{"id":2461,"date":"2026-09-15T14:40:46","date_gmt":"2026-09-15T12:40:46","guid":{"rendered":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/zawody\/inzynier-danych\/"},"modified":"2026-09-15T14:40:46","modified_gmt":"2026-09-15T12:40:46","slug":"inzynier-danych","status":"publish","type":"zawod","link":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/zawody\/inzynier-danych\/","title":{"rendered":"In\u017cynier danych: stos technologiczny, \u015bcie\u017cka kariery i wynagrodzenie"},"content":{"rendered":"<p><strong>In\u017cynier danych<\/strong> (data engineer) tworzy i obs\u0142uguje potoki, kt\u00f3re przenosz\u0105 dane z system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych do hurtowni danych i jezior danych, gdzie mog\u0105 z nich korzysta\u0107 analitycy, naukowcy zajmuj\u0105cy si\u0119 danymi oraz modele sztucznej inteligencji. W Polsce rzadko jest to pierwsza praca w bran\u017cy IT: wi\u0119kszo\u015b\u0107 in\u017cynier\u00f3w danych pochodzi z dziedzin takich jak analityka, programowanie backendowe lub bazy danych, a w og\u0142oszeniach o prac\u0119 dominuje platforma Azure z Databricks.<\/p>\n<h2>Co w\u0142a\u015bciwie tworzy in\u017cynier danych?<\/h2>\n<p>Ka\u017cda firma posiada dane rozproszone w systemie ERP, CRM, sklepie internetowym, narz\u0119dziach marketingowych, arkuszach kalkulacyjnych i zewn\u0119trznych interfejsach API. In\u017cynier danych \u0142\u0105czy te \u017ar\u00f3d\u0142a, kopiuje dane zgodnie z harmonogramem lub w trybie strumieniowym, oczyszcza je, \u0142\u0105czy i przechowuje w strukturze, z kt\u00f3rej inni mog\u0105 pobiera\u0107 dane bez konieczno\u015bci zrozumienia, sk\u0105d pochodzi ka\u017cde pole.<\/p>\n<p>W aktualnych polskich og\u0142oszeniach o prac\u0119 oznacza to zazwyczaj architektur\u0119 typu \u201elakehouse\u201d. Surowe dane trafiaj\u0105 do warstwy br\u0105zowej dok\u0142adnie w takiej postaci, w jakiej pochodz\u0105 ze \u017ar\u00f3d\u0142a, warstwa srebrna zawiera oczyszczone i ustandaryzowane tabele, a warstwa z\u0142ota zawiera modele gotowe do tworzenia raport\u00f3w i uczenia maszynowego. In\u017cynier danych pisze skrypty transformacji mi\u0119dzy warstwami, zazwyczaj w j\u0119zykach SQL i PySpark, a narz\u0119dzie do koordynacji, takie jak Azure Data Factory lub Airflow, uruchamia je we w\u0142a\u015bciwej kolejno\u015bci.<\/p>\n<p>Stworzenie potoku danych to dopiero po\u0142owa zadania. Druga po\u0142owa polega na zapewnieniu jego wiarygodno\u015bci: testy jako\u015bci danych, kt\u00f3re zatrzymuj\u0105 nieprawid\u0142owy transfer, zanim dotrze on do pulpitu nawigacyjnego dyrektora finansowego, monitorowanie i alerty, dokumentacja pochodzenia ka\u017cdej tabeli (pochodzenie danych), uprawnienia dost\u0119pu oraz koszty obliczeniowe, poniewa\u017c nieostro\u017cne zapytanie w du\u017cym klastrze mo\u017ce znale\u017a\u0107 odzwierciedlenie w miesi\u0119cznym rachunku za chmur\u0119.<\/p>\n<h2>In\u017cynier danych, analityk danych czy naukowiec zajmuj\u0105cy si\u0119 danymi: kto czym si\u0119 zajmuje?