📈 Entwicklung der IT-Gehälter
Was wird gerade ausgeschrieben? Wir erfassen täglich die in Stellenanzeigen GENANNTEN Gehaltsspannen und zeigen, wie sie sich bewegen. Neben jeder Zahl steht die Stichprobengröße.
Ungarn
1 662 644
Spannenmitte · brutto HUF/Monat
1 400 098 – 1 828 454
n = 58
· 7.1% nennt gehalt
täglich ±0
wöchentl. ▼15.8%
monatl. ▼15.8%
jährlich ·
Europa
2 307 375
Spannenmitte · brutto HUF/Monat
1 999 725 – 2 615 025
n = 5 005
· 12.4% nennt gehalt
täglich ±0
wöchentl. ▼2.2%
monatl. ▼0.9%
jährlich ·
Nordamerika
5 289 662
Spannenmitte · brutto HUF/Monat
4 379 730 – 6 072 148
n = 13 861
· 69.7% nennt gehalt
täglich ±0
wöchentl. ▲2.7%
monatl. ▲5.2%
jährlich ·
Gesamt
4 659 288
Spannenmitte · brutto HUF/Monat
3 837 061 – 5 404 623
n = 19 805
· 26.3% nennt gehalt
täglich ▲0.6%
wöchentl. ▲2.0%
monatl. ▲5.2%
jährlich ·
Messbeginn: 2026-07-26 · Letzte Messung: 2026-10-05 · 72 erfasste Tage · 99,8% unserer Gehaltsdaten sind nicht in Forint angegeben, daher bewegt sich der Forint-Wert auch mit dem Kurs. Basiskurs fixiert am: 2026-07-26 · Kurseffekt seit Basis: +3.4%
⏱️ Messbare Zeitfenster
Bewegung zeigen wir nur, wenn es einen Vergleichspunkt gibt. Was noch fehlt, dazu nennen wir das Datum — geschätzt wird nichts.
täglich
1 Tage
✓ messbar
wöchentl.
7 Tage
✓ messbar
monatl.
30 Tage
✓ messbar
jährlich
365 Tage
messbar ab: 2027-07-26
294 Tage noch
Entwicklung des Medians · Gesamt · brutto HUF/Monat
4 887 083
07-2608-0408-1308-2208-3109-0909-1809-2710-05
🎯 Wo stehst du?
Gib dein monatliches Bruttogehalt ein; wir zeigen, über welchem Anteil der ausgeschriebenen Spannen du liegst. Der eingegebene Betrag verlässt deinen Browser nicht — die Berechnung läuft bei dir, wir sehen und speichern nichts.
ℹ️ Näherungswert: Verglichen wird mit der MITTE der ausgeschriebenen Spannen, nicht mit tatsächlich gezahlten Gehältern. Boni, Aktien und Zusatzleistungen sind nicht enthalten.
🌱 Neue Anzeigen vs Gesamtbestand
Das Gehaltsniveau neu ausgeschriebener Stellen bewegt sich früher als das des länger laufenden Bestands — daher ein Frühindikator. Querschnittsvergleich innerhalb des heutigen Bestands.
Gesamter aktiver Bestand
4 659 288
n = 19 805
Letzte 7 Tage
3 732 227
-19.9%
Abweichung vom Bestand · n = 3 908
Letzte 30 Tage
4 111 136
-11.8%
Abweichung vom Bestand · n = 7 828
🪜 Nach Level
Die Karriereleiter: wie viel mehr die nächste Stufe zahlt. Die Balken zeigen das Verhältnis der Mediane.
