Az MI-hez kapcsolódó szakmák 2026-ban átalakítják a munkaerőpiacot. A gépi tanulás, a data science és az automatizáció gyors fejlődése miatt új szerepkörök jelentek meg és sok vállalat már nem kísérletezik, hanem sürgősen szakembereket keres.
Hol kezdődik ma egy MI-karrier?
Az MI-vel kapcsolatos munkák évek óta a legkeresettebb pozíciók között szerepelnek. A gépi tanulás mérnökei és a data scientistek tartósan a legmagasabb fizetési kategóriákba kerültek több piacon. A globális adatok szerint az informatikai kutató szerepek 26 százalékos növekedést mutatnak 2033-ig, ami kiemelkedően gyors bővülés.
De milyen munkák tartoznak ide? Melyik szerepre mi jellemző? És milyen tudásra van szükség ahhoz, hogy valaki elinduljon ebben az irányban? A következő kilenc szerepkör valódi, létező feladatokat fed, nem légből kapott címkéket.
1. MI mérnök
Az MI mérnök célja, hogy működő gépi tanulási megoldásokat építsen.
A feladat:
- gépi tanulási modellek alkalmazása valós problémákra
- alkalmazások fejlesztése és optimalizálása
- adatok előkészítése és a modell tanítása
- rendszerek integrálása vállalati környezetbe
A szerepkör erősen gyakorlati. Programozásra épül, általában Python alapon. A jó MI mérnök gyors prototípust tud készíteni, majd azt stabil rendszerré alakítja.
2. Gépi tanulás mérnök
A gépi tanulás mérnök kutatási és fejlesztési feladatokkal dolgozik. Saját modelleket épít, finomhangol és tesztel.
A feladat jellemzői:
- kísérletek futtatása
- hiperparaméter keresés
- statisztikai elemzés
- teljes ML rendszerek építése és felügyelete
Szoros együttműködésben dolgozik data scientistekkel és szoftvermérnökökkel. Magas szintű matematikai és programozási tudás kell hozzá.
3. Data engineer
A data engineer a legtöbb MI-állás egyik alapköve.
A feladata:
- adatok gyűjtése és feldolgozása
- adatfolyamok építése
- adattárházak és adatbázisok kezelése
- nagyvállalati adatarchitektúrák működtetése
Ennél a szerep nélkül nincs MI. Ha az adatok szennyezettek, a modellek értéktelenek. A data engineer biztosítja, hogy az adatok megfelelő formában érkezzenek a modellekhez.
4. Robotikai mérnök
A robotikai mérnök olyan rendszereket épít, amelyek fizikai környezetben működnek.
Ide tartozik:
- ipari robotok fejlesztése
- prototípusok építése
- gyártósori megoldások tervezése
- robotikai vezérlőrendszerek modellezése
A szerep gépészet, villamosmérnöki ismeretek és számítástechnika keveréke. Egyre több terület igényel ilyen szakembereket, például logisztika és egészségügy.
5. Szoftvermérnök
A szoftvermérnök olyan rendszereket épít, amelyek a vállalat digitális működését biztosítják.
A munkája:
- alkalmazások programozása
- rendszerek fejlesztése és fenntartása
- hibák javítása és teljesítményoptimalizálás
- együttműködés adat- és MI csapatokkal
Ez a szerep a legáltalánosabb belépési kapu MI környezetbe. Aki fejlesztőként kezd, könnyen fordulhat ML(Machine Learning) vagy AI irányba.
6. Data scientist
A data scientist kérdéseket fogalmaz meg és válaszokat keres adatokból.
A feladata:
- mintázatok felismerése
- prediktív modellek építése
- statisztikai elemzések
- üzleti döntések támogatása
A szerep sokszínű, mert egyszerre igényel programozást, elemzést és kommunikációt. A jó data scientist képes valós üzleti értéket teremteni adatokból.
7. NLP mérnök
Az NLP mérnök a természetes nyelvfeldolgozás területével foglalkozik.
A feladata:
- beszédfelismerés
- szövegelemzés
- érzeletelemzés
- gépi fordítás
Az NLP az MI egyik leggyorsabban fejlődő ága. Nagyon különböző feladatokat tartalmaz, amelyekhez nyelvi és programozási tudás kell.
8. MI kutató
Az MI kutató új modelleket és algoritmusokat fejleszt. Sokszor egyetemi vagy kutatóintézeti környezetben dolgozik, de egyre több vállalat is vesz fel ilyen szakembereket.
A feladatok:
- publikálás
- kísérletek
- modellek és elméleti módszerek fejlesztése
- együttműködés mérnökcsapatokkal
A szerep mély matematikai alapokat igényel.
9. Computer vision mérnök
A computer vision mérnök a vizuális információ feldolgozásának specialistája.
A feladata:
- képelemzés
- videófeldolgozás
- arcfelismerés
- képosztályozás és minőségellenőrzés
A látványalapú rendszerek a gyártástól az egészségügyig sok területen terjednek.
Milyen tudás kell ehhez a kilenc szerephez?
A legtöbb MI-közeli munkakör egy közös alapra épít. Ezek a legfontosabbak:
- Python ismerete
- statisztikai gondolkodás
- adatkezelési alapok (SQL, adatfolyamok)
- gépi tanulási alapfogalmak
- felhőalapú szolgáltatások ismerete
- jó problémamegoldási készség
- modellértékelés és tesztelés
A szerepek különböző technológiákat használnak, de a fundamentum azonos.
Diploma, tanfolyam vagy portfólió: mi számít valójában?
A valóság az, hogy a munkáltatók a készségeket keresik. A diploma előny, de nem minden szerepnél kötelező.
Ami ma a legtöbbet ér:
- saját projektek
- GitHub portfólió
- dokumentált példák
- gyakorlati tapasztalat
- hackathonok és open source hozzájárulások
A tanfolyamok hasznosak lehetnek, de önmagukban nem döntik el a felvételt. A lényeg az, hogy az adott szerephez szükséges tudást bizonyítani tudd.
Hol érdemes elindulni, ha valaki váltana?
Kezdőknek a legjobb irányok:
- szoftvermérnök
- data engineer
- computer vision junior
- NLP junior
- data scientist gyakornok
Akinek van fejlesztői alapja, könnyen fordulhat ML mérnöki irányba. Akinek erős matematikai háttere van, a kutatói irány is elérhető. A robotika és a vision terület a következő években különösen gyorsan növekszik. A fizetések és a kereslet alapján ezek a legvonzóbb szerepek.
A MI karrier jövője
Az MI munkaerőpiaca gyorsan változik. A szerepek bővülnek és sok feladat, amely ma újnak számít, két év múlva már alapkövetelmény lesz. A vállalatok egész iparágakat formálnak át, így a következő években még több szakemberre lesz szükség. Ez a kilenc szerep valódi lehetőséget jelent azoknak, akik most indulnak ebben az irányban.