<\/h2>\n<p>Te trzy role pracuj\u0105 na tych samych danych, ale odpowiadaj\u0105 na r\u00f3\u017cne pytania, a mylenie ich ze sob\u0105 jest cz\u0119st\u0105 przyczyn\u0105 rozczarowuj\u0105cych pierwszych do\u015bwiadcze\u0144 zawodowych.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Rola<\/th>\n<th>G\u0142\u00f3wne wyniki<\/th>\n<th>Typowe narz\u0119dzia<\/th>\n<th>Mierzone na podstawie<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>In\u017cynier danych<\/td>\n<td>Potoki danych, modele danych, platforma danych<\/td>\n<td>Python, SQL, Spark, Databricks, Data Factory, Airflow, dbt, Git<\/td>\n<td>Niezawodno\u015b\u0107, aktualno\u015b\u0107 i koszt danych<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Analityk danych<\/td>\n<td>Raporty, pulpity nawigacyjne, analizy na potrzeby decyzji biznesowych<\/td>\n<td>SQL, Excel, Power BI, czasami Python<\/td>\n<td>Przydatno\u015b\u0107 wynik\u00f3w dla firmy<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Naukowiec danych<\/td>\n<td>Modele predykcyjne i statystyczne<\/td>\n<td>Python, statystyka, biblioteki uczenia maszynowego<\/td>\n<td>Jako\u015b\u0107 modeli i wp\u0142yw na biznes<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>W mniejszych firmach jedna osoba mo\u017ce pe\u0142ni\u0107 dwie z tych r\u00f3l. W wi\u0119kszych cz\u0119sto pojawia si\u0119 czwarta rola \u2013 in\u017cynier analityczny \u2013 kt\u00f3ry zajmuje pozycj\u0119 po\u015bredni\u0105 mi\u0119dzy in\u017cynierem danych a analitykiem i tworzy gotowe do wykorzystania w biznesie modele, cz\u0119sto w dbt.<\/p>\n<p>Klasyfikacja zawod\u00f3w KZiS nie zawiera oddzielnej pozycji dla tego stanowiska. Najbli\u017csze pozycje znajduj\u0105 si\u0119 w grupie 2521 \u2013 projektanci i administratorzy baz danych, na przyk\u0142ad 252103 projektant baz danych, wi\u0119c zakres obowi\u0105zk\u00f3w okre\u015blony w umowie lepiej opisuje t\u0119 rol\u0119 ni\u017c sam kod.<\/p>\n<h2>Jakich technologii oczekuj\u0105 polscy pracodawcy od in\u017cyniera danych?<\/h2>\n<p>Python i SQL stanowi\u0105 podstaw\u0119 praktycznie ka\u017cdego og\u0142oszenia. Opr\u00f3cz nich stos technologiczny zale\u017cy od chmury wybranej przez pracodawc\u0119:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Azure<\/strong>: najcz\u0119stsz\u0105 kombinacj\u0105 jest Azure Databricks z PySpark, Azure Data Factory do koordynacji oraz Azure Data Lake do przechowywania danych, a w nowszych projektach pojawia si\u0119 Microsoft Fabric.<\/li>\n<li><strong>Specyfika Databricks<\/strong>: w og\u0142oszeniach o prac\u0119 dla os\u00f3b z do\u015bwiadczeniem wyra\u017anie wymieniane s\u0105 Delta Lake, przep\u0142ywy pracy i zadania, Delta Live Tables oraz Unity Catalog do zarz\u0105dzania danymi.<\/li>\n<li><strong>Snowflake i dbt<\/strong>: popularna para w firmach preferuj\u0105cych transformacj\u0119 opart\u0105 na SQL, cz\u0119sto z wykorzystaniem Airflow do planowania zada\u0144.<\/li>\n<li><strong>AWS i GCP<\/strong>: S3, Glue i Redshift lub BigQuery w Google Cloud w firmach, kt\u00f3re nie korzystaj\u0105 z rozwi\u0105za\u0144 Microsoftu.