Wydaje mi się, że każdy, kto choć raz zastanawiał się nad karierą w świecie danych, stanął przed pytaniem: “Ile właściwie mogę zarobić?”. Kiedyś myślałem, że data scientist to po prostu data scientist, a pensja zależy głównie od firmy.
Jakże się myliłem! Rynek pracy dynamicznie ewoluuje, a specjalizacje w analizie danych – od inżynierii danych po machine learning i AI – zaczynają przypominać zupełnie odrębne ekosystemy, każdy z własnymi wyzwaniami i, co najważniejsze, bardzo różnymi widełkami płacowymi.
Moje obserwacje pokazują, że zwłaszcza teraz, w dobie szybkiego rozwoju generatywnej AI i rosnącego zapotrzebowania na etycznych specjalistów od danych, te różnice stają się wręcz przepaścią.
To już nie tylko kwestia doświadczenia, ale precyzyjnych, niszowych umiejętności, które potrafią wywindować zarobki na zupełnie nowy poziom. Czy naprawdę wiesz, która ścieżka kariery w danych opłaca się najbardziej w 2024 roku w Polsce, biorąc pod uwagę nie tylko modę, ale realne zapotrzebowanie rynku?
Dokładnie to przeanalizujemy.
Wydaje mi się, że każdy, kto choć raz zastanawiał się nad karierą w świecie danych, stanął przed pytaniem: “Ile właściwie mogę zarobić?”. Kiedyś myślałem, że data scientist to po prostu data scientist, a pensja zależy głównie od firmy.
Jakże się myliłem! Rynek pracy dynamicznie ewoluuje, a specjalizacje w analizie danych – od inżynierii danych po machine learning i AI – zaczynają przypominać zupełnie odrębne ekosystemy, każdy z własnymi wyzwaniami i, co najważniejsze, bardzo różnymi widełkami płacowymi.
Moje obserwacje pokazują, że zwłaszcza teraz, w dobie szybkiego rozwoju generatywnej AI i rosnącego zapotrzebowania na etycznych specjalistów od danych, te różnice stają się wręcz przepaścią.
To już nie tylko kwestia doświadczenia, ale precyzyjnych, niszowych umiejętności, które potrafią wywindować zarobki na zupełnie nowy poziom. Czy naprawdę wiesz, która ścieżka kariery w danych opłaca się najbardziej w 2024 roku w Polsce, biorąc pod uwagę nie tylko modę, ale realne zapotrzebowanie rynku?
Dokładnie to przeanalizujemy.
W labiryncie ról: Kto tak naprawdę zarabia najwięcej w świecie danych?
Kiedy patrzę na ogłoszenia o pracę w branży danych w Polsce, często łapię się na tym, jak bardzo rozmywają się granice między poszczególnymi stanowiskami.
Kiedyś “analityk danych” brzmiało jak coś ogólnego, a dziś mamy ich mnóstwo: biznesowych, finansowych, marketingowych, a do tego jeszcze inżynierów danych, specjalistów ML, naukowców AI…
I tutaj zaczyna się prawdziwa gra o stawkę. Moje własne doświadczenie pokazuje, że najbardziej lukratywne są te role, które wymagają unikalnego połączenia wiedzy technicznej z głębokim zrozumieniem biznesu, a także umiejętnościami budowania skomplikowanych systemów.
Czułem to na własnej skórze, kiedy po kilku latach pracy jako analityk, zacząłem zgłębiać tajniki inżynierii danych – nagle otworzyły się przede mną drzwi do zupełnie innych projektów i, co za tym idzie, o wiele wyższych zarobków.
Widzę, że firmy są gotowe płacić znacznie więcej za kogoś, kto potrafi nie tylko “wyciągnąć” dane, ale przede wszystkim zbudować całą infrastrukturę, która pozwoli na ich efektywne przetwarzanie i przechowywanie, często w skali gigantów.
To jest ta niewidzialna praca, która umożliwia powstanie wszystkich wspaniałych modeli predykcyjnych.
