Szakmai profil

Egyetemi tudományos segédmunkatárs

Főbb tények

Az egyetemi tudományos segédmunkatársok tudományos kutatásokat végeznek az egyetemük vagy főiskolájuk számára. Segítséget nyújthatnak a hozzájuk kapcsolódó professzoroknak, felettesüknek kutatásaik során vagy önálló kutatást fejlesztenek az adott professzor kapcsolódó területén.

Munkaerőpiac
Hiány itt: Svájc és 7 másik ország
ELA/EURES 2025
Ipar
Oktatás
Oktatás
Alapdiploma
40%
Rugalmasság Pontszám · 2026 (Minél magasabb, annál jobb)
Alapdiploma 50% AI-kitettség · 2026
Munkaerőpiac

Hol keresett ez a foglalkozás

Jelentett munkaerőhiány és -többlet, évenként. Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.

A számok erre vonatkoznak: Oktatási foglalkozások — 131 foglalkozás, ezt is beleértve.

7-ból 3 hiánnyal202532-ból 9 növekszik2.8Mállások 2035-ig

Hiány: Görögország, Luxemburg, Spanyolország.

Leghosszabb hiány: Svájc, 3 év.

Válasszon egy területet a térképen az adatok megtekintéséhez.

A forrásról›

Forrás: ELA/EURES, munkaerőhiány és -többlet. Az adatok foglalkozási csoport szintjén jelennek meg és Európát fedik le. A kiadások eltérnek a melléklet felépítésében és a lefedett országokban, így az évek közötti eltérés nem mindig jelenti azt, hogy a munkaerőpiac megváltozott. A szürke országokat nem jelentették, ami nem ugyanaz, mint az egyensúly.

Mit jelentenek ezek a kifejezések

A négy dolog, amelyről ez a rész tájékoztatást ad

Jelentett kereslet
Azt mutatja, hogy a munkáltatók jeleznek-e igényt erre a munkára — ez egy országos vagy uniós szerv által közzétett értékelés, nem pedig darabszám.
Merre tart
Azt mutatja, hogy a hivatalos előrejelzés szerint várhatóan milyen irányban változik az ezen a területen foglalkoztatottak száma a következő években.
Betöltendő állások
Nagyjából azt mutatja, hány betöltendő állás keletkezik a növekedés, valamint a munkát elhagyók miatt.
Jellemző bér
Azt mutatja, hogy ezen a területen jellemzően mennyit keresnek ott, ahol a forrás közöl ilyen adatot. Az üresen hagyott mező nem azt jelenti, hogy a munkát nem fizetik, hanem azt, hogy az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot.

Egy mutatót nem tüntetünk fel, ha az adott helyre vonatkozóan senki nem közöl ilyen adatot; ilyenkor nem nullaként jelenik meg.

Melyik irányba billen a piac az Ön szempontjából

Az Ön javára
Több az állás, mint a jelentkező — a munkáltatók versenyeznek a jelöltekért.
Kiegyensúlyozott
Az állások és a jelentkezők száma nagyjából megegyezik.
Versenyhelyzet
Több a jelentkező, mint az állás — számítson versenyre.
Ellentmondó adatok
A források eltérnek, vagy ugyanabból a foglalkozási csoportból az egyik helyen hiány, a másikon többlet van.

Minden forrás e négy értékelés egyikét adja, így egyetlen szókészletet kell megtanulni. Az eltérés az alapjukul szolgáló bizonyítékokban van, amelyeket minden értékelés alatt feltüntetünk — ez lehet a betöltendő állások és az álláskeresők mért aránya, vagy egy országos szerv által közzétett értékelés.

Hogyan viszonyul ez a munka az ugyanabban az országban végzett többi munkához

Erős
A legerősebbek között that country országban
Jó
Erősebb a legtöbb szakmánál that country országban
Vegyes
Nagyjából szokásos that country országban
Gyenge
Gyengébb a legtöbb szakmánál that country országban

Ez egy országon belüli rangsor, nem pedig olyan pontszám, amelyet országhatárokon át lehet vinni — a két ország mögötti nyilvántartások eltérő embereket számolnak, ezért ugyanaz a szám mást jelent az egyes országokban. Ezért fordulhat elő az is, hogy egy munka az országban az Erős kategóriába tartozik, mégis Versenyhelyzet értékelést kap: egy összességében zsúfolt piacon is az élmezőnyben van.

