Czas czytania: 10 min
Każdy dashboard, model AI i raport dla zarządu zaczyna się od tego samego: danych, które ktoś musiał zebrać, oczyścić i dostarczyć na czas. Tym kimś jest data engineer. To jedna z najbardziej poszukiwanych ról w polskim IT, a jednocześnie jedna z najsłabiej rozumianych poza branżą.
Ten przewodnik wyjaśnia, kim jest data engineer, co robi na co dzień, jakich narzędzi używa, czym różni się od data scientista, ile zarabia w Polsce i jak wejść do zawodu. Jeśli szukasz pracy już teraz, zobacz nasze oferty. ITDS buduje też zespoły nearshore z Polski i Portugalii dla firm z Europy i USA, a projekty z obszaru data engineeringu stanowią dużą część tej pracy.
| W tym przewodniku | |
| Kim jest data engineer Co robi Typowy projekt Narzędzia Data engineer vs data scientist |
Zarobki Specjalizacje Jak zostać data engineerem Data engineering w ITDS FAQ |
Kim jest data engineer?
Data engineer projektuje, buduje i utrzymuje systemy, które przenoszą dane z miejsca, w którym powstają, do miejsca, w którym ktoś może z nich skorzystać. Dane z aplikacji, systemów transakcyjnych, plików i zewnętrznych API trafiają dzięki niemu do hurtowni lub jeziora danych w postaci, na której mogą polegać analitycy, data scientiści i zarząd.
Można go porównać do hydraulika: nikt o nim nie myśli, dopóki wszystko działa. Wszyscy zauważają jednak, gdy rano brakuje raportu albo liczby w dwóch systemach się nie zgadzają.
Co robi data engineer na co dzień?
Codzienna praca to połączenie programowania, projektowania architektury i dbania o jakość. Typowe zadania to:
- Budowa pipeline'ów danych. Procesy ETL i ELT, które pobierają, przekształcają i ładują dane, wsadowo lub w czasie rzeczywistym.
- Projektowanie hurtowni i modeli danych. Takie ułożenie tabel, które ułatwia analizy i nie spowalnia pracy przy dużych wolumenach.
- Dbanie o jakość danych. Testy, monitoring i alerty, które wyłapują błędy, zanim trafią do raportów.
- Optymalizacja. Przyspieszanie zapytań, obniżanie kosztów chmury i porządkowanie przepływów danych.
- Współpraca. Z analitykami i data scientistami, którzy korzystają z danych, oraz z zespołami IT, które je wytwarzają.
W projektach, do których rekrutuje ITDS, data engineerzy budują między innymi skonsolidowane pipeline'y wsadowe i strumieniowe, hurtownie danych i migracje do chmury, często dla klientów z sektora finansowego.
Jak wygląda typowy projekt: od źródła do raportu
Wyobraź sobie bank, który każdego ranka chce znać ryzyko kredytowe całego portfela.
Najpierw data engineer ustala, skąd pochodzą dane: z systemu transakcyjnego, z systemu kredytowego i z zewnętrznego biura informacji kredytowej. Potem buduje pipeline, który każdej nocy pobiera nowe rekordy, sprawdza ich kompletność, ujednolica formaty i łączy je w jednej hurtowni.
Następnie dodaje testy jakości. Jeśli liczba rekordów nagle spadnie o połowę albo pojawią się puste pola, zespół dostaje alert, zanim zarząd zobaczy błędne liczby. Na końcu przygotowuje tabele, z których analitycy budują raport, a data scientiści model ryzyka.
Gdy wszystko działa, nikt o tym nie myśli. Raport po prostu czeka rano gotowy. To właśnie miara dobrze wykonanej pracy data engineera.