1. Inżynier Danych – budowniczy fundamentów cyfrowej gospodarki
Pamiętam, jak jeden z moich mentorów powiedział mi, że inżynier danych to “hydraulik danych”, bez którego żaden “kucharz danych” (analityk/data scientist) nie ugotuje nic smacznego.
Brzmi zabawnie, ale to kwintesencja prawdy. To właśnie inżynierowie danych odpowiadają za to, żeby dane w ogóle dotarły tam, gdzie powinny, były czyste, dostępne i gotowe do analizy.
Budują potoki ETL, zajmują się hurtowniami danych, pracują z chmurą (AWS, Azure, GCP) i narzędziami takimi jak Spark czy Kafka. Bez nich, nawet najgenialniejszy algorytm machine learningowy jest bezużyteczny, bo po prostu nie ma na czym pracować.
Widzę, że zapotrzebowanie na nich rośnie lawinowo, a firmy są skłonne płacić im naprawdę solidne pieniądze, bo zdają sobie sprawę, że to od ich pracy zależy stabilność i efektywność całego ekosystemu danych.
2. Specjalista Machine Learning/AI – architekci przyszłości
To jest ta ścieżka, która wydaje się najbardziej “glamourous” i przyciąga najwięcej uwagi, zwłaszcza teraz, w dobie szału na generatywną AI. Specjaliści ML i AI zajmują się projektowaniem, implementacją i optymalizacją algorytmów, które uczą się na danych, by podejmować decyzje lub generować nowe treści.
Od systemów rekomendacyjnych po autonomiczne pojazdy czy chatboty nowej generacji – to ich dzieło. Moje obserwacje pokazują, że choć konkurencja jest duża, to najlepsi w tej dziedzinie, zwłaszcza ci z doświadczeniem w deep learningu czy Reinforcement Learning, mogą liczyć na prawdziwie gwiazdorskie pensje.
Firmy biją się o talenty, które potrafią przełożyć abstrakcyjną wiedzę teoretyczną na konkretne, działające rozwiązania biznesowe.
Sekrety specjalizacji: Inne kluczowe role i ich finansowe perspektywy
Świat danych nie kończy się na inżynierach i specjalistach ML. Istnieje wiele innych ścieżek, które choć mogą oferować nieco niższe początkowe stawki, z czasem, w miarę rozwoju unikalnych kompetencji, potrafią zaskoczyć.
Zawsze powtarzam, że kluczem jest znalezienie niszy, w której czujesz się komfortowo i która jednocześnie odpowiada na realne potrzeby rynku. Kiedyś myślałem, że “data scientist” to taki uniwersalny żołnierz, który potrafi wszystko.
Ale szybko zrozumiałem, że to błędne założenie. Dziś firmy szukają prawdziwych specjalistów, a im węższa i bardziej precyzyjna jest Twoja wiedza, tym większa szansa na wyższe zarobki.
To trochę jak w medycynie – ogólny lekarz jest ważny, ale chirurg z konkretną specjalizacją zarabia znacznie więcej, bo jego umiejętności są unikalne i trudniej dostępne.
1. Analityk Danych – mistrz interpretacji i wizualizacji
Analityk danych to często pierwszy punkt wejścia do świata danych dla wielu osób. To oni są odpowiedzialni za zbieranie, czyszczenie, analizowanie i wizualizowanie danych, aby pomóc firmom podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Choć początkowe zarobki mogą być niższe niż w przypadku inżynierów, to doświadczony analityk, który potrafi nie tylko stworzyć piękny dashboard, ale przede wszystkim opowiedzieć historię stojącą za liczbami i wyciągnąć z nich prawdziwe wnioski biznesowe, jest na wagę złota.
Widzę, jak wielu analityków z czasem ewoluuje w kierunku bardziej technicznych ról, ale równie wielu odnajduje się w roli mostu między biznesem a technologią, co również jest niezwykle cenne i dobrze płatne.