Honnan származnak ezek az adatok

Minden adatot egy országos statisztikai hivatal, állami foglalkoztatási szolgálat vagy uniós szerv tesz közzé, és minden kártyán feltüntetjük a forrást, valamint az általa lefedett időszakot. Egyes helyeken havonta számolják az adatokat, máshol évente egyszer vagy kétszer készítenek értékelést, ezért a ugyanazon a térképen szereplő két hely eltérő időszakról szólhat — a dátumot mindig feltüntetjük.

Mindez nem jelzi előre egyetlen ember esélyeit sem. Egy piacot ír le.

Jelentett kereslet · Jellemző bér · Merre tart (Magyarország, Ausztria, Németország, Szlovákia, Románia, Hollandia)
Jelentett kereslet · Jellemző bér · Merre tart
Jelentett kereslet Jellemző bér Merre tart
Magyarország Nem jelentették — +6,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Ausztria Többletet jelentettek ELA/EURES 2025 * — +8,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Németország Többletet jelentettek ELA/EURES 2025 * — +9,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Szlovákia Hiányt jelentettek ELA/EURES 2024 * — −11,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Románia Hiányt jelentettek ELA/EURES 2024 * — −4,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hollandia Hiányt jelentettek ELA/EURES 2023 * — −6,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Foglalkozási csoportokra jelenik meg, nem egyedi munkakörökre.

Diákokat, ügyfeleket vagy munkavállalókat segít pályaorientációs tanácsadással? Használja ezeket a foglalkozási adatokat szervezetében.

NexFuture™

Jövőbeli kilátások a egyetemi tudományos segédmunkatárs számára

The outlook for egyetemi tudományos segédmunkatárs reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Hogyan számolják ki ezeket a pontszámokat?

A rugalmassági index (0–100) becslést ad arról, hogy ez a hivatás strukturálisan mennyire védett az automatizálással és az AI-zavarokkal szemben, feladatszintű elemzés alapján. A magasabb pontszámok több emberi ítéletet igénylő feladatot jeleznek. Az AI-kitettség megmutatja a feladatórák azon becsült százalékát, amelyet a jelenlegi AI-képességek érinthetnek. Ezek modellből levezetett strukturális mutatók, nem egyéni munkahelyi biztonságra vonatkozó előrejelzések.

Játssz a jövővel
Hogyan változhat a egyetemi tudományos segédmunkatárs a mesterséges intelligencia elterjedésével?

Ez a szerep valószínűleg fokozatosan megváltozik, és a mesterséges intelligencia bizonyos feladatokat támogat, nem pedig az egész foglalkozást.

A feladatok szintjén jelentős átalakulás várható 12 éven belül (2038 körül) a választott „Várható” forgatókönyv alapján.
~35%
Rugalmasság
Automatizálási kockázat
EXP~55%
Emberi él
MOAT~40%

Szemléltető forgatókönyv a feladatok automatizálhatósága alapján — nem előrejelzés. Az értékek kerekítve jelennek meg, minél messzebbre tekint.

2026
2033
2043
AI elfogadási sebesség:

Modell alapú becslés. Tervezési jelként használja, nem garanciaként.

Hogyan változtathatja meg az AI ezt a szerepet

Az aktuális szerepjelek determinisztikus, modellalapú értelmezése – nem garancia a helyettesítésre.

40% Emberi tulajdonú

Hogy mi múlik még az embereken

  • Szakmai interakciót folytat a kutatási és szakmai környezetekben
  • értékeli a kutatási tevékenységeket
  • Segíti a tudományos kutatást.
Az emberi előny Hogy elöl maradjon ebben a szerepben, összpontosítson a egyetemi eljárásrend és kutatástervezés készségekre. Ezek az emberi-centrikus készségek a legnehezebben lemásolhatóak az AI számára a következő 20 évben.
21% Segítség

Ahol az AI másodpilótává válhat

  • tudományos elméleteket dolgoz ki
  • nyílt publikációkat kezel
  • bizonyítja adott tudományági szakértelmét
50% Automatizálni

