Fizetesek.com LogoFizetesek.com

Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (5+ év tapasztalattal)

Pozíció a Technológia szektorban

Adatmérnök (5+ év tapasztalattal)BI fejlesztő (5+ év tapasztalattal)

💰 Fizetési adatok (2026)

Mennyit keres egy Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök?

Egy tapasztalt, szenior Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök a technológiai szektorban általában versenyképes, magasabb alapbérrel és teljesítményalapú juttatásokkal számolhat, így a pozíció reális anyagi elismerést nyújt a fejlett modellezési és rendszerintegrációs kompetenciákért. A fizetés nagysága azonban erősen függ a tapasztalat mélységétől, a munkavégzés lokációjától és attól, hogy startupról, scale-upról vagy multinacionális vállalatról van-e szó. Különösen a többéves szenior tapasztalat a mélytanulás terén, a gyakorlati PyTorch/TensorFlow-ismeretek és a csapatvezetési készségek jelentősen növelik a tárgyalási pozíciót és a teljes kompenzációs csomag felső tartományát. A pontos piaci bérsávok (minimum, átlag, maximum) az alábbi táblázatban találhatók. Szakmai, tárgyilagos összefoglalónk gyakorlati szempontokkal és tárgyalási tippekkel támogat, hogy magabiztosan lépj előre a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnöki karriered következő szintjén.

Minimum Bruttó

1 800 000 Ft

Medián Bruttó

1 900 000 Ft

Maximum Bruttó

2 200 000 Ft

*Bruttó havi fizetések forintban+489% a minimálbér felett

📋 A Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (5+ év tapasztalattal) pozíció összefoglalója

A pozíció általános leírása és lényeges információi

A Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (5+ év) pozíció a Technológia szektor kulcsfigurájaként működik, ahol az innovatív algoritmusok kutatása, fejlesztése és implementálása a mindennapi munka része.
A szakember közvetlenül a kutatás-fejlesztési igazgatónak jelent, és kisebb, interdiszciplináris projektcsapatokat vezet, így kiemelkedő kommunikációs és vezetői készségek szükségesek.
A feladatok közé tartozik a modellek tréningje, finomhangolása, validálása, valamint az adatkészletek alapos elemzése a hatékonyság növelése érdekében.
Az ideális jelöltnek minimum 5 éves releváns tapasztalattal kell rendelkeznie, magas szintű programozási ismeretekkel (Python, TensorFlow, PyTorch) és erős statisztikai, analitikai képességekkel kell bírnia.
A pozíció vonzza a kihívásokat, hiszen komplex, modern laboratóriumi és irodai környezetben, rugalmas munkaidő és hibrid munkavégzési lehetőségek mellett kell teljesíteni a feladatokat, bár időszakos túlórák és rendszeres utazások is előfordulhatnak.
Emellett a szerep megköveteli a fejlesztési folyamatok részletes dokumentálását és a rendszeres, időben történő jelentéstételt, hogy az üzleti igények és a technológiai fejlesztések szinergiában maradjanak.
A munkakör versenyképes juttatási csomaggal rendelkezik, amely magában foglalja az alapbért, projektbónuszokat és nem pénzbeli juttatásokat, például wellness szolgáltatásokat és továbbképzési támogatásokat.
A karrierút világosan meghatározott: a junior mérnöki pozíciótól indulva a középszintű gépi tanuló mérnökökön át a szenior szint elérésével nyílnak lehetőségek technikai vezető, kutató vagy stratégiai projektmenedzser pozíciók betöltésére.
Ez a pozíció nemcsak a technikai és szakmai fejlődést biztosítja, hanem a vezetői szerepkörök felé is nyit utat, elősegítve a vállalat innovációs céljainak elérését.

📅 Egy nap a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (5+ év tapasztalattal) életében

Egy nap a pozícióban

Molnár Gábor, gépi tanulás / mélytanulás mérnök, reggel hatkor ébred a belvárosi lakásában. A rutin: gyors kávé, zuhany, rövid séta a parkban, aztán laptop fel - első dolga átfuttatni a tegnap éjszakai tréningek dashboardját. A metrikák, a veszteséggörbék és a validációs AUC adják meg a nap első hangulatát; ha valami elcsúszott, az egész reggelét átrajzolja. Közben rövid csekkolás a levelekre: a kutatás-fejlesztési igazgatótól érkező nappali napirendi pontok és a csapat standupja vár.

Délelőtt a fókusz a kódon és a kollaboráción: Gábor finomhangolja egy új konvolúciós háló hiperparamétereit PyTorch-ban, közben egyeztet a juniorokkal az adatpipelinen található anomáliákról. Részt vesz egy tervezőmegbeszélésen a termékcsapattal, ahol a modell késleltetés és pontosság közti kompromisszumot kell mérlegelni - a valós alkalmazásban nemcsak a kutatás számít, hanem az integráció is. Dél felé beugrik egy rövid hívás az üzemeltetéssel: szükség lehet skálázásra a következő retréningnél.