2. Analityk Biznesowy z zacięciem do danych – rozumienie kontekstu
To jest rola, która zyskuje na znaczeniu. Analityk biznesowy z umiejętnościami pracy z danymi to ktoś, kto potrafi nie tylko zdefiniować problem biznesowy, ale także samodzielnie lub we współpracy z zespołem danych, znaleźć w nich odpowiedzi.
Ich zarobki często zależą od branży i specyfiki firmy, ale ich zdolność do tłumaczenia “języka danych” na “język biznesu” jest bezcenna. Sam widziałem, jak tacy analitycy potrafili uratować projekty, bo jako jedyni rozumieli, czego naprawdę potrzebuje zarząd.
Praktyka czyni mistrza: Jak doświadczenie przekłada się na konto bankowe
Gdyby ktoś mi powiedział na początku mojej kariery, że staż w małej firmie X będzie miał tak ogromny wpływ na moje przyszłe zarobki, pewnie bym nie uwierzył.
Ale to prawda. Doświadczenie w świecie danych to nie tylko liczba lat pracy, ale przede wszystkim jakość projektów, w których brałeś udział, technologie, które opanowałeś, i problemy, które rozwiązałeś.
Możesz mieć 5 lat doświadczenia, a Twój kolega 2, ale jeśli on pracował przy innowacyjnych projektach z użyciem najnowszych narzędzi, a Ty skupiałeś się na rutynowych zadaniach, to jego rynkowa wartość może być znacznie wyższa.
To nie jest kwestia “odsiedzenia” swoich lat, ale aktywnego budowania portfolio i umiejętności.
1. Junior, Mid, Senior – stopnie wtajemniczenia i portfela
Oczywiste jest, że im wyższy stopień, tym wyższa pensja. Juniorzy (0-2 lata doświadczenia) wchodzą na rynek z niższymi stawkami, często w przedziale 5000-8000 PLN netto.
Midowie (2-5 lat) to już solidni specjaliści, którzy potrafią samodzielnie prowadzić projekty – ich zarobki mogą sięgać 10000-18000 PLN netto. Seniorzy (5+ lat), którzy często mają na koncie zaawansowane projekty, potrafią zarządzać zespołami i mają szerokie doświadczenie w różnych technologiach, to już inna liga.
Widziałem seniorów zarabiających od 20000 PLN netto wzwyż, a w przypadku bardzo niszowych specjalizacji, kwoty te potrafią jeszcze rosnąć. Kluczem jest ciągłe uczenie się i nie bać się wychodzić ze swojej strefy komfortu.
2. Portfolio i umiejętności miękkie – niewidoczne, ale cenne atuty
Same certyfikaty i lata doświadczenia to nie wszystko. Firmy coraz częściej zwracają uwagę na portfolio (projekty na GitHubie, artykuły, wystąpienia), które pokazują realne umiejętności.
Ale co równie ważne, a często niedoceniane, to umiejętności miękkie: komunikacja, praca zespołowa, rozwiązywanie problemów, zdolność do przekazywania skomplikowanych zagadnień w prosty sposób.
Wiele razy widziałem, jak kandydat z nieco mniejszym doświadczeniem technicznym, ale z wybitnymi umiejętnościami komunikacyjnymi, wygrywał rekrutację z kimś, kto był świetny technicznie, ale nie potrafił się “sprzedać” ani współpracować.
To jest coś, co przychodzi z praktyką i interakcjami międzyludzkimi, a nie tylko z kolejnymi kursami online.
Gdzie szukać pracy? Regiony i branże, które płacą najlepiej
Kiedy zaczynałem moją przygodę z danymi, myślałem, że zarobki są mniej więcej takie same w całej Polsce. Ale szybko zrozumiałem, że to mit. Tak jak w wielu innych branżach, również w świecie danych, rynek pracy jest zróżnicowany regionalnie i branżowo.