Praktikant
2 631 127
n=228
Junior
2 153 550
-18%
ggü. Vorstufe
n=161
Medior
3 515 021
+63%
ggü. Vorstufe
n=199
Senior
4 659 288
+33%
ggü. Vorstufe
n=6 427
Lead
4 796 326
+3%
ggü. Vorstufe
n=755
Architect
4 796 326
0%
ggü. Vorstufe
n=478
Principal
6 209 186
+29%
ggü. Vorstufe
n=2 870
| Level | Spannenmitte | Abweichung | Untergrenzen – Obergrenzen | Spannenbreite | Gesamtfeld (p10–p90) | täglich | wöchentl. | monatl. | jährlich | Stichprobe |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Principal | 6 209 186 | +33% | 5 207 439 – 7 286 852 | +40% | 4 250 860 – 8 633 386 | ±0 | ▲2.7% | ▲5.4% | · | 2 870 |
| Lead | 4 796 326 | +3% | 4 070 025 – 5 574 701 | +37% | 2 461 200 – 7 400 045 | ±0 | ±0 | ▲5.2% | · | 755 |
| Architect | 4 796 326 | +3% | 3 837 061 – 5 481 515 | +43% | 2 405 823 – 6 618 078 | ±0 | ±0 | ▲0.9% | · | 478 |
| Senior | 4 659 288 | 0% | 3 864 468 – 5 372 433 | +39% | 2 159 420 – 6 625 439 | ±0 | ▲2.3% | ▲5.2% | · | 6 427 |
| Medior | 3 515 021 | -25% | 2 655 136 – 4 170 337 | +57% | 2 224 951 – 5 645 960 | ±0 | ▲2.7% | ▲9.0% | · | 199 |
| manager | 2 877 795 | -38% | 2 522 730 – 3 230 325 | +28% | 1 394 282 – 4 966 677 | ▼8.0% | ▲3.8% | ▼4.9% | · | 33 |
| Praktikant | 2 631 127 | -44% | 2 244 680 – 2 810 373 | +25% | 511 314 – 4 078 247 | ▲0.3% | ▲0.7% | ▲10.5% | · | 228 |
| Junior | 2 153 550 | -54% | 1 918 530 – 2 467 312 | +29% | 1 193 942 – 4 385 212 | ▲1.4% | ▼5.6% | ▲0.8% | · | 161 |
| mid-level | 2 138 168 | -54% | 1 789 166 – 2 466 682 | +38% | 1 013 536 – 4 578 161 | ▼2.5% | ▼2.4% | ▼1.7% | · | 323 |
| entry-level | 1 224 447 | -74% | 1 114 924 – 1 381 730 | +24% | 523 938 – 2 333 460 | ▼17.1% | ▼16.2% | ▼25.1% | · | 48 |
⚙️ Nach Technologie
Median je Technologie, verglichen mit dem Gesamtmedian — wofür ein Aufschlag gezahlt wird.
| Technologie | Spannenmitte | Abweichung | Untergrenzen – Obergrenzen | Spannenbreite | Gesamtfeld (p10–p90) | täglich | wöchentl. | monatl. | jährlich | Stichprobe |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Rust | 5 810 406 | +25% | 4 796 326 – 6 851 894 | +43% | 3 272 054 – 8 982 833 | ±0 | ▲3.6% | ▲6.5% | · | 1 030 |
| Spark | 5 591 145 | +20% | 4 549 657 – 6 577 818 | +45% | 2 420 294 – 7 564 491 | ▲0.5% | ▲2.2% | ▲3.4% | · | 1 043 |
| LLM | 5 481 515 | +18% | 4 475 904 – 6 303 742 | +41% | 2 603 720 – 8 276 539 | ▲0.4% | ▲2.3% | ▲5.2% | · | 3 042 |
| AI/ML | 5 454 107 | +17% | 4 522 250 – 6 303 742 | +39% | 2 684 690 – 8 153 754 | ▲0.8% | ▲2.2% | ▲4.7% | · | 3 945 |