<\/li>\n<li><strong>Przesy\u0142anie strumieniowe<\/strong>: Kafka lub us\u0142ugi zdarze\u0144 w chmurze, gdzie dane musz\u0105 dotrze\u0107 w ci\u0105gu kilku sekund, a nie z dnia na dzie\u0144.<\/li>\n<li><strong>Praktyki in\u017cynierskie<\/strong>: Git, CI\/CD w Azure DevOps lub GitHub, zautomatyzowane testy oraz infrastruktura jako kod.<\/li>\n<li><strong>Rozwi\u0105zania starszego typu<\/strong>: Microsoft SQL Server z SSIS nadal obs\u0142uguje wiele korporacyjnych hurtowni danych, a migracja do chmury jest powszechnym projektem.<\/li>\n<\/ul>\n<p>W wielu og\u0142oszeniach pojawia si\u0119 wym\u00f3g znajomo\u015bci j\u0119zyka angielskiego na poziomie C1, poniewa\u017c zespo\u0142y, klienci i dokumentacja maj\u0105 charakter mi\u0119dzynarodowy. Niekt\u00f3re og\u0142oszenia wymieniaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c konkretne certyfikaty Databricks lub Azure jako atut.<\/p>\n<h2>Jak ludzie zaczynaj\u0105 karier\u0119 w in\u017cynierii danych?<\/h2>\n<p>Og\u0142oszenia o prac\u0119 dla junior\u00f3w w tej dziedzinie s\u0105 rzadko\u015bci\u0105, a te, kt\u00f3re si\u0119 pojawiaj\u0105, przyci\u0105gaj\u0105 ogromn\u0105 liczb\u0119 kandydat\u00f3w. Wi\u0119kszo\u015b\u0107 os\u00f3b przechodzi z pokrewnych stanowisk, na kt\u00f3rych ju\u017c zawodowo zajmowali si\u0119 danymi. Najcz\u0119stszym \u017ar\u00f3d\u0142em s\u0105 analitycy: analityk danych lub programista BI, kt\u00f3ry biegle pos\u0142uguje si\u0119 j\u0119zykiem SQL, zaczyna tworzy\u0107 procesy ETL i stopniowo przejmuje odpowiedzialno\u015b\u0107 za potoki danych. Drugim \u017ar\u00f3d\u0142em jest programowanie backendowe, gdzie kandydaci wnosz\u0105 znajomo\u015b\u0107 Pythona lub Scali oraz dobre nawyki programistyczne. Trzecim s\u0105 bazy danych: administratorzy i programi\u015bci ETL znaj\u0105cy SQL Server i SSIS, kt\u00f3rzy przechodz\u0105 przekwalifikowanie w kierunku chmury.<\/p>\n<p>Absolwenci kierunk\u00f3w informatyki, matematyki stosowanej lub automatyki i robotyki mog\u0105 rozpocz\u0105\u0107 karier\u0119 w ramach program\u00f3w dla absolwent\u00f3w i akademii prowadzonych przez firmy konsultingowe i outsourcingowe, kt\u00f3re szkol\u0105 grupy uczestnik\u00f3w w zakresie konkretnego stosu technologicznego i kieruj\u0105 ich do pracy nad projektami klient\u00f3w. Niezale\u017cnie od wybranej \u015bcie\u017cki pomocny jest projekt do portfolio: kompletny potok danych, kt\u00f3ry pobiera dane z publicznego API, przechowuje je w chmurowym jeziorze danych, przekszta\u0142ca je warstwowo, testuje i udost\u0119pnia na prostym pulpicie nawigacyjnym. Opisz go w swoim CV tak, jak opisa\u0142by\u015b system produkcyjny.<\/p>\n<p>Wielu in\u017cynier\u00f3w danych pracuje dla firm konsultingowych i outsourcingowych, a nie bezpo\u015brednio dla przedsi\u0119biorstwa b\u0119d\u0105cego w\u0142a\u015bcicielem danych. Model ten pozwala w ci\u0105gu kilku lat zdoby\u0107 do\u015bwiadczenie w r\u00f3\u017cnych bran\u017cach i stosach technologicznych, co przyspiesza nauk\u0119, ale oznacza r\u00f3wnie\u017c zmian\u0119 projekt\u00f3w, klient\u00f3w, a czasem nawet stref czasowych. Firmy produktowe i banki oferuj\u0105 g\u0142\u0119bsz\u0105 znajomo\u015b\u0107 jednej platformy w zamian za mniejsz\u0105 r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107.