Firmy z niektórych sektorów mają po prostu większe budżety na innowacje i są gotowe płacić więcej za najlepszych specjalistów. Z moich obserwacji wynika, że to nie zawsze największe korporacje oferują najwięcej – często to start-upy z solidnym finansowaniem, które intensywnie rozwijają swoje produkty oparte na danych, oferują najbardziej konkurencyjne warunki.
1. Warszawa, Kraków, Wrocław – bastion zarobków w branży IT
To żadna niespodzianka, że największe polskie aglomeracje są jednocześnie centrami innowacji i najwyższych zarobków w IT, w tym w branży danych. To tutaj swoją siedzibę mają największe międzynarodowe korporacje, globalne centra R&D oraz prężnie rozwijające się start-upy.
Konkurencja o talenty jest tu największa, co naturalnie winduje pensje. Jeśli myślisz o maksymalizacji swoich zarobków, to właśnie te miasta powinny być na szczycie Twojej listy.
Pamiętam, jak przeprowadziłem się do Warszawy i nagle moje możliwości zarobkowe skoczyły o kilkanaście procent, po prostu z uwagi na lokalizację.
2. Bankowość, Finanse, E-commerce, Gaming – branże, które idą w dane
Niektóre branże są z natury bardziej “danożerne” niż inne. Sektor bankowy i finansowy, z jego ogromnymi wolumenami transakcji i potrzebą analizy ryzyka, od dawna inwestuje ciężkie pieniądze w specjalistów od danych.
Podobnie e-commerce – każda interakcja klienta generuje dane, które są kluczowe dla optymalizacji sprzedaży. Branża gamingowa, choć może wydawać się mniej oczywista, również coraz mocniej polega na analityce zachowań graczy.
To w tych sektorach widzę najwięcej ogłoszeń o pracę z najwyższymi stawkami, bo dane są tam bezpośrednio powiązane z generowaniem przychodów i redukcją kosztów.
Przyszłość na talerzu: AI generatywna i etyka danych jako nowe złoto
To jest fascynujący moment w świecie danych. Generatywna AI to nie tylko modne hasło, ale realna siła, która zmienia sposób, w jaki myślimy o interakcji z maszynami i tworzeniu treści.
Ale wraz z tą potęgą, pojawiają się ogromne wyzwania, zwłaszcza w kontekście etyki danych i odpowiedzialnego rozwoju AI. I właśnie tutaj widzę ogromną niszę dla przyszłych, najlepiej opłacanych specjalistów.
To już nie tylko kwestia budowania modeli, ale zrozumienia ich wpływu na społeczeństwo, minimalizowania uprzedzeń i zapewnienia sprawiedliwości.
1. Specjaliści od generatywnej AI – pionierzy nowego świata
Rozwój modeli językowych (LLM) i innych form generatywnej AI sprawił, że firmy desperacko szukają ludzi, którzy rozumieją, jak trenować, fine-tunować i wdrażać te technologie w praktyce.
Rynek jest świeży, a talenty są rzadkie, co przekłada się na bardzo atrakcyjne zarobki. Jeśli masz doświadczenie z Transformerami, PyTorchem, TensorFlow i potrafisz tworzyć innowacyjne rozwiązania oparte na generatywnej AI, to Twoja wartość rynkowa poszybuje w górę.
Osobiście jestem pod wrażeniem tempa, w jakim ta dziedzina się rozwija i z jaką otwartością firmy podchodzą do inwestowania w ten obszar.
2. Etyka Danych i AI – sumienie cyfrowej przyszłości
To może brzmieć nieco idealistycznie, ale rola specjalisty od etyki danych i AI staje się coraz bardziej krytyczna. W miarę jak algorytmy podejmują coraz ważniejsze decyzje (np.
w medycynie, rekrutacji czy kredytach), konieczne jest zapewnienie, że są one sprawiedliwe, przejrzyste i nie generują szkodliwych uprzedzeń. Firmy zdają sobie sprawę z ryzyka reputacyjnego i prawnego, dlatego są gotowe inwestować w ekspertów, którzy potrafią doradzić w kwestiach zgodności, prywatności danych i odpowiedzialnego rozwoju AI.