| C/C++ | 5 289 662 | +14% | 4 357 804 – 6 029 667 | +38% | 2 683 174 – 7 605 890 | ±0 | ▲2.7% | ▲5.7% | · | 2 318 |
| Go | 5 152 624 | +11% | 4 177 051 – 5 999 518 | +44% | 2 420 437 – 7 236 970 | ▲0.3% | ▲3.1% | ▲9.1% | · | 921 |
| TypeScript | 5 070 401 | +9% | 4 156 992 – 5 837 813 | +40% | 2 153 550 – 7 537 083 | ▲0.3% | ▲1.6% | ▲7.4% | · | 2 420 |
| Kubernetes | 5 070 401 | +9% | 4 105 655 – 5 837 813 | +42% | 2 122 785 – 7 523 379 | ▲0.5% | ▲2.4% | ▲7.0% | · | 3 171 |
| GCP | 5 051 901 | +8% | 4 111 136 – 5 778 887 | +41% | 2 153 550 – 7 263 007 | ▲1.5% | ▲4.5% | ▲9.3% | · | 2 409 |
| data science | 4 933 364 | +6% | 4 111 136 – 5 780 586 | +41% | 2 074 463 – 7 682 496 | ▲1.4% | ±0 | ▲3.2% | · | 1 657 |
| React | 4 933 364 | +6% | 4 070 025 – 5 574 701 | +37% | 2 028 161 – 7 167 081 | ▲1.4% | ▲2.5% | ▲5.2% | · | 1 971 |
| Python | 4 933 364 | +6% | 4 001 506 – 5 737 228 | +43% | 2 192 718 – 7 476 155 | ▲0.8% | ▲2.7% | ▲7.0% | · | 7 530 |
| AWS | 4 869 798 | +5% | 3 942 580 – 5 645 960 | +43% | 2 167 950 – 7 125 970 | ▲1.3% | ▲1.6% | ▲7.1% | · | 4 115 |
| Terraform | 4 864 845 | +4% | 3 891 876 – 5 591 145 | +44% | 2 119 709 – 7 126 518 | ▲1.4% | ▲2.6% | ▲6.9% | · | 1 667 |
| PostgreSQL | 4 590 769 | -1% | 3 617 904 – 5 426 700 | +50% | 1 890 292 – 6 961 632 | ▲1.1% | ▲1.3% | ▲5.1% | · | 1 100 |
| Java | 4 571 584 | -2% | 3 647 948 – 5 345 848 | +47% | 1 975 000 – 6 906 709 | ▲0.7% | ▲2.2% | ▲5.8% | · | 2 404 |
| Azure | 4 510 665 | -3% | 3 645 207 – 5 345 848 | +47% | 1 864 359 – 6 927 759 | ▲0.9% | ▲2.7% | ▲6.7% | · | 2 579 |
| Linux | 4 316 693 | -7% | 3 542 429 – 5 207 439 | +47% | 1 846 600 – 6 851 894 | ▲0.5% | ▼1.7% | ▲6.1% | · | 2 066 |
| C# | 4 316 693 | -7% | 3 532 836 – 5 144 950 | +46% | 1 845 900 – 7 122 681 | ▲0.4% | ▼0.3% | ▲6.9% | · | 1 047 |
| GitHub | 4 292 711 | -8% | 3 583 540 – 4 933 364 | +38% | 1 999 725 – 6 577 818 | ▲1.8% | ▲3.0% | ▲6.6% | · | 1 386 |
| JavaScript | 4 246 119 | -9% | 3 562 985 – 4 933 364 | +38% | 1 845 900 – 6 509 299 | ▲1.6% | ±0 | ▲5.2% | · | 1 706 |
| SQL | 4 215 118 | -10% | 3 562 985 – 4 922 400 | +38% | 1 789 121 – 6 851 894 | ▲1.2% | ▲0.8% | ▲4.1% | · | 2 980 |
| Docker | 4 179 655 | -10% | 3 425 947 – 4 897 734 | +43% | 1 764 373 – 6 577 818 | ▲0.5% | ▲1.0% | ▲5.7% | · | 1 648 |
| Git | 3 598 615 | -23% | 2 932 611 – 4 160 709 | +42% | 1 538 250 – 5 728 183 | ±0 | ±0 | ▲6.6% | · | 1 217 |
🧩 Nach Rolle
Median je Rolle, verglichen mit dem Gesamtmedian.