<\/p>\n<h2>Kt\u00f3re certyfikaty warto posiada\u0107?<\/h2>\n<p>Certyfikaty nie zast\u0119puj\u0105 do\u015bwiadczenia projektowego, ale pomagaj\u0105 w dw\u00f3ch sytuacjach: gdy zmieniasz stosy technologiczne i potrzebujesz dowodu, \u017ce znasz nowy, oraz gdy pracujesz dla firmy konsultingowej, kt\u00f3rej status partnerski z dostawc\u0105 zale\u017cy od certyfikowanego personelu. Najbardziej istotne dla polskich og\u0142osze\u0144 o prac\u0119 s\u0105:<\/p>\n<ul>\n<li>Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate (egzamin DP-700), aktualny certyfikat Microsoftu w zakresie in\u017cynierii danych,<\/li>\n<li>Certyfikowany in\u017cynier danych Databricks na poziomie Associate i Professional,<\/li>\n<li>Certyfikowany in\u017cynier danych AWS na poziomie Associate,<\/li>\n<li>Profesjonalny in\u017cynier danych Google Cloud,<\/li>\n<li>SnowPro Core dla \u015brodowisk Snowflake.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Jak wygl\u0105da codzienna praca in\u017cyniera danych?<\/h2>\n<p>Dobry dzie\u0144 przypomina tworzenie oprogramowania: wybierasz zg\u0142oszenie, piszesz transformacj\u0119, dodajesz testy, otwierasz pull request i sprawdzasz kod kolegi. Spotkania z w\u0142a\u015bcicielami system\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych zajmuj\u0105 wi\u0119cej czasu, ni\u017c osoby z zewn\u0105trz si\u0119 spodziewaj\u0105, poniewa\u017c stabilno\u015b\u0107 potoku zale\u017cy od porozumienia co do tego, co i kiedy wysy\u0142a \u017ar\u00f3d\u0142o.<\/p>\n<p>Z\u0142y dzie\u0144 zaczyna si\u0119 od nieudanego nocnego \u0142adowania danych. System \u017ar\u00f3d\u0142owy zmieni\u0142 nazw\u0119 kolumny, plik dotar\u0142 z op\u00f3\u017anieniem lub klasterowi zabrak\u0142o pami\u0119ci, a poranne raporty dla zarz\u0105du s\u0105 puste. Wiele zespo\u0142\u00f3w stosuje system dy\u017cur\u00f3w, a in\u017cynier danych pe\u0142ni\u0105cy dy\u017cur musi znale\u017a\u0107 przyczyn\u0119, naprawi\u0107 j\u0105 i ponownie za\u0142adowa\u0107 brakuj\u0105ce dane bez tworzenia duplikat\u00f3w. Projektowanie potok\u00f3w, kt\u00f3re mo\u017cna bezpiecznie uruchomi\u0107 ponownie, jest jedn\u0105 z umiej\u0119tno\u015bci odr\u00f3\u017cniaj\u0105cych senior\u00f3w od junior\u00f3w. <\/p>\n<p>Dane osobowe wi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 z dodatkowymi wymogami prawnymi. Zgodnie z RODO (polskiej nazwy RODO) dane klient\u00f3w musz\u0105 by\u0107 ograniczone do niezb\u0119dnego minimum, chronione i usuwane w odpowiednim terminie, a w bankach ustawa DORA nak\u0142ada dodatkowe wymagania dotycz\u0105ce odporno\u015bci i post\u0119powania w przypadku incydent\u00f3w w systemach informatycznych. Dlatego in\u017cynierowie danych coraz cz\u0119\u015bciej wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z specjalistami ds. bezpiecze\u0144stwa i specjalistami ds. zgodno\u015bci w zakresie maskowania danych, praw dost\u0119pu i zasad przechowywania danych.