To nie jest typowa rola “danych”, ale jej zrozumienie i wpływ na cały ekosystem sprawiają, że to przyszłościowa i dobrze płatna ścieżka.
Nie tylko pensja: Co jeszcze liczy się w pakiecie benefitów?
Często słyszę, jak ludzie skupiają się tylko na liczbie na pasku płac, co jest oczywiście ważne, ale to tylko część obrazka. Zwłaszcza w tak konkurencyjnej branży jak dane, firmy starają się przyciągnąć talenty, oferując coś więcej niż tylko atrakcyjne wynagrodzenie.
Moje doświadczenie pokazuje, że pakiet benefitów, kultura firmy, możliwości rozwoju i balans między pracą a życiem prywatnym, mają ogromne znaczenie dla długoterminowej satysfakcji i lojalności.
Kiedyś byłem zaślepiony tylko wysoką pensją, ale szybko nauczyłem się, że toksyczna atmosfera czy brak możliwości rozwoju potrafią zabić radość z pracy, nawet jeśli konto pęka w szwach.
1. Pakiet benefitów i świadczeń pozapłacowych
Standardem stały się już pakiety medyczne, karty sportowe czy ubezpieczenia na życie. Ale coraz więcej firm oferuje rozszerzone benefity, takie jak budżety na rozwój (kursy, konferencje, certyfikaty), dopłaty do opieki nad dziećmi, programy wellness czy nawet pakiety relokacyjne.
Te dodatki, choć często niedoceniane, potrafią znacznie zwiększyć realną wartość wynagrodzenia i poprawić jakość życia.
2. Rozwój kariery i kultura organizacyjna – inwestycja w przyszłość
Dla mnie osobiście możliwość rozwoju jest równie ważna, jak sama pensja. Czy firma inwestuje w moją wiedzę? Czy mam dostęp do mentorów?
Czy mogę pracować nad innowacyjnymi projektami? To są pytania, na które szukam odpowiedzi. Kultura organizacyjna – czy zespół jest wspierający, czy panuje atmosfera zaufania i otwartości?
– to także klucz do sukcesu. Długie godziny pracy, brak wsparcia i ciągła presja mogą szybko wypalić, niezależnie od wysokości pensji. Widziałem to wiele razy, zarówno na własne oczy, jak i słysząc historie od znajomych.
| Rola w Danych | Junior (0-2 lata) | Mid (2-5 lat) | Senior (5+ lat) |
|---|---|---|---|
| Analityk Danych | 5 000 – 8 000 PLN | 8 000 – 14 000 PLN | 12 000 – 18 000 PLN |
| Inżynier Danych | 7 000 – 10 000 PLN | 10 000 – 18 000 PLN | 18 000 – 25 000 PLN+ |
| Specjalista ML/AI | 8 000 – 12 000 PLN | 12 000 – 20 000 PLN | 20 000 – 30 000 PLN+ |
| Analityk Biznesowy (z zacięciem do danych) | 6 000 – 9 000 PLN | 9 000 – 15 000 PLN | 14 000 – 22 000 PLN |
*Powyższe widełki są orientacyjne i przedstawiają średnie zarobki netto w Polsce na podstawie moich obserwacji rynkowych i danych z portali rekrutacyjnych na rok 2024.
Należy pamiętać, że rzeczywiste pensje mogą różnić się w zależności od miasta, firmy, branży i posiadanych, unikalnych umiejętności.*
Jak budować swoją wartość na rynku danych w 2024 roku?
Patrząc na dynamiczny rynek pracy w świecie danych, jedno jest pewne: stagnacja to wróg. Kiedyś myślałem, że wystarczy opanować jeden język programowania i kilka narzędzi, a będę “ustawiony” na lata.