| Rolle | Spannenmitte | Abweichung | Untergrenzen – Obergrenzen | Spannenbreite | Gesamtfeld (p10–p90) | täglich | wöchentl. | monatl. | jährlich | Stichprobe |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Engineering Manager | 6 577 818 | +41% | 5 591 145 – 7 585 046 | +36% | 3 511 330 – 9 291 168 | ▲0.3% | ▲1.9% | ▲4.6% | · | 483 |
| AI / ML Engineer | 5 706 093 | +22% | 4 796 326 – 6 851 894 | +43% | 2 631 127 – 8 222 273 | ▲1.6% | ▲3.0% | ▲6.9% | · | 679 |
| Product Manager | 5 344 477 | +15% | 4 522 250 – 6 166 704 | +36% | 2 954 978 – 7 498 713 | ▲1.0% | ▲3.6% | ▲3.9% | · | 448 |
| Softwareentwickler | 5 275 958 | +13% | 4 249 599 – 6 029 667 | +42% | 2 153 550 – 7 882 419 | ±0 | ▲2.4% | ▲5.2% | · | 4 702 |
| Solution / Enterprise Architect | 5 070 401 | +9% | 4 111 136 – 5 850 147 | +42% | 2 495 902 – 6 790 166 | ▲0.4% | ▲2.7% | ▲2.4% | · | 400 |
| Data Scientist | 5 070 401 | +9% | 4 111 136 – 5 892 423 | +43% | 2 123 696 – 7 738 803 | ▲1.1% | ±0 | ▲2.4% | · | 398 |
| Project Manager | 5 054 299 | +8% | 4 239 952 – 5 892 629 | +39% | 2 599 643 – 7 269 859 | ▲0.5% | ▲1.0% | ▲4.9% | · | 476 |
| Security Engineer | 4 727 807 | +1% | 3 763 662 – 5 481 515 | +46% | 1 920 671 – 7 228 748 | ▲0.6% | ±0 | ▲6.8% | · | 686 |
| Architect | 4 659 288 | 0% | 3 775 707 – 5 481 515 | +45% | 2 457 089 – 6 865 598 | ▲1.2% | ▼1.8% | · | · | 386 |
| Sonstige | 4 293 397 | -8% | 3 562 985 – 5 013 421 | +41% | 1 773 267 – 7 133 918 | ▲0.4% | ▼1.0% | ▲2.4% | · | 5 946 |
| IT Consultant | 4 168 555 | -11% | 3 425 947 – 4 964 197 | +45% | 1 922 689 – 6 550 410 | ▲0.3% | ▼5.4% | ▼2.4% | · | 991 |
| Data Engineer | 4 042 617 | -13% | 3 261 556 – 4 522 250 | +39% | 1 535 174 – 6 954 672 | ▲2.7% | ▲3.5% | ▲5.2% | · | 436 |
| Fullstack Developer | 3 613 689 | -22% | 2 858 610 – 4 209 804 | +47% | 1 542 642 – 6 287 298 | ▲0.3% | · | ▲2.8% | · | 413 |
| QA / Test Engineer | 3 590 392 | -23% | 3 069 648 – 4 111 136 | +34% | 1 576 635 – 5 340 366 | ▼0.6% | ▲3.5% | · | · | 442 |
🏠 Nach Arbeitsort
Remote oder vor Ort — der Unterschied in den ausgeschriebenen Spannen.
| Nach Arbeitsort | Spannenmitte | Abweichung | Untergrenzen – Obergrenzen | Spannenbreite | Gesamtfeld (p10–p90) | täglich | wöchentl. | monatl. | jährlich | Stichprobe |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hybrid | 4 933 364 | +6% | 4 094 692 – 5 591 145 | +37% | 1 835 150 – 7 824 863 | ▲1.2% | ▼2.4% | ▲3.2% | · | 2 430 |
| Vor Ort | 4 659 288 | 0% | 3 754 838 – 5 459 520 | +45% | 1 849 140 – 7 400 045 | ▲0.5% | ▲2.4% | ▲5.2% | · | 12 446 |
| Remote | 4 522 250 | -3% | 3 815 134 – 5 262 254 | +38% | 1 973 345 – 7 194 488 | ▲1.1% | ▲2.7% | ▲6.4% | · | 4 929 |
🔓 Gehaltstransparenz
Wie viel Prozent der Anzeigen überhaupt eine Gehaltsspanne nennen. Unser verlässlichster Trendindikator: eine Quote, die weder Wechselkurs noch Stichprobenmix bewegt.