<\/p>\n<h2>Ile zarabia in\u017cynier danych \u2013 w modelu B2B czy na podstawie umowy o prac\u0119?<\/h2>\n<p>In\u017cynieria danych to jedna z lepiej op\u0142acanych specjalizacji w polskiej bran\u017cy IT. Nawet in\u017cynierowie danych na \u015brednim szczeblu zarabiaj\u0105 wyra\u017anie powy\u017cej \u015bredniej krajowej, a specjali\u015bci z do\u015bwiadczeniem w zakresie Sparka i architektury chmurowej \u2013 znacznie powy\u017cej tej \u015bredniej. Rzadko spotykane stanowiska dla junior\u00f3w zazwyczaj r\u00f3wnie\u017c oferuj\u0105 wynagrodzenie powy\u017cej \u015bredniej krajowej, poniewa\u017c pracodawcy oczekuj\u0105 od nich solidnej znajomo\u015bci j\u0119zyka SQL i programowania ju\u017c od pierwszego dnia pracy.<\/p>\n<p>Umowy B2B s\u0105 bardzo powszechne, zw\u0142aszcza w firmach outsourcingowych i konsultingowych, kt\u00f3re kieruj\u0105 in\u017cynier\u00f3w do projekt\u00f3w dla zagranicznych klient\u00f3w, a og\u0142oszenia cz\u0119sto podaj\u0105 stawki godzinowe w ramach um\u00f3w B2B obok miesi\u0119cznych wynagrodze\u0144 wynikaj\u0105cych z umowy o prac\u0119. Trudno jest bezpo\u015brednio por\u00f3wna\u0107 te dwie opcje, bior\u0105c pod uwag\u0119 sk\u0142adki na ZUS, podatki, p\u0142atny urlop i zwolnienia lekarskie, dlatego warto sprawdzi\u0107 obie oferty za pomoc\u0105 <a href=\"https:\/\/epraceo.pl\/kalkulator-wynagrodzen\">kalkulatora wynagrodze\u0144<\/a>. Inne czynniki wp\u0142ywaj\u0105ce na wysoko\u015b\u0107 wynagrodzenia to: poziom do\u015bwiadczenia w pracy ze Sparkiem i chmur\u0105, znajomo\u015b\u0107 j\u0119zyka angielskiego, dodatki za dy\u017cury oraz to, czy pracujesz w firmie produktowej, banku czy w firmie konsultingowej. <\/p>\n<h2>Jak wygl\u0105da rekrutacja na stanowisko in\u017cyniera danych?<\/h2>\n<p>Wst\u0119pna selekcja CV skupia si\u0119 g\u0142\u00f3wnie na stosie technologicznym i rodzaju projekt\u00f3w, wi\u0119c nale\u017cy wymieni\u0107 narz\u0119dzia oraz skal\u0119: ile \u017ar\u00f3de\u0142, jaka ilo\u015b\u0107 danych, przetwarzanie wsadowe czy strumieniowe. Rozmowy techniczne zazwyczaj obejmuj\u0105 SQL z funkcjami okienkowymi i deduplikacj\u0105, kodowanie w Pythonie oraz pytania dotycz\u0105ce wewn\u0119trznych mechanizm\u00f3w Sparka, takich jak partycjonowanie, przetasowywanie i asymetria danych.<\/p>\n<p>Kandydaci na stanowiska wy\u017cszego szczebla otrzymuj\u0105 zadanie projektowe: maj\u0105 narysowa\u0107 schemat przetwarzania danych dla danego przypadku biznesowego, wybra\u0107 przetwarzanie wsadowe lub strumieniowe, wyja\u015bni\u0107, w jaki spos\u00f3b poradziliby sobie z op\u00f3\u017anionymi danymi, uzupe\u0142nianiem danych historycznych i powoli zmieniaj\u0105cymi si\u0119 wymiarami, a tak\u017ce opisa\u0107, jak przetestowaliby i monitorowali takie rozwi\u0105zanie. Rozmowy kwalifikacyjne cz\u0119sto odbywaj\u0105 si\u0119 cz\u0119\u015bciowo lub w ca\u0142o\u015bci w j\u0119zyku angielskim. <a href=\"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/cv-i-dokumenty-aplikacyjne\/\">CV na stanowiska IT<\/a>, w kt\u00f3rym wymieniono konkretne migracje lub platformy, kt\u00f3re kandydat stworzy\u0142, prezentuje si\u0119 lepiej ni\u017c d\u0142uga lista technologii. <\/p>\n<h2>Jak sztuczna inteligencja zmienia popyt na in\u017cynier\u00f3w danych?