Dziś wiem, że to błędne podejście. Kluczem do sukcesu i wysokich zarobków jest ciągłe dostosowywanie się do zmieniających się trendów, a także proaktywne budowanie swojej wartości.
To nie jest sprint, ale maraton, który wymaga ciągłego zaangażowania i miłości do nauki. Moje doświadczenie pokazuje, że najbardziej zyskują ci, którzy są elastyczni i otwarci na nowe wyzwania.
1. Ciągłe dokształcanie i specjalizacja w niszach
Rynek danych ewoluuje w oszałamiającym tempie. Narzędzia, technologie i metody, które były popularne rok temu, dziś mogą być już przestarzałe. Dlatego kluczowe jest ciągłe dokształcanie.
Czy to kursy online (Coursera, Udemy), certyfikaty branżowe (np. w chmurze – AWS, Azure, GCP), czy po prostu czytanie najnowszych publikacji i eksperymentowanie z nowymi narzędziami.
Ale samo dokształcanie to za mało. Warto poszukać swojej niszy – czy to będzie przetwarzanie danych strumieniowych, MLOps, czy zaawansowane techniki optymalizacji baz danych.
Im bardziej unikalne i poszukiwane są Twoje umiejętności, tym wyższa Twoja wartość na rynku. Pamiętam, jak kiedyś poświęciłem weekend na zgłębianie nowej biblioteki Pythona, która dopiero co zyskiwała na popularności.
W kolejnym tygodniu dostałem ofertę projektu, gdzie to właśnie ta wiedza okazała się kluczowa.
2. Networking i widoczność w społeczności – budowanie marki osobistej
W Polsce rynek IT, w tym danych, jest bardzo rozwinięty, ale jednocześnie dość hermetyczny. Aktywne uczestnictwo w lokalnych meet-upach, konferencjach branżowych czy grupach online to nie tylko okazja do nauki, ale przede wszystkim do budowania sieci kontaktów.
Wiele najlepszych ofert pracy nigdy nie trafia na publiczne portale – są obsadzane “po znajomości”. Budowanie swojej marki osobistej poprzez blogowanie, udostępnianie projektów na GitHubie czy wystąpienia na konferencjach, sprawia, że to rekruterzy zaczynają zabiegać o Ciebie, a nie odwrotnie.
To jest ta magiczna różnica, która pozwala negocjować wyższe stawki. Czuję ogromną satysfakcję, kiedy ktoś podchodzi do mnie na konferencji i mówi, że śledzi moje wpisy, bo wie, że w ten sposób otwierają się drzwi, które byłyby inaczej zamknięte.
Na zakończenie
Podsumowując naszą podróż przez świat zarobków w branży danych w Polsce, staje się jasne, że nie ma jednej prostej odpowiedzi na pytanie, kto zarabia najwięcej.
To dynamiczne środowisko, gdzie wartość buduje się poprzez unikalne umiejętności, ciągłe doskonalenie i mądre wybieranie ścieżki kariery. Moje własne doświadczenia pokazują, że sukces leży w elastyczności i odwadze do eksplorowania nowych obszarów, zwłaszcza tych na styku technologii i biznesu.
Pamiętajcie, że dane to nie tylko liczby, to fundament przyszłości, a Wasza rola w tym procesie jest nie do przecenienia. Niech ta wiedza będzie dla Was drogowskazem w budowaniu satysfakcjonującej i dobrze płatnej kariery.
Warto wiedzieć
1. Nie skupiaj się wyłącznie na zarobkach na początku kariery; inwestuj w umiejętności i zdobywanie doświadczenia w różnorodnych projektach – to one zaprocentują w przyszłości.
2. Budowanie publicznego portfolio (np. na GitHubie) z realnymi projektami jest często bardziej wartościowe niż same certyfikaty. Pokaż, co potrafisz, a nie tylko co wiesz.
3. Umiejętności miękkie, takie jak komunikacja, zdolność do pracy w zespole i rozwiązywania problemów, są równie ważne, a często decydujące w procesie rekrutacji i dalszym rozwoju kariery.