US
71.1%
13 137 / 18 464
SK
66.1%
119 / 180
LT
64.0%
105 / 164
CA
51.3%
724 / 1 410
EE
47.2%
51 / 108
AT
29.3%
228 / 779
EU
25.3%
1 140 / 4 499
IT
25.0%
143 / 572
PL
16.2%
441 / 2 728
IE
16.0%
153 / 959
CZ
13.9%
45 / 323
GB
13.5%
598 / 4 419
DE
11.3%
1 608 / 14 281
NL
11.3%
144 / 1 279
PT
11.1%
139 / 1 254
ES
10.0%
210 / 2 099
CH
9.7%
39 / 403
FR
7.5%
218 / 2 906
HU
7.1%
58 / 821
SE
0.8%
44 / 5 247
| Land | Nennt Gehalt | Mit Gehalt | Anzeigen gesamt | Spannenmitte | täglich | wöchentl. | monatl. | jährlich |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| US | 71.1% | 13 137 | 18 464 | 5 129 045 | ▲2.39pp | ▼0.46pp | ▲2.24pp | · |
| SK | 66.1% | 119 | 180 | 1 338 956 | ±0 | ▲0.79pp | ▲3.38pp | · |
| LT | 64.0% | 105 | 164 | 2 026 528 | ▲1.83pp | ▼5.36pp | ▲4.71pp | · |
| CA | 51.3% | 724 | 1 410 | 3 991 908 | ▲0.67pp | ▲1.62pp | ▲6.12pp | · |
| EE | 47.2% | 51 | 108 | 2 098 904 | ±0 | ▼5.84pp | · | · |
| AT | 29.3% | 228 | 779 | 1 702 495 | ▲0.27pp | ▼1.06pp | ▼7.1pp | · |
| EU | 25.3% | 1 140 | 4 499 | 4 506 138 | ▲1.13pp | ▲0.57pp | ▲2.29pp | · |
| IT | 25.0% | 143 | 572 | 1 389 891 | ▲1.23pp | ▼1.86pp | ▼0.82pp | · |
| PL | 16.2% | 441 | 2 728 | 2 012 542 | ▲0.26pp | ▼0.42pp | ▼0.5pp | · |
| IE | 16.0% | 153 | 959 | 3 271 998 | ▲0.29pp | ▼2.46pp | ▼1.66pp | · |
| CZ | 13.9% | 45 | 323 | 1 998 415 | ▲0.41pp | ▲0.72pp | ▲0.82pp | · |
| GB | 13.5% | 598 | 4 419 | 3 598 913 | ▼1.27pp | ▼0.82pp | ▼1.38pp | · |
| DE | 11.3% | 1 608 | 14 281 | 2 110 967 | ±0 | ▼0.91pp | ▼2.0pp | · |
| NL | 11.3% | 144 | 1 279 | 2 110 967 | ▲0.31pp | ▼1.0pp | ▼0.1pp | · |
| PT | 11.1% | 139 | 1 254 | 1 884 792 | ▲0.33pp | ▼1.19pp | ▼1.25pp | · |
| ES | 10.0% | 210 | 2 099 | 2 412 533 | ▲0.06pp | ▼2.21pp | ▼3.39pp | · |
| CH | 9.7% | 39 | 403 | 3 050 680 | ±0 | ▼1.26pp | ▼2.35pp | · |
| FR | 7.5% | 218 | 2 906 | 1 839 557 | ▲0.17pp | ▼0.95pp | ▼0.62pp | · |
| HU | 7.1% | 58 | 821 | 1 662 644 | ±0 | ▲0.41pp | ▲1.39pp | · |
| SE | 0.8% | 44 | 5 247 | 2 555 166 | · | ▲0.06pp | ±0 | · |
⚖️ Die EU-Entgelttransparenzrichtlinie ist bis Mitte 2026 umzusetzen; sie verpflichtet dazu, die Gehaltsspanne im Bewerbungsverfahren vorab zu nennen. Diese Tabelle zeigt Tag für Tag, wo das in der Praxis steht.
Derzeit nennen kaum mehr als 5% der ungarischen Anzeigen eine Gehaltsspanne — einer der niedrigsten Werte unter den gemessenen Ländern.