<\/h2>\n<p>Ka\u017cdy projekt z zakresu sztucznej inteligencji opiera si\u0119 na czystych, udokumentowanych i dost\u0119pnych danych, co sprawia, \u017ce popyt na in\u017cynier\u00f3w danych pozostaje wysoki, nawet gdy tempo rekrutacji w innych obszarach IT uleg\u0142o spowolnieniu. Firmy, kt\u00f3re chc\u0105 wykorzystywa\u0107 modele j\u0119zykowe do analizy w\u0142asnych dokument\u00f3w i rejestr\u00f3w, potrzebuj\u0105 przede wszystkim os\u00f3b, kt\u00f3re zbuduj\u0105 niezawodne potoki danych, katalogi i mechanizmy kontroli dost\u0119pu.<\/p>\n<p>Jednocze\u015bnie asystenci programistyczni oparci na sztucznej inteligencji pisz\u0105 wi\u0119kszo\u015b\u0107 standardowego kodu: proste transformacje, \u0142\u0105czniki, testy i dokumentacj\u0119. Zadania pozostaj\u0105ce w gestii ludzi to architektura, kompromisy mi\u0119dzy kosztami a aktualno\u015bci\u0105 danych, modelowanie danych, zarz\u0105dzanie danymi oraz usuwanie awarii, kt\u00f3rych nikt nie przewidzia\u0142. Najwi\u0119ksza presja wyst\u0119puje na poziomie stanowisk dla pocz\u0105tkuj\u0105cych, co jest kolejnym powodem, dla kt\u00f3rego wi\u0119kszo\u015b\u0107 os\u00f3b nadal wkracza w t\u0119 bran\u017c\u0119 z pokrewnych stanowisk.<\/p>\n<h2>Cz\u0119sto zadawane pytania dotycz\u0105ce in\u017cynier\u00f3w danych<\/h2>\n<h3>Czy in\u017cynieria danych to dobra pierwsza praca w bran\u017cy IT?<\/h3>\n<p>Jest to mo\u017cliwe, ale trudne. Stanowiska m\u0142odszych in\u017cynier\u00f3w danych s\u0105 rzadkie i bardzo konkurencyjne, poniewa\u017c praca ta wymaga jednocze\u015bnie umiej\u0119tno\u015bci programowania, znajomo\u015bci j\u0119zyka SQL, wiedzy o chmurze oraz dyscypliny w \u015brodowisku produkcyjnym. Bardziej typow\u0105 \u015bcie\u017ck\u0105 kariery jest rozpocz\u0119cie pracy jako analityk danych, programista BI, programista backendowy lub specjalista ds. baz danych, a nast\u0119pnie przej\u015bcie do in\u017cynierii danych po zdobyciu do\u015bwiadczenia w pracy z rzeczywistymi danymi.<\/p>\n<h3>Czy in\u017cynierowie danych musz\u0105 zna\u0107 Jav\u0119 lub Scal\u0119?<\/h3>\n<p>Zazwyczaj nie. Python z PySparkiem i SQL pokrywaj\u0105 wi\u0119kszo\u015b\u0107 polskich og\u0142osze\u0144 o prac\u0119. Scala pojawia si\u0119 w niekt\u00f3rych projektach intensywnie wykorzystuj\u0105cych Spark i strumieniowanie danych, a Java \u2013 w firmach korzystaj\u0105cych ze starszych system\u00f3w Hadoop lub Kafka. Lepsz\u0105 inwestycj\u0105 jest najpierw gruntowne opanowanie Pythona i SQL, a Scal\u0119 mo\u017cna doda\u0107 p\u00f3\u017aniej, je\u015bli wymaga tego konkretny projekt.<\/p>\n<h3>Jaka jest r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy ETL a ELT?