Fizetesek.com LogoFizetesek.com

Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment)

Pozíció a Technológia szektorban

Adatmérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment)BI fejlesztő (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment)

💰 Fizetési adatok (2026)

Mennyit keres egy Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment)?

Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment) pozíciókban általában prémium kompenzációra számíthatsz, amely tükrözi a stratégiai döntéshozatali, architekturális tervezési és csapatvezetési felelősséget. A fizetés mértéke erősen függ a tapasztalattól, a lokációtól és a cég típusától. Különösen a mélytanulás és gépi tanulás terén szerzett vezetői, architektúra- és projektmenedzsment tapasztalat határozza meg a pozícióhoz rendelhető bérsávot. A pontos piaci bérsávok (minimum, átlag, maximum) az alábbi táblázatban találhatók, hogy könnyen össze tudd hasonlítani a lehetőségeket. Szakmai, tárgyilagos, mégis bátorító szemléletünkkel gyakorlati tanácsokat és tárgyalási tippeket is nyújtunk a karriered következő lépcsőfokához.

Minimum Bruttó

2 200 000 Ft

Medián Bruttó

2 300 000 Ft

Maximum Bruttó

2 700 000 Ft

*Bruttó havi fizetések forintban+613% a minimálbér felett

📋 A Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment) pozíció összefoglalója

A pozíció általános leírása és lényeges információi

  1. A Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment) pozíció kivételes szerepet tölt be a Technológia szektorban, ahol a modern algoritmusok és intelligens rendszerek fejlesztése áll a középpontban.
  2. A pozíció napi szinten nemcsak a csapat irányítását és mentorálását, hanem stratégiai döntésekben való aktív részvételt is megköveteli, ezáltal biztosítva a szervezeti célok elérését.
  3. A munkavégzés elsődlegesen Budapesten történik, ugyanakkor rendszeres országos és nemzetközi utazásokkal is jár, ami széleskörű együttműködési lehetőségeket kínál különböző technológiai központokkal.
  4. Az elvárt képesítések között szerepel a felsőfokú végzettség számítástechnika, mesterséges intelligencia, matematika vagy egy kapcsolódó mérnöki területen, valamint legalább öt év releváns szakmai tapasztalat a gépi tanulás és mélytanulás terén.
  5. Fontos készségek és kompetenciák: analitikus gondolkodás, kreativitás, hatékony kommunikáció, stratégiai tervezési és projektmenedzsment képességek, valamint gyors alkalmazkodás a változó környezethez.
  6. A teljesítményértékelés során a projekt határidők betartása, a fejlesztett modellek pontossága, a rendszerintegráció sikere és a csapat eredményessége kap súlyt, folyamatos innovációra való törekvéssel.
  7. A versenyképes juttatási csomag, amely havi bruttó 2 200 000 Ft-tól 2 700 000 Ft-ig terjed, motiválja a szakembereket a folyamatos fejlődésre és a kiemelkedő teljesítmény elérésére.
  8. A karrierút széles spektrumot kínál, a junior szinttől a szenior mérnöki pozíciókon át a csoportvezetői, menedzsment és innovációs vezetői szerepekig, illetve speciális kutatási vezetőként is lehet továbbfejlődni.
  9. Összességében ez a pozíció ideális választás azok számára, akik vezetői ambíciókkal, innovatív gondolkodással és magas szintű szakmai kompetenciával rendelkeznek, és szeretnék jelentősen hozzájárulni a vállalat technológiai előmeneteléhez.

📅 Egy nap a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment) életében

Egy nap a pozícióban

Nagy Balázs, a Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök - architekt és csoportvezető a Technológia osztályon - reggel hatkor kel, a rövid kávé és a gyors zuhany után leül a laptopjához. Első dolga átfutni a dashboardokat: modellek pontossága, tanulási görbék, és az éjszakai batch-futtatások logjai. Mielőtt beérne az irodába a budapesti központba, még válaszol néhány sürgős e-mailre, és felkészíti a napi stand-upot.

Délelőtt a fókusz a tervezésen és a koordináción van. Balázs levezeti a reggeli csapatmegbeszélést, kiosztja a sprint-feladatokat, majd mélyebben belemerül egy kisebb architektúra-változtatás tesztelésébe: egy új réteg integrálása a hálóba, amely javíthatná az általánosítási képességet. Közben egyeztet a termékfelelőssel az üzleti prioritásokról, és konzultál a kutatókkal a legújabb publikációk relevanciájáról. Mentorál pár junior mérnököt, gyors kódáttekintéseket tart, és dokumentálja a döntéseket, mert tudja, hogy a stratégiai iránynak nyoma kell legyen.

A csúcsidőszak dél körül érkezik: a produkciós környezetben nő a késleltetés, egy külső partnerhez kapcsolódó integráció válaszai bizonytalanok, és egy sürgős üzleti kérés tolakodik be a határidők miatt. Balázsnak egyszerre kell technikai döntéseket hoznia és megnyugtatnia a csapatot - átmeneti fallbacket javasol az új modulra, átütemezi a deploymentet, és bevonja az MLOps-szakértőket a skálázásba. Dönt: prioritást ad a stabilitásnak, de elrendel egy kísérleti ág futtatását is, hogy a jövőbeli innováció ne fulladjon meg.

