Fizetesek.com LogoFizetesek.com

Adattudós (0-3 év tapasztalattal)

Pozíció a Technológia szektorban

Salesforce adminisztrátor (Architekt / Csoportvezető / Menedzsment)Adatmérnök (0-3 év tapasztalattal)

💰 Fizetési adatok (2026)

Mennyit keres egy Adattudós (0-3 év tapasztalattal)?

Egy Adattudós (0-3 év tapasztalattal) a technológiai szektorban belépő, mégis dinamikusan növekvő jövedelemre számíthat, mert a piaci kereslet és a fejlesztett technikai készségek gyorsan értékelődnek. A konkrét fizetés azonban nagymértékben függ a tapasztalattól, a lokációtól és a cég típusától, így ugyanaz a pozíció különböző városokban vagy vállalati környezetekben eltérő csomagokat kínálhat. A pontos piaci bérsávok - minimum, átlag és maximum - az alábbi táblázatban találhatók, ahol gyorsan áttekintheted a várható kompenzációs skálát. Kezdő adattudósként a fizetés alakulását nagyban befolyásolja az alapvető Python/R/SQL tudás, az adattisztítás és prediktív modellezés gyakorlata, valamint a csapatban való együttműködés képessége. Szakmai, tárgyilagos bemutatásunk és a táblázat adatai segítenek, hogy reális elvárásokkal és magabiztos béralkuval lépj a munkaerőpiacra.

Minimum Bruttó

750 000 Ft

Medián Bruttó

850 000 Ft

Maximum Bruttó

1 200 000 Ft

*Bruttó havi fizetések forintban+163% a minimálbér felett

📋 Az Adattudós (0-3 év tapasztalattal) pozíció összefoglalója

A pozíció általános leírása és lényeges információi

Az Adattudós (0-3 év tapasztalattal) pozíció a Technológia szektorban helyezkedik el, és alapvetően adatgyűjtés, elemzés és vizualizáció feladatait foglalja magában. A munkakörben kiemelten fontos a nagy mennyiségű adat előkészítése, prediktív modellek fejlesztése és döntést támogató statisztikai elemzések elvégzése. Emellett a pozíció szoros együttműködést kíván meg a fejlesztési, marketing és operatív csapatokkal, így a jó kommunikációs készség és csapatmunkára való alkalmasság elengedhetetlen. A szakmai kompetenciák terén a Python, R, SQL és más programozási nyelvek ismerete, valamint az alapvető gépi tanulási algoritmusok alkalmazása a siker kulcsa.

A munkavégzés rugalmas, mivel a központi irodai környezet mellett távmunkás lehetőséget is biztosítanak, illetve időszakos utazásokra is sor kerülhet ügyfél- vagy projektmegbeszélések alkalmával. Az elvárások között szerepel a magas szintű analitikus gondolkodás, a problémamegoldó képesség és az adatokból történő összefüggések gyors felismerése. Emellett fontos a projektmenedzsment, a határidők betartása és a folyamatos önképzés, melyek mind hozzájárulnak a pozíció sikeres betöltéséhez.

A karrierút szempontjából az Adattudós pozíció kiváló lehetőséget nyújt a szakmai fejlődésre, hiszen a kezdő szintetől a tapasztalt, szenior és specialistai pozíciók felé vezet az előrelépés. Így a munkavállaló akár adatvizualizációs szakértővé, mesterséges intelligencia specialistává vagy adattermék menedzseré válhat, továbbá az üzleti adattudós szerepkörének megismerésével vezetői pozícióban is kipróbálhatja magát.

📅 Egy nap az Adattudós (0-3 év tapasztalattal) életében

Egy nap a pozícióban

Kovács Bence, adattudós a Technológia osztályon, reggel hétkor ébred: a megszokott pillanat – gyors fekete kávé, rövid reggeli nyújtózkodás, aztán a laptop elő. Átnézi az éjszaka futó adatpipline-ok státuszát és a dashboardokat; egy kisebb adatminőségi figyelmeztetés villan, de szerencsére automatizált szűrők már elindultak. Mielőtt belevetné magát a kódba, rövid to-do lista: ma feature engineering, egy új prediktív modell prototípusa és délutáni prezentáció a marketingnek.

Délelőtt a fókusz többször vált: fél napot tölt adatelőkészítéssel, hibás sorok kiszűrésével és dokumentálással, közben Python-notebookban kísérletezik különböző transformációkkal. Közben jön egy standup a Data Science vezetővel és a fejlesztőkkel; egyeztetik az új modell API-k integrációját, a verziókezelést és az ütemtervet. Bence készít néhány vizualizációt, hogy a nem technikai kollégák is lássák, miért fontos bizonyos inputok tisztítása – egyszerű, világos grafikonok, rövid magyarázatok.