Narzędzia i technologie w pracy z danymi
Konkretny zestaw technologii zależy od firmy, ale kilka grup narzędzi powtarza się w większości ogłoszeń.
| Obszar | Typowe narzędzia |
|---|---|
| Języki | SQL, Python, czasem Scala lub Java |
| Przetwarzanie danych | Apache Spark, Kafka, dbt, Airflow |
| Chmura | Azure, AWS, Google Cloud i ich usługi danych |
| Hurtownie i platformy | Snowflake, BigQuery, Databricks, Synapse |
| Infrastruktura | Docker, Kubernetes, CI/CD, infrastruktura jako kod |
Nie trzeba znać wszystkiego. Ważniejsze jest bardzo dobre opanowanie SQL i Pythona oraz zrozumienie, jak projektować przepływ danych, który się nie psuje. Narzędzia zmieniają się co kilka lat, zasady zostają.
Data engineer vs data scientist: czym się różnią
Obie role zajmują się danymi i ściśle ze sobą współpracują, ale odpowiadają za co innego.
| Data engineer | Data scientist | |
|---|---|---|
| Główne zadanie | Dostarczyć dane szybko, niezawodnie i w dobrej jakości | Wyciągnąć z danych wnioski i zbudować modele predykcyjne |
| Efekt pracy | Pipeline'y, hurtownie, platformy danych | Modele, analizy, rekomendacje |
| Najbliżej im do | Inżynierii oprogramowania | Statystyki i biznesu |
| Kluczowe umiejętności | SQL, Python, architektura danych, chmura | Python, statystyka, uczenie maszynowe |
W praktyce data scientist bez data engineera spędza większość czasu na szukaniu i czyszczeniu danych. Dlatego firmy, które poważnie traktują AI, zatrudniają najpierw data engineerów. Więcej o drugiej stronie tej współpracy piszemy w przewodniku o roli data scientista.
| Bez data engineera nie ma danych. Bez danych nie ma AI, raportów ani decyzji. |
Ile zarabia data engineer w Polsce?
Data engineering należy do dobrze opłacanych specjalizacji w polskim IT, a popyt na doświadczonych inżynierów danych pozostaje wysoki. Wynagrodzenie zależy od doświadczenia, znajomości chmury, branży i formy współpracy.
| Poziom | Doświadczenie | Umowa o pracę, brutto miesięcznie (orientacyjnie) |
|---|---|---|
| Junior | 0–2 lata | ok. 8 000–12 000 zł |
| Mid | 2–5 lat | ok. 14 000–21 000 zł |
| Senior | 5+ lat | ok. 21 000–30 000 zł |
Widełki są orientacyjne i oparte na publicznych zestawieniach ofert pracy z 2026 roku. Przed decyzją porównaj aktualne oferty, bo kwoty szybko się zmieniają.
Na poziomie mid i senior większość data engineerów pracuje w modelu B2B, który przy wyższych stawkach zwykle daje więcej netto. Porównując oferty, pamiętaj o kosztach, które na B2B pokrywasz sam: ZUS, urlop, chorobowe i przerwy między projektami. Najwyższe stawki osiągają osoby z doświadczeniem w chmurze, przetwarzaniu strumieniowym i dużych platformach danych.
| Szukasz projektu data engineering? Rekrutujemy inżynierów danych do długoterminowych projektów u międzynarodowych klientów. Zobacz oferty |
Jak zostać data engineerem?
Do data engineeringu prowadzą różne drogi. Najczęściej przychodzą tu backend developerzy, analitycy danych, administratorzy baz danych i absolwenci informatyki. Kilka kroków sprawdza się niezależnie od startu:
- Opanuj SQL na wysokim poziomie. To najważniejsze narzędzie w zawodzie i najczęstszy temat zadań rekrutacyjnych.
- Naucz się Pythona do przetwarzania danych. Skup się na pracy z plikami, API i bibliotekami do analizy danych.
- Zbuduj pipeline end-to-end. Pobierz dane z publicznego API, przekształć je, załaduj do bazy i uruchamiaj cały proces automatycznie według harmonogramu. Opublikuj kod.
- Poznaj jedną chmurę. Podstawowy certyfikat z Azure, AWS lub Google Cloud pomaga przejść pierwszą selekcję.
- Zrozum modelowanie danych. Hurtownie, tabele faktów i wymiarów, różnice między przetwarzaniem wsadowym i strumieniowym.