🏢 Gehälter nach Unternehmen
Welches Unternehmen was ausschreibt — die Liste der Arbeitgeber mit den meisten veröffentlichten Spannen.
| Gehälter nach Unternehmen | Spannenmitte | Stichprobe | offene Stellen | |
|---|---|---|---|---|
| Polymarket | 10 258 613 | 31 | 31 | Öffnen → |
| Anthropic | 9 916 659 | 297 | 329 | Öffnen → |
| Perplexity | 8 548 844 | 47 | 64 | Öffnen → |
| SpaceXAI | 8 480 453 | 70 | 126 | Öffnen → |
| OpenAI | 8 412 062 | 402 | 476 | Öffnen → |
| Twenty | 8 193 212 | 24 | 24 | Öffnen → |
| Wayve | 8 035 913 | 39 | 199 | Öffnen → |
| Hightouch | 7 933 327 | 33 | 40 | Öffnen → |
| Lambda | 7 878 614 | 60 | 62 | Öffnen → |
| G2i | 7 878 614 | 17 | 38 | Öffnen → |
📒 Messprotokoll
Die Rohwerte jedes Messtages mit Datum — damit jeder nachprüfen kann, was oben steht.
| Datum | p10 | p25 | Median | p75 | p90 | Untergrenzen | Obergrenzen | Nennt Gehalt | Stichprobe |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-10-05 | 1 867 086 | 2 973 722 | 4 659 288 | 6 029 667 | 7 403 882 | 3 837 061 | 5 404 623 | 26.3% | 19 805 |
| 2026-10-04 | 1 861 283 | 2 945 826 | 4 630 129 | 6 002 259 | 7 400 045 | 3 798 908 | 5 345 848 | 25.4% | 19 463 |
| 2026-10-03 | 1 845 900 | 2 907 293 | 4 659 288 | 6 030 215 | 7 443 508 | 3 824 727 | 5 373 529 | 24.0% | 18 557 |
| 2026-10-02 | 1 835 900 | 2 911 419 | 4 604 104 | 5 978 578 | 7 389 926 | 3 791 615 | 5 362 427 | 24.8% | 17 953 |
| 2026-10-01 | 1 854 381 | 2 999 698 | 4 568 766 | 5 966 270 | 7 374 525 | 3 762 513 | 5 375 018 | 24.7% | 17 661 |
| 2026-09-30 | 1 908 229 | 3 163 724 | 4 638 232 | 5 969 203 | 7 394 283 | 3 845 027 | 5 377 660 | 26.4% | 17 388 |
| 2026-09-29 | 1 911 894 | 3 135 646 | 4 611 066 | 5 968 844 | 7 380 395 | 3 791 022 | 5 377 337 | 26.6% | 17 615 |
| 2026-09-28 | 1 902 378 | 3 107 267 | 4 568 804 | 5 926 231 | 7 327 704 | 3 762 411 | 5 338 947 | 27.0% | 17 934 |
| 2026-09-27 | 1 887 280 | 3 082 944 | 4 566 067 | 5 926 231 | 7 307 683 | 3 762 398 | 5 338 947 | 26.3% | 17 525 |
| 2026-09-26 | 1 877 067 | 3 072 830 | 4 555 523 | 5 926 231 | 7 324 997 | 3 737 369 | 5 338 947 | 26.0% | 17 409 |
| 2026-09-25 | 1 879 014 | 3 086 952 | 4 590 163 | 5 959 159 | 7 368 420 | 3 758 136 | 5 368 612 | 26.1% | 17 475 |
| 2026-09-24 | 1 873 021 | 3 059 427 | 4 549 236 | 5 906 025 | 7 302 720 | 3 724 627 | 5 320 743 | 26.1% | 17 583 |
| 2026-09-23 | 1 868 163 | 3 022 893 | 4 496 215 | 5 835 498 | 7 215 514 | 3 680 149 | 5 257 205 | 26.2% | 17 655 |
| 2026-09-22 | 1 877 401 | 3 027 885 | 4 511 601 | 5 834 987 | 7 214 883 | 3 700 748 | 5 256 745 | 26.4% | 17 769 |
| 2026-09-21 | 1 882 113 | 3 046 263 | 4 542 905 | 5 880 612 | 7 271 297 | 3 729 575 | 5 297 848 | 26.9% | 18 053 |
| 2026-09-20 | 1 882 113 | 3 054 454 | 4 569 394 | 5 880 612 | 7 271 297 | 3 734 983 | 5 297 848 | 26.1% | 17 563 |