<\/h3>\n<p>W modelu ETL dane s\u0105 ekstrahowane, przekszta\u0142cane poza systemem docelowym, a nast\u0119pnie \u0142adowane. W modelu ELT surowe dane s\u0105 najpierw \u0142adowane, a nast\u0119pnie przekszta\u0142cane wewn\u0105trz hurtowni danych lub lakehouse\u2019u z wykorzystaniem ich mocy obliczeniowej. Platformy chmurowe, takie jak Databricks i Snowflake, sprawi\u0142y, \u017ce ELT sta\u0142o si\u0119 dominuj\u0105cym podej\u015bciem, ale wiele system\u00f3w korporacyjnych nadal korzysta z klasycznych proces\u00f3w ETL.<\/p>\n<h3>Czy in\u017cynierowie danych pracuj\u0105 na dy\u017curach?<\/h3>\n<p>Cz\u0119sto tak. Gdy nocne \u0142adowanie danych zasila poranne raporty lub systemy obs\u0142uguj\u0105ce klient\u00f3w, kto\u015b musi reagowa\u0107 na awarie poza godzinami pracy. Wiele zespo\u0142\u00f3w stosuje system dy\u017cur\u00f3w z dodatkowym wynagrodzeniem. Zapytaj o zasady dotycz\u0105ce dy\u017cur\u00f3w podczas rekrutacji, poniewa\u017c r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 one znacznie w zale\u017cno\u015bci od firmy i maj\u0105 wp\u0142yw zar\u00f3wno na wynagrodzenie, jak i na r\u00f3wnowag\u0119 mi\u0119dzy \u017cyciem zawodowym a prywatnym.<\/p>\n<h3>Kt\u00f3r\u0105 platform\u0119 chmurow\u0105 powinien najpierw opanowa\u0107 in\u017cynier danych?<\/h3>\n<p>Azure, poniewa\u017c pojawia si\u0119 w najwi\u0119kszej liczbie polskich og\u0142osze\u0144 dotycz\u0105cych in\u017cynierii danych, najcz\u0119\u015bciej w po\u0142\u0105czeniu z Databricks i Data Factory. AWS i Google Cloud s\u0105 powszechnie stosowane w firmach technologicznych i produktowych. Podstawowe poj\u0119cia, takie jak przechowywanie danych, moc obliczeniowa, koordynacja i bezpiecze\u0144stwo, maj\u0105 charakter uniwersalny i s\u0105 wsp\u00f3lne dla r\u00f3\u017cnych chmur, wi\u0119c wyb\u00f3r pierwszej platformy ma mniejsze znaczenie ni\u017c jej gruntowne opanowanie.<\/p>\n<p>&#8222;,<br \/>\n\u201eoccupationalCategory\u201d: \u201eGrupa KZiS 2521 Projektanci i administratorzy baz danych, pozycje najbardziej zbli\u017cone\u201d<br \/>\n}<br \/>\n<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Czym zajmuje si\u0119 in\u017cynier danych? Azure, Databricks i Spark w og\u0142oszeniach o prac\u0119, \u015bcie\u017cki kariery, certyfikaty, umowy B2B i wynagrodzenie. Przeczytaj przed z\u0142o\u017ceniem aplikacji.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":3292,"template":"","meta":[],"branza_zawodu":[],"class_list":["post-2461","zawod","type-zawod","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/zawod\/2461","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/zawod"}],"about":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/zawod"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3292"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2461"}],"wp:term":[{"taxonomy":"branza_zawodu","embeddable":true,"href":"https:\/\/epraceo.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/branza_zawodu?post=2461"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}