Specjalizacje: w jakim kierunku rozwija się data engineer
Data engineering to szeroka dziedzina, a po kilku latach większość osób wybiera specjalizację. Najczęstsze kierunki to:
- Analytics engineer. Na styku inżynierii i analityki. Modeluje dane w hurtowni tak, żeby analitycy mogli z nich korzystać bez pomocy IT.
- Platform engineer. Buduje i utrzymuje całą platformę danych w firmie, łącznie z infrastrukturą, bezpieczeństwem i dostępami.
- Streaming engineer. Specjalizuje się w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, na przykład transakcji czy zdarzeń z aplikacji.
- ML i MLOps engineer. Dostarcza dane do modeli AI i automatyzuje ich trenowanie oraz wdrażanie.
- Architekt danych. Projektuje rozwiązania dla całej organizacji i pilnuje, żeby pasowały do siebie.
W sektorze finansowym, w którym ITDS realizuje wiele projektów, dochodzi jeszcze jeden wymiar: regulacje. Inżynier danych, który rozumie wymogi dotyczące ochrony danych, audytu i raportowania, jest na rynku szczególnie cenny.
Rekrutacja: czego się spodziewać
Większość procesów obejmuje rozmowę z rekruterem, test z SQL, zadanie praktyczne i rozmowę techniczną. Na rozmowie technicznej często pojawia się projekt systemu: jak zbudować pipeline dla określonego wolumenu danych, jak obsłużyć błędy i jak zapewnić jakość.
Rekruterzy szukają osób, które myślą o niezawodności i kosztach, a nie tylko o tym, żeby kod zadziałał raz. Konkretny przykład z własnej praktyki, na przykład naprawiona awaria albo przyspieszony proces, często waży więcej niż lista narzędzi w CV.
Projekty i współpraca w ITDS
ITDS to firma IT staffingowa i nearshore z zespołami w Polsce i Portugalii, część grupy House of HR. Rekrutujemy data engineerów do projektów u międzynarodowych klientów, przede wszystkim z sektora finansowego, do pracy przy hurtowniach danych, migracjach do chmury i platformach danych.
Proces jest krótki: aplikacja, rozmowa z rekruterem, rozmowa techniczna ze specjalistą, spotkanie z zespołem klienta i jasna oferta z formą współpracy i stawką. Nasze projekty zwykle trwają długo, a po starcie zostajemy w kontakcie.
Data engineer: najczęstsze pytania
Data engineer projektuje, buduje i utrzymuje systemy, które zbierają, przetwarzają i dostarczają dane. Tworzy pipeline'y danych, hurtownie i platformy, z których korzystają analitycy, data scientiści i biznes.
Orientacyjnie junior zarabia około 8 000–12 000 zł brutto na umowie o pracę, mid około 14 000–21 000 zł, a senior około 21 000–30 000 zł. Na poziomie mid i senior wiele osób pracuje na B2B. Kwoty zależą od doświadczenia, chmury i branży.
Data engineer dostarcza dane i buduje infrastrukturę, a data scientist analizuje dane i tworzy modele predykcyjne. Data engineer jest bliżej inżynierii oprogramowania, data scientist bliżej statystyki i biznesu.
Przede wszystkim bardzo dobry SQL i Python, znajomość przynajmniej jednej chmury, narzędzi do przetwarzania danych, takich jak Spark czy Airflow, oraz podstaw modelowania danych i hurtowni.
Tak, wiele projektów data engineering jest zdalnych lub hybrydowych, bo praca toczy się w chmurze i na platformach dostępnych z dowolnego miejsca. Szczegóły zależą od klienta i projektu.
Znajdź swój następny projekt data engineeringRekrutujemy data engineerów do długoterminowych projektów u międzynarodowych klientów, z jasną formą współpracy od pierwszego dnia. Zobacz aktualne oferty i aplikuj w kilka minut. Firmy, które szukają specjalistów, mogą poznać nasze zespoły nearshore. |