg. Hazafelé még átgondolja a holnapi kísérleti ötleteket - a munkakör intellektuálisan kihívó, de a fejlődés lehetősége és a csapat támogatása miatt Bence elégedetten csukja be a laptopot.

❓ Gyakori Kérdések

Milyen napi és heti feladatokra számíthatok Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök pozícióban a megadott munkakörben?

A leírás alapján a napi feladatok között szerepel modern gépi tanulási és mélytanulásos modellek fejlesztése, prototípusok kidolgozása és kísérleti eredmények átültetése termelésbe. Rendszeres adatelemzést és modellek teljesítményének monitorozását, hibajavítást végzel, miközben szorosan együttműködsz a szoftverfejlesztőkkel és üzletági partnerekkel a projektcélok eléréséért. Heti szinten kísérleti futtatásokat, eredmények reprodukálását és optimalizációs ciklusokat tervezel, valamint részvétel várható sprint- vagy státuszmegbeszéléseken a csoportvezetővel. Időszakos üzleti utak és hibrid munkamodell miatt néhány napot irodában töltesz integrációs munkára és megbeszélésekre.

Milyen technológiai stacket és eszközöket használhatok Gépi tanulás / Mélytanulás mérnökként ezen a pozíción?

A munkaköri leírás explicit módon említi a Python nyelvet, valamint a TensorFlow, PyTorch és scikit-learn könyvtárakat, így ezek ismerete alapvető elvárás. A produkcióba kerülés és a szoftverfejlesztő csapattal való együttműködés miatt tipikus elvárás lehet a verziókezelés (Git), konténerizáció (Docker) és alapvető CI/CD ismeret; ezekre vonatkozóan feltételezésként érdemes számítani. Ha a szervezet felhőalapú infrastruktúrát használ, gyakori opciók lehetnek AWS, GCP vagy Azure, valamint GPU-s erőforrások a modelltréninghez — ez szintén feltételezés, mert a leírás nem részletezi a szolgáltatót. Végül elvárható a kísérleti eredmények követése (pl. MLflow vagy hasonló tracking), de ennek konkrét eszközei projektspecifikusak lehetnek.

Hogyan zajlik a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök együttműködése a szoftverfejlesztő csapattal és az üzletági partnerekkel?

A leírás szerint erős, napi szintű együttműködésre kell számítani: a mérnöknek prototípusokat és termékbe integrálható modelleket kell szállítania, ezért szoros koordináció szükséges a fejlesztőkkel az API-k, adatcsatornák és telepítési folyamatok kialakításához. Üzletági partnerekkel folytatott egyeztetések során a mérnök közvetíti a modellek teljesítményét, segít a célok finomhangolásában és részt vesz a követelmények értelmezésében. A gyakorlatban ez kódátadást, közös kódreview-kat, incidenskezelést és projektmegbeszéléseket foglal magában, valamint szükség esetén részvételt üzleti vagy kutatási egyeztetéseken, akár nemzetközi utazások formájában.

Milyen konkrét teljesítménymutatók alapján értékelik a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök munkáját ennél a pozíciónál?

A leírásban említett mérőszámok közé tartozik a projektek határidőre és minőségben történő végrehajtása, az általad fejlesztett modellek pontossága és hatékonysága, valamint az innovatív megoldások bevezetése. További fontos KPI-k lehetnek a kísérleti eredmények reprodukálhatósága, az optimalizációs folyamatok sikeressége és a csapaton belüli tudásmegosztásban való aktív részvétel. Mivel a leírás nem ad konkrét százalékos küszöböket vagy SLA-kat, feltételezésként általában projektenként definiált célok (pl. előre meghatározott metrikák javulása, latency/cost csökkentése) alapján történik az értékelés, amit a csoportvezetővel közösen állítanak be.

Milyen karrier- és vezetési lehetőségek várhatók egy Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök számára a cégnél?

A munkakör szerint jelenleg nincs közvetlen alárendelt, de a csapat növekedése esetén vezetői feladatok megjelenhetnek, tehát jó esély van projekt- vagy csapatvezetői szerep vállalására hosszabb távon. A vállalat rendszeres továbbképzéseket, workshopokat és belső mentorprogramokat kínál, amelyek támogatják a szakmai elmélyülést és a vezetői készségek fejlesztését. Gyakorlati lehetőség adódik a belső kutatási projektek vezetésére, juniorok mentorálására és komplex projektek irányítására; a konkrét előrelépés mértéke a projektmegvalósítások sikerétől és a vállalaton belüli pozíiók elérhetőségétől függ.

📋 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