Az automatizálásnak leginkább kitett feladatok

  • szintetizálja az információkat
  • kutatási támogatásra pályázik
  • kutatási adatokat kezel
Részletes elemzés

Életjelek és AI vektorok

AI expozíciós vektorok

0-100%
AI / gépi tanulás 21%

Kitettség az AI-támogatott elemzésnek, mintafelismerésnek és prediktív modellezési feladatoknak

Generatív AI 11%

Kitettség a tartalomlétrehozásnak, kreatív augmentációnak és nagy nyelvmodell-eszközöknek

Robotika és fizikai automatizálás 1%

Kitettség a fizikai automatizálásnak, robotikának és szenzorvezérelt feladateltolódásnak

Kognitív szoftver 1%

Kitettség a munkafolyamatok automatizálásának, döntéstámogató szoftvernek és folyamatok digitalizálásának

Műszaki részletek
Módszertan: NexFuture v3.0 Források: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Frissítve: 2026. okt.

A NexFuture v3.0 az automatizálási kitettséget közvetlenül az ESCO alapvető készségcsoportjaiból becsüli, a készségtömeggel súlyozva és szakértői horgonyokhoz kalibrálva. A pontszámok valószínűségi becslések, nem garanciák. A teljes részletekért lásd a NexFuture módszertani fehér könyvet.

Az automatizálásnak való kitettséget méri. Nem méri a fizetést, a keresletet, sem a közeledben elérhető állások számát.

Egy nap az életben

Mit szoktak az emberek ebben a szerepben tenni

Oktatás

Nap az életben

Egy átlagos nap egyetemi tudományos segédmunkatárs

09
09:00 · Reggelt
nyílt forráskódú szoftvert fejleszt
Nyílt forráskódú szoftvereket működtet és állít elő. Ismeri a főbb nyílt forráskódú modelleket, licencrendszereket és a nyílt forráskódú szoftverek előállítása során általánosan alkalmazott kódolási gyakorlatokat.
10
10:30 · Délelőtt
szellemitulajdon-jogokat kezel
Azokkal a magánjogokkal foglalkozik, amelyek a szellemi termékeket védik a jogsértésektől.
12
12:00 · délben
témaköröket tanulmányoz
Hatékony kutatást végez a releváns témákról, hogy a különböző közönségek számára megfelelő összefoglaló tájékoztatást készítsen. A kutatás könyveket, folyóiratokat, az internetet és/vagy a hozzáértő személyekkel történő szóbeli megbeszéléseket foglalhatja magában.
14
14:00 · Délután
tudományos elméleteket dolgoz ki
Az empirikus megfigyeléseken alapuló tudományos elméletek kidolgozása összegyűjtött adatok és más tudósok elméletei alapján.
15
15:30 · Késő délután
adatfeldolgozási módszereket alkalmaz
Vonatkozó adatok és információk összegyűjtése, feldolgozása és elemzése, adatok megfelelő tárolása és frissítése, valamint számadatok és adatok megjelenítése táblázatokkal és statisztikai diagramokkal.
17
17:00 · Összegzés
alkalmazza a kutatási etika és a tudományos integritás elveit a kutatási tevékenységek során
Alkalmazza a tudományos kutatásra az alapvető etikai elveket és jogszabályokat, beleértve a kutatási integritás kérdéseit is. Kutatásokat végez, felülvizsgálja azokat vagy jelentést készít róluk, elkerülve az olyan szabálytalanságokat, mint a hamisítás és a plágium.

A feladatok sorrendje szemléletes. Az egyes napok változnak.

Készségek és tudás

Mi szükséges ehhez a munkához

Azok a készségek, ismeretek és eszközök, amelyeket ez a szerep igényel — valamint az ehhez kapcsolódó jellemzők és előnyök.

Alapvető készségek
tudományos kutatások vagy piackutatások végzése
  • tudományos kutatást végez

    Megtervezi a tudományos kutatást úgy, hogy megfogalmazza a kutatási kérdést, és empirikus vagy szakirodalmi kutatásokat végez a kutatási kérdés valóságtartalmának feltárása érdekében.