A nap zárása lassúbb ritmusban zajlik. Frissíti a projekttervet, lezárja a napi státuszriportot a technológiai igazgatónak, és beütemez néhány one-on-one beszélgetést a csapattal. Lefelé sétálva a metróhoz végiggondolja a következő napok utazásait egy partneri workshopra, majd otthon egy egyszerű vacsora és egy rövid olvasás segít visszakapcsolni - holnap új mérőszámok, új döntések várnak.

❓ Gyakori Kérdések

Milyen napi feladatokra számíthatok Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment) pozícióban?

A leírás alapján a napi munka a gépi tanulási modellek tervezéséből, fejlesztéséből és finomhangolásából, valamint ezek vállalati folyamatokba történő integrálásából áll, miközben a csapat irányítását és mentorálását is ellátja. Emellett projektmenedzsment feladatokat vállal, részt vesz stratégiai döntésekben és más részlegekkel, üzleti partnerekkel és kutatócsoportokkal működik együtt. A szerep kombinálja a technikai megvalósítást és a vezetői felelősséget, tehát napi szinten váltogatja a kódolást, kísérletezést és a csapat- illetve projektkoordinációt. Amennyiben konkrét arányokat szeretne, azt a csapat mérete és a folyamatban lévő projektek határozzák meg, amit interjú során érdemes tisztázni.

Mekkora arányban várják el a kódolást és a vezetést Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök szerepben?

A munkakör leírása egyértelműen technikai vezetői szerepet ír le, tehát egyszerre várnak el technikai szakértelmet és csapatvezetést: a napi munka tartalmaz modellezést és integrációt, de a csapat napi működésének felügyelete és a stratégiai feladatok is fontosak. Tipikus iparági gyakorlatként ilyen szerepekben gyakran 30–60% hands‑on technikai munka és 40–70% menedzsment/stratégiai feladat fordul elő; ez egy feltételezés, amely a csapat összetételétől és a projektek érettségi szintjétől függ. A pozíció közvetlenül a technológiai igazgatónak jelent, így a vezetői döntéshozatal és a reporting is rendszeres feladat. Az interjúban érdemes pontosan egyeztetni a kívánt időbeosztást és a technikai részvétel elvárt mértékét.

Milyen technológiai stacket és eszközöket használhatok Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök pozícióban?

A leírás explicit módon említi a TensorFlow és PyTorch ismeretét, valamint elvárt a szoftverfejlesztés és adatfeldolgozás tapasztalata, tehát ezek a keretrendszerek és a hozzájuk kapcsolódó adatpipline‑ok valószínűsíthetők. Feltételezésként az iparágban gyakori kiegészítők a konténerizáció (Docker), CI/CD megoldások, verziókezelés (git), és MLOps eszközök a modell-deploy és monitoring feladatokhoz; ha ezek kritikusak, az interjún érdemes rákérdezni a konkrét infrastruktúrára és felhőszolgáltatókra. A pozícióhoz modern technológiai háttér tartozik, tehát hozzáférés várható nagyobb számítási erőforrásokhoz és kollaborációs eszközökhöz. Konkrét könyvtárak vagy belső platformok használatáról a toborzó vagy a technológiai igazgató ad részletes tájékoztatást.

Mennyi utazásra és távoli munkavégzésre számíthatok Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök pozícióban?

A munkavégzés elsősorban a budapesti központban történik, de a leírás szerint rendszeres utazás várható más technológiai központokhoz és partnervállalatokhoz, valamint nemzetközi együttműködések esetén külföldi látogatások is előfordulhatnak. Feltételezhetően a hazai utazások havi szintű, a nemzetközi utazások pedig projektfüggő ritmust követnek, de a pontos gyakoriság projektenként és partnerenként változik. A cég emellett időnként biztosít otthoni munkavégzést is, és a munkaidő rugalmas, ami segíti az utazások és a vezetői feladatok összehangolását. Az utazási elvárások és a home office keretei pontosíthatók a beadott pozíciótól és az üzleti igényektől függően interjúkor.

Hogyan mérik a teljesítményt és milyen előrelépési lehetőségek vannak Gépi tanulás / Mélytanulás mérnök vezetőként?

A leírás szerint a teljesítményt a projekt határidők betartása, a fejlesztett modellek pontossága, a rendszerintegráció sikere és a csapat teljesítményének növekedése alapján értékelik, továbbá fontos a folyamatos innováció és a minőség‑ellenőrzési folyamatok betartása. Ezek megjelennek mérhető KPI‑kben és rendszeres visszajelzésekben, tehát várhatóan kvantitatív és kvalitatív értékelés egyaránt történik. Fejlődési lehetőségként országos és nemzetközi konferenciákon való részvétel, belső továbbképzések és mentoring programok szerepelnek, amelyek támogatják a szakmai és vezetői előrelépést. A pontos karrierút a vállalati struktúrától függ, de a szerep stratégiai súlya miatt reálisak további vezetői vagy technológiai architekt pozíciók felé történő előrelépések.

📋 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