A csúcsidőszak dél körül érkezik: az operatív rendszerekből jövő adatokban driftet észlelnek, miközben egy külső ügyfél sürgeti az új előrejelzés bevezetését. Egyidejűleg egy integrációs teszt hibát jelez. Dönteni kell: gyors hotfix vagy várható újratanítás? Bence összehív néhány rövid egyeztetést, felméri a kockázatot, átütemez néhány nem kritikus feladatot, és a fejlesztőkkel együtt deployol egy biztonsági rollback-et, miközben előkészíti az adathalmaz újratanítását estére. Kommunikál, nyugtat, és világos határidőket szab.

A nap zárása lassabb: frissíti a projektjegyeket, dokumentálja a döntéseket, elküldi az összegző státuszt a Data Science vezetőnek és a marketingnek, felveszi a következő napi kísérleti terveket. Mielőtt leállítja a gépet, rövid légzőgyakorlat és egy séta a környéken segít elengedni a nap feszültségét. Otthon egy könyv és vacsora – holnap új adatok, új kihívások, de ma jól zárta a napot.

❓ Gyakori Kérdések

Milyen napi feladatokra számíthatok Adattudós pozícióban a Technológia osztályon?

A munkakör napi szinten adatok gyűjtését, előkészítését és tisztítását foglalja magában, majd ezek alapján prediktív modellek és statisztikai elemzések készítését üzleti igényekre szabva. Emellett adatvizualizációkat és dashboardokat kell készíteni a fejlesztési, marketing és operatív csapatok számára, és részt kell venni a rendszeres csapatmegbeszéléseken. A feladatok végrehajtásához elsősorban Python, R és SQL használata várható, valamint a modellek folyamatos karbantartása és az adatminőség biztosítása is része a napi rutinnek.

Milyen a munkavégzés helye és az utazási elvárások egy Adattudós számára?

A pozíció alapvetően a központi irodában történő munkavégzést feltételezi, de a vállalat rugalmas home office lehetőséget biztosít, így a projektek jellegétől függően távmunkában is dolgozhat az Adattudós. Időnként ügyfél- vagy projektmegbeszélések miatt regionális utazás is szükséges, ezek általában rövidebb, egynapos vagy párnapos jellegűek. Pontos arányt a helyi csapat és a projektprioritások határozzák meg; ha egy konkrét százalékos megoszlás érdekes, akkor jellemző iparági gyakorlatként feltételezhető, hogy heti 1–2 nap irodai jelenlét gyakori.

Milyen elvárások vannak az Adattudós modellek élesítésével és karbantartásával kapcsolatban?

A pozíció része a modellek élesítés utáni monitorozása, teljesítménymutatók nyomon követése és szükség szerinti újratanítása vagy finomhangolása, továbbá a reprodukálhatóság és dokumentálás biztosítása. Szoros együttműködésre van szükség a fejlesztési csapattal az élesítés technikai lépéseiben és az adatcsatornák integrálásában. A munkaköri leírás nem részletezi az MLOps eszközöket; iparági tapasztalatként feltételezhető, hogy eszközként használhatók például MLflow, CI/CD folyamatok és konténerizáció (feltételezésként megemlítve).

Hogyan mérik az Adattudós teljesítményét, és milyen karrierfejlődési lehetőségek vannak?

A teljesítményt projektek határidőre történő és minőségi megvalósítása, az elemzések pontossága és a kidolgozott modellek elért teljesítménymutatói alapján értékelik, továbbá elvárás a folyamatos önképzés és újdonságok követése. A cég rendszeres továbbképzéseket, workshopokat, konferenciákon való részvételi lehetőséget és mentorprogramot kínál, amelyek segítik a szakmai előrelépést és vezetői készségek elsajátítását. Fiatal tapasztalattal (0–3 év) a pozíció jó alapot ad a speciális technológiák mélyebb elsajátításához és a későbbi senior vagy csapatvezetői szerepekhez.

Milyen technológiai és adat-infrastruktúra ismeretek szükségesek az Adattudós szerep betöltéséhez?

Elvárás a Python vagy R, továbbá SQL és adatbáziskezelési ismeretek, valamint alapvető gépi tanulási algoritmusok és statisztikai módszerek gyakorlati alkalmazása; emellett fontos a vizualizációs eszközök (dashboardok) készítésének gyakorlata. A munkakör megkívánja az analitikus gondolkodást, problémamegoldó készséget és jó kommunikációt a többi részleggel való hatékony együttműködés érdekében. A konkrét környezetről (például melyik adatbázisok vagy felhőplatformok használatosak) a leírás nem részletez, ezért iparági tipikus megoldásként feltételezhető a PostgreSQL vagy egy distribuált rendszer (pl. Spark) és felhőalapú szolgáltatások (AWS/GCP/Azure) ismerete, ez utóbbiak mint feltételezések szerepelnek.

📋 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