A csúcsidőszak délután érkezik. Egy production monitoring riasztás: a modell hatékonysága zuhanni kezdett, valószínű adatdrift. Egyszerre jön egy partneri kérés a gyors bevezetésre és egy infrastruktúra-feladat, amely késlelteti a tréninget. Gábor gyorsan priorizál: rollbacket indít, előkészít egy kisebb retréninget éjszakára, és rövid briefinget tart a csapatnak - itt a vezető nem csak dönt, hanem nyugtat és koordinál.

A nap zárása csendesebb. Lejegyzi a változásokat a projekt-dokumentációba, elküldi a státuszriportot a vezetésnek, és feljegyzi a következő nap kísérleti tervét. Még egy 20 perces mentorálás a juniornal, aztán laptop lezár, jegy a jövő heti konferenciára lefoglalva. Otthon vacsora, egy rövid olvasás a legújabb kutatási cikkekről - holnap új adatok, új döntések várnak, de ma a rendszer stabil, és a csapat tanult.

❓ Gyakori Kérdések

Milyen csapat- és vezetői felelősségei vannak a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök pozíciónak a projektcsapatokban és kinek jelent ez a mérnök?

A leírás szerint a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök közvetlenül a kutatás‑fejlesztési igazgatónak jelent, és kisebb, szerkezeti projektcsapatokat vezet, amelyekben junior mérnökök és adatkutatók dolgoznak. Vezetőként a pozícióhoz tartozik a megoldások koncepciójának kidolgozása, a fejlesztési ciklusok koordinálása és a modellek gyakorlati alkalmazásáért való felelősség. A feladat magában foglalja a csapat műszaki mentorálását, a munkamegosztás tervezését és a projekt határidők betartásának biztosítását. A jelentéstételi vonal miatt a stratégiai és üzleti prioritások egyeztetése az R+D igazgatóval rendszeres elvárás.

Milyen technológiai eszközöket és környezetet használ a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök a modellek fejlesztéséhez és üzembe helyezéséhez?

A munkakör megköveteli a magas szintű programozási ismereteket, különösen Python használatát, valamint TensorFlow és PyTorch keretrendszerekben szerzett tapasztalatot a modellek kutatásához és fejlesztéséhez. A leírás hangsúlyozza a nagy adatkészletekkel és skálázható rendszerekkel való munkát, tehát várhatóan GPU‑s környezetek, adatcsővezetékek és verziókezelés (model/data registries) használata is része a munkának. A modellek integrálása az üzleti folyamatokba valószínűleg CI/CD folyamatokat és API‑alapú deploymentet igényel (ez feltételezés a leírás skálázhatósági követelményére alapozva). Dokumentálás és folyamatos monitorozás szintén része az eszközhasználatnak a teljesítmény nyomon követésére.

Milyen mértékű utazásra és milyen hibrid munkavégzésre számíthat egy Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök ebben a pozícióban?

A leírás szerint a munkavégzés főként nagyvárosi központban történik, de rendszeres utazások várhatók kutatóintézetekhez, partnercégekhez és konferenciákra, így a szerep nem teljesen irodaközpontú. A pozíció hibrid munkaidőt és rugalmas munkaidőt kínál, ugyanakkor időszakos túlórák és szoros határidők előfordulhatnak a projektek lezárásakor. Pontos utazási gyakoriság nincs megadva a leírásban; feltételezésem szerint ez havi pár naptól kéthetenkénti/heti szintű utazásig változhat, projekttől függően. Konferenciákon és külső kutatóhelyeken való részvétel számottevő a folyamatos szakmai fejlődés miatt.

Hogyan mérik a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök teljesítményét és milyen deliverable‑öket várnak el tőle?

A teljesítményt az algoritmusok pontossága, a fejlesztési ciklusok betartása, az üzleti igényekkel való összhang és a projektek sikeres befejezése alapján értékelik, valamint belső értékelési folyamatok és ügyfélvisszajelzések is szerepet játszanak. Konkrét deliverable‑ök közé tartozik a kutatási/fejlesztési dokumentáció, képzési és validációs pipeline-ok, produktív modellek deploy‑ja és rendszeres teljesítményjelentések. Elvárás a modellek monitorozása és időben történő riportálás az R+D igazgató felé, továbbá a projekttervek és határidők betartása. A mérés mind műszaki, mind üzleti szempontokat figyelembe veszi, például értelmezhetőség és üzleti KPI‑hoz való hozzájárulás.

Milyen előrelépési és juttatási lehetőségeket kínál a pozíció a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök számára, és hogyan kezelik a kompenzáció részleteit?

A munkakör versenyképes juttatási csomagot biztosít, amely az alapbér mellett projektalapú bónuszokat és nem pénzbeli juttatásokat, például wellness szolgáltatásokat és továbbképzési támogatásokat is tartalmaz. A pozíció kiváló előrelépési lehetőségeket kínál, beleértve vezetői pozíciókat, belföldi és külföldi továbbképzéseket, konferenciákon való részvételt és mentorprogramokat a folyamatos szakmai fejlődés érdekében. A kompenzáció részleteit a vállalati irányelvek kezelik, így konkrét számszerű információt a leírás nem tartalmaz; feltételezés nélkül a pontos bér- és bónuszstruktúrát a kiválasztási folyamat során egyeztetik. A támogatás a kutatási publikációkhoz és konferenciarészvételhez is várhatóan része a karrierfejlesztésnek.

📋 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