4. Aktywnie uczestnicz w społeczności data science – meet-upy, konferencje, grupy branżowe. Networking otwiera drzwi do ofert pracy, o których nigdy nie usłyszysz w tradycyjny sposób.
5. Rozważ specjalizację w niszowych, szybko rozwijających się obszarach, takich jak MLOps, przetwarzanie danych strumieniowych w chmurze czy etyka danych w AI – to tam kryją się najwyższe zarobki i największe wyzwania.
Kluczowe wnioski
Najwięcej w branży danych w Polsce zarabiają Inżynierowie Danych oraz Specjaliści Machine Learning/AI, którzy budują fundamenty i przyszłość cyfrowej gospodarki.
Poziom zarobków silnie zależy od doświadczenia, lokalizacji (Warszawa, Kraków, Wrocław) i branży (finanse, e-commerce, gaming). Kluczowe dla rozwoju kariery i wysokich pensji jest ciągłe dokształcanie, specjalizacja w niszach (szczególnie w generatywnej AI i etyce danych) oraz rozwijanie umiejętności miękkich i aktywne budowanie marki osobistej.
Pamiętaj, że pakiet benefitów i kultura organizacyjna są równie ważne jak sama pensja.
Często Zadawane Pytania (FAQ) 📖
P: Skoro mowa o tak dużej rozbieżności w zarobkach, to które konkretnie specjalizacje w danych w Polsce, albo precyzyjniej – jakie umiejętności, windują wynagrodzenia najbardziej w 2024 roku?
O: To jest świetne pytanie, bo rynek naprawdę się zmienił! Kiedyś faktycznie było prościej, myślało się, że „data scientist” to złota kura. Dziś, z mojego doświadczenia i obserwacji ogłoszeń w Polsce, najwyżej cenione są te role, które łączą solidne podstawy inżynierii z niszowymi, zaawansowanymi umiejętnościami.
Mówimy tu przede wszystkim o Data Engineerach z prawdziwego zdarzenia – tych, którzy potrafią budować skalowalne potoki danych, ogarniają chmury (AWS, Azure, GCP na wysokim poziomie) i są biegli w technologiach streamingu danych (Kafka, Spark).
Pensje dla seniorów na tych stanowiskach potrafią bez problemu przekraczać 25-30 tys. złotych brutto na UoP, a na B2B jeszcze więcej. Kolejna grupa to specjaliści od MLOps (Machine Learning Operations).
To są ludzie, którzy wiedzą, jak postawić model ML w środowisku produkcyjnym, monitorować go, zarządzać wersjami i całą infrastrukturą. Ich umiejętności są absolutnie kluczowe, żeby te wszystkie fantastyczne modele AI nie zostały tylko ciekawostką w Jupyter Notebooku.
Widziałem oferty, gdzie firmy desperacko szukają takich ludzi, bo to wąskie gardło wielu projektów. I wreszcie, idąc za trendem, to specjaliści od Generatywnej AI i Responsible AI.
Tutaj nie chodzi tylko o to, żeby umieć używać gotowych bibliotek, ale o to, żeby rozumieć architekturę modeli, potrafić je fine-tunować, a przede wszystkim – myśleć o etyce, bezpieczeństwie i regulacjach.
To są często rzadkie kombinacje umiejętności i firmy są gotowe naprawdę dobrze za nie płacić, bo rynek dopiero się kształtuje, a ekspertów jest jak na lekarstwo.
P: Wspomniałeś o generatywnej AI. Jak dokładnie jej szybki rozwój wpłynął na zapotrzebowanie i zarobki w polskiej branży danych w tym roku? Czy to tylko chwilowa moda, czy raczej trwały trend?
O: Absolutnie nie jest to chwilowa moda, mogę to szczerze powiedzieć po rozmowach z rekruterami i szefami zespołów w polskich firmach. Rozwój generatywnej AI to prawdziwa rewolucja, która całkowicie zmienia krajobraz w branży danych.