  • kezeli a fellelhető, hozzáférhető, interoperábilis és újrafelhasználható adatokat

    A FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Interoperable and Reuseable, azaz fellelhetőség, hozzáférhetőség, interoperabilitás és újrafelhasználhatóság) elvén alapuló tudományos adatok leírását, tárolását, megőrzését és (újra)felhasználását végzi, az adatokat a lehető legnyitottabbá és a szükséges mértékben zárttá téve.

  • tudományos kutatómunkát folytat

    Új ismeretek megalkotásában vagy létrehozásában vesz részt kutatási kérdések megfogalmazásával, koncepciók, elméletek, modellek, technikák, műszerek, szoftverek vagy működési módszerek kutatásával, javításával vagy fejlesztésével, valamint tudományos módszerek és technikák alkalmazásával.

  • témaköröket tanulmányoz

    Hatékony kutatást végez a releváns témákról, hogy a különböző közönségek számára megfelelő összefoglaló tájékoztatást készítsen. A kutatás könyveket, folyóiratokat, az internetet és/vagy a hozzáértő személyekkel történő szóbeli megbeszéléseket foglalhatja magában.

  • tudományos módszereket alkalmaz

    Új ismeretek megszerzése vagy a korábbi ismeretek helyesbítése és integrálása révén tudományos módszerek és technikák alkalmazása jelenségek kivizsgálására.

  • alkalmazza a kutatási etika és a tudományos integritás elveit a kutatási tevékenységek során

    Alkalmazza a tudományos kutatásra az alapvető etikai elveket és jogszabályokat, beleértve a kutatási integritás kérdéseit is. Kutatásokat végez, felülvizsgálja azokat vagy jelentést készít róluk, elkerülve az olyan szabálytalanságokat, mint a hamisítás és a plágium.

  • előmozdítja a nyílt innovációt a kutatásban

    Támogatja az integrált együttműködést, ahol a különböző érdekelt felek együtt dolgoznak ki közös értékű innovatív megoldásokat.

  • integrálja a nemi dimenziót a kutatásba

    A teljes kutatási folyamat során figyelembe veszi a nők és férfiak biológiai jellemzőit és kialakuló társadalmi és kulturális sajátosságait (gender).

  • tudományágak közötti kutatásokat végez

    Tudományágakon és funkcionális határokon átnyúló kutatást végez.

  • előmozdítja a nyilvánosság részvételét a kutatásban

    Bevonja a nyilvánosságot a kutatás tervezésébe, lebonyolításába és terjesztésébe.

technikai vagy tudományos írásokat készít
  • tudományos vagy akadémiai publikációkat és műszaki dokumentációt szövegez

    Különböző témájú tudományos, akadémiai vagy műszaki szövegeket készít és szerkeszt.

  • kutatási javaslatot készít

    Olyan javaslatokat foglal össze és készít, amelyek célja a kutatási problémák megoldása. Megfogalmazza a javaslat alapvetését és célkitűzéseit, becsült költségvetését, kockázatait és hatását. Dokumentálja az érintett témában és a tanulmányozott területen elért előrelépéseket és új fejleményeket.

  • az eredmények terjesztése a tudományos közösség körében

    A tudományos eredményeket bármely megfelelő módon, többek között konferenciákon, munkaértekezleteken, kollokviumokon és tudományos publikációkon keresztül nyilvánosságra hozza.

  • publikálja a tudományos kutatásokat

    Tudományos kutatást végez egyetemen, főiskolán vagy önállóan a szakterületén, és azt könyvekben vagy tudományos folyóiratokban publikálja azzal a céllal, hogy hozzájáruljon a szakterületéhez és személyes tudományos elismerést szerezzen.

  • tudományos publikációkat ír

    Szakmai kiadványban ismerteti a szakterületéhez kapcsolódó tudományos kutatásának hipotézisét, eredményeit és következtetéseit.

információt kezel
  • kutatási adatokat kezel

    Kvalitatív és kvantitatív kutatási módszerekből származó tudományos adatokat állít elő és elemez. Az adatokat kutatási adatbázisokban tárolja és karbantartja. Támogatja a tudományos adatok újrafelhasználását, és ismeri a nyílt adatkezelési elveket.