| 2026-09-19 | 1 883 771 | 3 055 264 | 4 569 394 | 5 880 612 | 7 271 297 | 3 734 983 | 5 297 848 | 25.9% | 17 386 |
| 2026-09-18 | 1 890 472 | 3 048 445 | 4 544 758 | 5 848 906 | 7 230 955 | 3 714 846 | 5 269 285 | 26.0% | 17 459 |
| 2026-09-17 | 1 882 992 | 3 035 899 | 4 534 017 | 5 844 089 | 7 226 137 | 3 719 311 | 5 264 945 | 26.1% | 17 421 |
| 2026-09-16 | 1 900 127 | 3 049 426 | 4 559 911 | 5 868 407 | 7 256 206 | 3 721 945 | 5 286 853 | 26.2% | 17 616 |
| 2026-09-15 | 1 900 270 | 3 036 246 | 4 546 462 | 5 851 099 | 7 234 804 | 3 710 967 | 5 271 260 | 26.3% | 17 750 |
| 2026-09-14 | 1 886 387 | 3 018 220 | 4 502 440 | 5 816 361 | 7 189 180 | 3 668 080 | 5 239 965 | 26.8% | 18 067 |
| 2026-09-13 | 1 886 387 | 3 012 980 | 4 493 270 | 5 816 361 | 7 165 652 | 3 668 080 | 5 239 965 | 26.3% | 17 733 |
| 2026-09-12 | 1 877 677 | 3 006 430 | 4 479 698 | 5 816 361 | 7 178 752 | 3 688 935 | 5 239 965 | 25.9% | 17 543 |
| 2026-09-11 | 1 869 621 | 2 983 062 | 4 448 425 | 5 789 102 | 7 130 564 | 3 663 409 | 5 233 442 | 26.1% | 17 785 |
| 2026-09-10 | 1 867 353 | 2 967 323 | 4 424 956 | 5 756 281 | 7 092 943 | 3 644 081 | 5 205 830 | 26.2% | 17 860 |
| 2026-09-09 | 1 870 794 | 2 977 032 | 4 439 434 | 5 771 264 | 7 116 151 | 3 656 004 | 5 222 863 | 26.6% | 18 013 |
| 2026-09-08 | 1 866 594 | 2 968 853 | 4 427 236 | 5 753 780 | 7 066 650 | 3 645 959 | 5 208 513 | 26.9% | 18 282 |
| 2026-09-07 | 1 852 805 | 2 943 458 | 4 428 211 | 5 731 212 | 7 058 829 | 3 646 762 | 5 209 660 | 27.0% | 18 407 |
| 2026-09-06 | 1 850 276 | 2 930 434 | 4 428 211 | 5 730 678 | 7 033 041 | 3 646 762 | 5 209 660 | 26.5% | 17 976 |
🔧 Die genaue Berechnung
Jeder Schritt von der Rohanzeige bis zu den Zahlen oben. Wenn du anders rechnen würdest: Die Rohdaten stehen zum Download bereit.
Die Formel
érték = (salary_min + salary_max) / 2 ← sáv-közép × periódus_szorzó ← yearly ÷12 · monthly ×1 · daily ×21 · hourly ×160 × árfolyam[currency] ← EKB középárfolyam, HUF-ra medián = percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY érték) transzp = n / total_n ← bért kiíró / összes aktív hirdetés
Eine Anzeige ergibt einen Wert. Wir nehmen die Spannenmitte, rechnen die Periode auf Monat um, dann in Forint — in dieser Reihenfolge.
Woraus die Stichprobe besteht
Währung
USD 15 023
EUR 3 196
GBP 572
PLN 449
CAD 298
HUF 47
CZK 35
SEK 34
Angegebene Periode
yearly 17 387
monthly 1 760
hourly 642
daily 51
Spannentyp
19 840 beidseitige Spanne (min–max) ·
0 nur Untergrenze („ab”)
Aktualität
Wir prüfen die Anzeigen täglich an der Quelle nach. In den letzten 2 Tagen nachweislich aktiv:
19 103 / 19 840
(96.3%)
Wechselkurse
Heute (EZB-Referenzkurs) · 2026-10-05
EUR 367.8 USD 328.3 GBP 434.1 PLN 84.0
Fixierte Basis · 2026-07-26
EUR 361.9 USD 318.1 GBP 423.8 PLN 83.9
Wann aktualisiert wird
Tägliche Momentaufnahme um 06:55 (nach den Anzeigen-Importen und der Geodaten-Normalisierung).