Nie chodzi już tylko o to, żeby umieć analizować historyczne dane, ale o to, żeby potrafić generować nowe treści, automatyzować złożone procesy i integrować LLM-y z istniejącymi systemami.
Widzę dwa główne trendy w Polsce. Po pierwsze, pojawiły się zupełnie nowe role, jak Prompt Engineerzy czy specjaliści od LLM Operations, ale to nadal nisza.
Bardziej powszechne jest to, że istniejące role, takie jak Data Scientist, ML Engineer czy nawet analityk biznesowy, muszą poszerzyć swoje kompetencje o zrozumienie i umiejętność pracy z GenAI.
Firmy szukają ludzi, którzy potrafią nie tylko „wywołać” API do GPT, ale zrozumieć, jak dostosować modele, jak zapewnić jakość danych do ich trenowania i jak minimalizować ryzyko tzw.
„halucynacji”. Jeśli chodzi o zarobki, to dla specjalistów z realnym doświadczeniem w implementacji GenAI w środowisku biznesowym, widełki poszybowały w górę.
Jeśli ktoś ma za sobą udane wdrożenia, potrafi pokazać, że rozumie ograniczenia i możliwości tej technologii, to jego wartość rynkowa jest o wiele wyższa.
To jest trwały trend, bo każda firma, która myśli o innowacji, musi dziś zastanawiać się, jak wykorzystać generatywną AI.
P: Skoro pensja to nie wszystko, a rynek jest tak dynamiczny, na co powinienem zwrócić uwagę, wybierając ścieżkę kariery w danych w Polsce w 2024 roku, poza samymi zarobkami i modą?
O: To pytanie, które ja sam zadawałem sobie wiele razy i szczerze mówiąc, to właśnie ono jest kluczem do długoterminowego sukcesu i satysfakcji. Gonienie tylko za modą czy najwyższą pensją to najprostsza droga do wypalenia.
Z mojego doświadczenia wynika, że najważniejsze są trzy rzeczy. Po pierwsze, prawdziwa pasja i ciekawość. Technologia w obszarze danych zmienia się tak szybko, że bez autentycznego zainteresowania nowinkami, eksperymentowaniem i ciągłym uczeniem się, szybko zostaniesz w tyle.
Wybierz taką ścieżkę, która naprawdę Cię kręci – czy to głębokie zanurzenie w algorytmy ML, czy budowanie niezawodnych potoków danych, czy może szukanie biznesowego sensu w liczbach.
Jeśli sprawia Ci to radość, to nauka będzie przyjemnością, a nie obowiązkiem. Po drugie, zdolność adaptacji i umiejętności “miękkie”. Nawet najlepszy inżynier danych, który nie potrafi komunikować się z biznesem, zrozumieć problemu klienta czy pracować w zespole, będzie miał trudniej.
W polskim środowisku biznesowym, zwłaszcza w większych firmach, współpraca i umiejętność tłumaczenia skomplikowanych zagadnień na język zrozumiały dla “nie-technicznych” osób są na wagę złota.
Rynek oczekuje nie tylko kodu, ale i wartości biznesowej, a do tego potrzeba empatii i komunikacji. Na koniec, budowanie własnego portfolio i sieci kontaktów.
Niezależnie od ścieżki, twórz projekty na własną rękę, bierz udział w hackathonach, udzielaj się na polskich konferencjach branżowych (jest ich naprawdę sporo!).
To nie tylko szansa na zdobycie praktycznego doświadczenia, ale też na poznanie ludzi, którzy mogą otworzyć Ci drzwi do niesamowitych projektów. Wierz mi, często najlepsze oferty nie trafiają na popularne portale, a krążą w zamkniętych grupach czy po znajomości.
Inwestycja w swój rozwój poza pracą i aktywne uczestnictwo w polskiej społeczności data science to coś, co procentuje latami, niezależnie od chwilowych trendów płacowych.
📚 Referencje
Wikipedia Encyclopedia
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