  • tudományos dokumentációt archivál

    Az archiválási rendszerek segítségével a kutatók és a mérnökök számára olyan dokumentumokat tárol, mint pl. protokollok, elemzési eredmények és tudományos adatok, lehetővé téve, hogy kutatásaik során figyelembe vegyék a korábbi vizsgálatok módszereit és eredményeit.

digitális adatok kezelése, gyűjtése és tárolása
  • adatfeldolgozási módszereket alkalmaz

    Vonatkozó adatok és információk összegyűjtése, feldolgozása és elemzése, adatok megfelelő tárolása és frissítése, valamint számadatok és adatok megjelenítése táblázatokkal és statisztikai diagramokkal.

együttműködik másokkal
  • Szakmai interakciót folytat a kutatási és szakmai környezetekben

    Figyelmes és kollegiális hozzáállást tanúsít mások iránt. Figyelmesen hallgat, ad és kap visszajelzéseket, és reagál másokra, részt vesz a személyzet szakmai felügyeletében és vezetésében is.

nyomon követi a szakterületen a fejleményeket
  • figyelemmel kíséri a fejleményeket a szakterületén

    Lépéstartás a legújabb kutatásokkal, rendeletekkel és egyéb, a munkaerőpiachoz vagy máshoz kapcsolódó, a szakterületen bekövetkező változásokkal.

számítógépes rendszereket programoz
  • nyílt forráskódú szoftvert fejleszt

    Nyílt forráskódú szoftvereket működtet és állít elő. Ismeri a főbb nyílt forráskódú modelleket, licencrendszereket és a nyílt forráskódú szoftverek előállítása során általánosan alkalmazott kódolási gyakorlatokat.

idegen nyelveket használ
  • idegen nyelveket beszél

    Idegen nyelveket sajátít el annak érdekében, hogy egy vagy több idegen nyelven kommunikálhasson.

visszajelzést ad
  • értékeli a kutatási tevékenységeket

    Értékeli a társkutatók előrehaladását, hatását és eredményeit.

tanulmányokat, kutatásokat és vizsgálatokat végez
  • bizonyítja adott tudományági szakértelmét

    Tanúbizonyságot tesz egy adott kutatási terület mélyreható ismeretéről és komplex megértéséről, beleértve a felelős kutatást, a kutatási etikát és a tudományos integritás elveit, az adatvédelem és a GDPR követelményeit, amelyek egy adott tudományágon belüli kutatási tevékenységekkel kapcsolatosak.

Tudásterületek & Szoftverek és technológiák
Tudásterületek
  • egyetemi eljárásrend

    Az egyetem belső működése, például a vonatkozó oktatási támogatás és irányítás struktúrája, a politikák és a szabályozás.

  • európai integráció

    Az európai országok közötti gazdasági, társadalmi és politikai integráció fejlődő és folyamatban lévő folyamata, amelynek célja az összefogás, az együttműködés és a jólét fokozása, valamint a történelmi konfliktusok leküzdése, a béke és a stabilitás érdekében. Az európai integráció a második világháború utáni időkben gyökerezik, bár központi elemét az Európai Unió fejlődése jelenti.

  • kognitív számítástechnika

    A kognitív tudomány és az informatika közötti interdiszciplináris terület, amely az emberi gondolkodási folyamatokat számítógépes megközelítéssel szimulálja. Algoritmusokat használ az adatbányászathoz és a természetes nyelvi feldolgozáshoz az emberi agy működésének imitálására.

  • őssejtek

    Az emberi embrionális őssejtek biológiai fejlődése a vonatkozó etikai kérdésekkel és jogi követelményekkel együtt.

  • számítógépes biológia

    Az interdiszciplináris tudományterület, amely adatelemzések és elméletek alkalmazására összpontosít kísérletek során nyert biológiai rendszerek vizsgálata céljából.

  • számítógépes kémia

    A kémia azon ága, amelynek célja az összetett kémiai problémák számítógépes szimulációk révén történő megoldása.

  • számítógépes mechanika

    Modellezés és szimuláció alkalmazása összetett fizikai viselkedés előrejelzésére a tudomány és a műszaki tudomány területén. Kölcsönhatásban van a mechanika más területeivel, többek között a szilárd mechanika és a folyékony mechanika, valamint az anyagtudomány, a matematika és a numerikus módszerek területével is.