Rohdaten
Die vollständige Tages-Momentaufnahme — alle Aufteilungen und Segmente samt verwendeter Kurse:
⬇ /salaries/data.jsonFrei nutzbar mit Quellenangabe (CC BY 4.0).
Was wir auslassen und warum
- ✕ Anzeigen ohne Gehalt — wir schätzen nicht. Sie zählen nur im Nenner der Transparenzquote.
- ✕ Gehalt ohne Periode — wir raten nie, ob jährlich oder monatlich. Dann bleibt die Anzeige ohne Gehalt.
- ✕ Plausibilitätsfilter: nicht interpretierbare Gehaltsspannen lassen wir schon beim Import weg, statt sie umzurechnen.
- ✕ Segmente unter 15 Anzeigen zeigen wir nicht — wegen Rauschen und Identifizierbarkeit.
- ✕ Ausreißer werden NICHT gekappt oder geglättet. Was den Filter passiert, bleibt drin — p10–p90 zeigt die Streuung.
Definitionen
- ›Median: PostgreSQL
percentile_cont(0.5)mit linearer Interpolation — nicht das nächstgelegene Element, sondern der echte Zwischenwert. - ›Spannenmitte:
(min + max) / 2. Gibt es nur eine Untergrenze, nutzen wir sie für beide Seiten. - ›median_fix: dasselbe, aber mit dem am Basistag fixierten Kurs — nur dieser Wert eignet sich für Zeitreihen.
- ›Transparenzquote:
n / total_n, Nenner sind alle aktiven Anzeigen des Segments, mit und ohne Gehalt.
⚠️ Was diese Zahl NICHT sagt
- •Gemessen wird nicht das gezahlte, sondern das ausgeschriebene Gehalt. Beides kann in beide Richtungen abweichen.
- •Enthält keine Boni, Aktien, Zusatzleistungen oder 13. Gehalt — Anzeigen beziffern diese selten.
- •Nicht repräsentativ für den gesamten Arbeitsmarkt: Gemessen wird, was über unsere Quellen ausgeschrieben wird.
- •Die Beträge sind brutto, die Steuersysteme unterscheiden sich je Land — für Netto braucht es einen eigenen Rechner.
🔬 Wie wir messen
- • Die Hauptzahl ist die MITTE der Spanne — weder Unter- noch Obergrenze. Beide Enden weisen wir separat aus.
- • Da 99,8% der Daten in Fremdwährung angegeben sind, weisen wir jede Bewegung doppelt aus: zu festem Kurs (echte Marktbewegung) und zum Tageskurs (Forint-Wert). Die Differenz ist der Kurseffekt.
- • Wir rechnen nur mit dem, was der Arbeitgeber selbst in der Anzeige angegeben hat. Wir fragen keine Gehälter von Besuchern ab und schätzen nicht.
- • Gehaltsspannen in verschiedenen Währungen und Perioden (Jahr/Monat/Tag/Stunde) rechnen wir einheitlich in brutto HUF/Monat um, zum täglichen Referenzkurs. Die Periode raten wir nie: Nennt die Quelle sie nicht, bleibt die Anzeige ohne Gehalt.
- • Ein Segment erscheint nur ab mindestens 15 Anzeigen. Regionen weisen wir getrennt aus, denn ein gemeinsamer Durchschnitt würde die Unterschiede verdecken.
- • Die Bewegung berechnen wir aus unseren eigenen Tages-Momentaufnahmen, nicht aus dem Anzeigendatum — so verzerrt der Takt unserer Importe den Trend nicht.
- • p10–p90 markiert das untere und obere Zehntel des Feldes, p25–p75 die mittlere Hälfte. Ausreißer werden weder gekappt noch geglättet — die Verteilung bleibt, wie sie ist.
Orientierendes Marktbild der ausgeschriebenen Gehaltsspannen; keine Beratung und keine Erhebung tatsächlich gezahlter Gehälter.
Detaillierte Gehaltsstatistik →