Ágazatokon átívelő készségek
  • kutatástervezés
  • tudományos kutatási módszertan
  • tudományos szakirodalom
  • földrajz
  • ipari kutatás és fejlesztés
Szoftverek és technológiák
Structured query language SQLAdobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicExtensible markup language XMLC++TableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptPerlGraphics softwareStataCorp StataStatistical softwareAppletreeQualtrics InsightREDCap Research Electronic Data CaptureOnline library databasesVideo development software
A legfontosabb tulajdonságok, amelyekre szükséged van
Teljesítmény Teljesítmény/Szorgalom Becstelenség Alkalmazkodóképesség/Rugalmaság Függetlenség Analitikus gondolkodás Sokféleség Megbízhatóság Aggodalom másokért Stressz-tűrőképesség Önfegyelem Innováció Vezetés Együttműködés Elismerés Társas orientáció
Legfontosabb jutalmak, amelyekre számíthatsz
TeljesítményMunkakörülményekElismerésKapcsolatokTámogatásFüggetlenség
Hogyan kell minősíteni

Egyetemi tudományos segédmunkatárs: hogyan szerezhet képesítést és hol tanulhat

Amire általában szükség van a képesítéshez: iskolai végzettség, hol szabályozott szakma, és hol kell tanulni.

Tipikus iskolai végzettség

Alapdiploma

Hol tanulhat

482 képzés tanítja a munkakörhöz szükséges alapvető készségeket 23 országban. Ezenkívül 159 rövid tanfolyam, amelyek egy-egy készséget fejlesztenek.

Karrier előrehaladás

Karrierutak és hasonló szerepek

Fedezze fel a tipikus karrierutakat, a kapcsolódó készségeket és a hasonló szerepeket a következő lépése megtervezéséhez.

Karrier táj

Hol fér el a egyetemi tudományos segédmunkatárs?

Ezt a szerepet
egyetemi tudományos segédmunkatárs Ezt a szerepet
Növekedési utak

A hasonlósági pontszámok a készségek átfedésén alapulnak az ESCO adatokból.

Szervezeteknek

Az ezen az oldalon szereplő adatok az Ön diákjai, ügyfelei és munkatársai szolgálatában.

Gyakori kérdések

Gyakran ismételt kérdések

Milyen képzettségek szükségesek az egyetemi tudományos segédmunkatárs pozícióhoz?
Általában egyetemi diplomát, gyakran mesterfokozatot vagy doktori címet igényel a pozíció. A releváns tudományos területen szerzett tapasztalat és a kutatási módszerek iránti elkötelezettség elengedhetetlen.
Milyen munkakörnyezetben dolgozik egy egyetemi tudományos segédmunkatárs?
Ez a pozíció jellemzően alkalmazotti formában, egyetemeken vagy főiskolákon töltendő. A munkavégzés elsősorban laboratóriumi, irodai és számítógépes környezetben történik.
Hogyan építhetek karriert az egyetemi tudományos segédmunkatárs területén?
A folyamatos szakmai fejlődés, a publikációk készítése és a konferenciákon való részvétel segíthet a karrier előreléptetésben. A professzorokkal való jó kapcsolatok és a kutatási projektekben való aktív részvétel is fontos a szakmai fejlődéshez.
Egyetemi Tudományos Segédmunkatárs — van hiány Európában?
Nem. A 2025-ös ELA/EURES kiadásban többletet jelentettek a foglalkozási csoportot értékelő 7 európai ország közül 4 esetében: Ausztria, Csehország, Németország, Lettország. 3 ország hiányt jelentett. Ezek az értékelések foglalkozási csoportonként jelennek meg, nem egyes munkakör-megnevezésenként.
Egyetemi Tudományos Segédmunkatárs — mennyit fizet az Egyesült Államokban?
Évi 58 040 dollár a mediánban, 2025-05 állapot szerint. A tagállami mediánok 26 560 és 69 090 dollár között mozognak. Forrás: US Bureau of Labor Statistics. Az adat az Egyesült Államokra vonatkozik, és nem európai előrejelzés.

Források: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Az adatok frissítve: 2026. október 3. Adatainkról