Ile zarabia data scientist?
Zawód data scientist od kilku lat niezmiennie pojawia się w rankingach najbardziej przyszłościowych i najlepiej opłacanych specjalizacji w IT. W czasach, gdy dane stają się jednym z najważniejszych zasobów organizacji, rośnie zapotrzebowanie na osoby, które potrafią nie tylko je analizować, ale też wyciągać z nich trafne wnioski i budować modele predykcyjne wspierające decyzje biznesowe. Juniorzy mogą tu liczyć na wynagrodzenie rzędu 6000–9000 zł brutto, a doświadczeni specjaliści zarabiają nawet powyżej 30 000 zł netto.
- Zarobki data scientistów rosną wraz z doświadczeniem, ale także z zakresem obowiązków i technologicznym zapleczem.
- Na wynagrodzenie wpływa też branża - fintech, e-commerce i sektor ubezpieczeniowy płacą najwięcej.
- Juniorzy mogą liczyć na stawki porównywalne z midami w innych dziedzinach IT.
- Coraz częściej data scientist to nie tylko analityk, ale też programista i inżynier danych w jednym.
- W projektach z pogranicza danych i interfejsów, znajomość narzędzi frontendowych (np. CSS) również może mieć znaczenie.
Zarobki na start dla juniora
Osoby rozpoczynające pracę jako junior data scientist mogą liczyć na wynagrodzenie rzędu 6000-9000 zł brutto na umowie o pracę. W przypadku umów B2B widełki startowe sięgają 8000-11000 zł netto. To poziom konkurencyjny względem innych stanowisk juniorskich w IT, wyższy niż w frontendzie czy klasycznym testowaniu oprogramowania.
Warto przy tym zaznaczyć, że na początek często nie oczekuje się pełnej samodzielności w budowaniu modeli ML. Bardziej liczy się umiejętność pracy z danymi, czyszczenia ich, eksploracji oraz znajomość narzędzi jak Pandas, SQL, Jupyter i podstaw Pythona.
Ile zarabiają mid-level i senior data scientiści?
Mid-level data scientist, czyli osoba z 2-4-letnim doświadczeniem, pracująca przy modelach predykcyjnych lub w projektach NLP, może liczyć na stawki od 13000 do 18000 zł netto na B2B. W zależności od organizacji i specjalizacji, zakres obowiązków może obejmować również udział w projektowaniu architektury danych, integrację z API, a nawet wsparcie zespołów frontendowych.
W projektach, które kończą się wdrożeniem modelu do środowiska produkcyjnego, umiejętność poruszania się po backendzie, znajomość Docker’a czy pipeline’ów CI/CD to dodatkowe atuty. Coraz więcej zespołów data science współpracuje z frontendem. Wtedy przydaje się podstawowa znajomość CSS czy JavaScriptu, zwłaszcza jeśli model ma być prezentowany użytkownikowi końcowemu np. w aplikacji webowej.
Seniorzy i specjaliści z unikalną ekspertyzą
Doświadczeni specjaliści data science, którzy pracują nad wdrożeniem algorytmów rekomendacyjnych, analizą obrazów, deep learningiem czy modelami używanymi w medycynie i finansach, mogą zarabiać nawet powyżej 30000 zł netto. Tego typu stanowiska często wymagają wiedzy akademickiej, znajomości matematyki wyższej, statystyki oraz doświadczenia z dużymi zbiorami danych (np. z wykorzystaniem PySpark lub Apache Beam).
Warto zaznaczyć, że w przypadku osób łączących kompetencje analityczne z inżynierskimi (tzw. ML engineers), poziom wynagrodzenia może być jeszcze wyższy - szczególnie gdy w grę wchodzi odpowiedzialność za pełen cykl życia modelu: od eksploracji danych po jego utrzymanie w środowisku produkcyjnym.
Wpływ branży i technologii na zarobki
Wysokość pensji specjalisty data science zależy nie tylko od umiejętności, ale też od sektora, w którym działa firma. Najlepiej płacą:
- fintech i bankowość - ze względu na ilość danych i znaczenie predykcji,
- e-commerce - dla modeli rekomendacji, scoringu i segmentacji użytkowników,
- ubezpieczenia i telekomunikacja - gdzie analityka predykcyjna wpływa na strategię.
Coraz częściej data scientist pracuje też w zespołach rozwijających aplikacje mobilne. W takich przypadkach istotne może być zrozumienie, jak model działa na urządzeniu końcowym. Narzędzia takie jak TensorFlow Lite są często wykorzystywane do integracji modeli z aplikacjami mobilnymi. Szczególnie ważne staje się to w przypadku systemów takich jak Android Studio, gdy model musi działać offline lub stanowić część aplikacji.
Data science w praktyce - jak wykorzystują je firmy takie jak Netflix i Google?
Data science znajduje zastosowanie w wielu globalnych firmach, które przetwarzają ogromne ilości danych każdego dnia. Netflix wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do personalizacji rekomendacji filmów i seriali, analizując preferencje milionów użytkowników w czasie rzeczywistym. Google natomiast stosuje zaawansowane modele predykcyjne w wyszukiwarce, tłumaczeniach językowych (Google Translate) oraz w systemach reklamowych (Google Ads). Obie firmy pokazują, jak data science może wspierać decyzje biznesowe, zwiększać zaangażowanie użytkowników i optymalizować procesy operacyjne.
Zarobki specjalistów data science - Polska vs świat
Chociaż wynagrodzenia specjalistów data science w Polsce są konkurencyjne na tle innych zawodów IT, to różnice między Polską a krajami zachodnimi wciąż są spore. W Stanach Zjednoczonych średnie wynagrodzenie specjalisty wynosi około 120000-150000 dolarów amerykańskich rocznie, co znacznie przewyższa polskie widełki. Z kolei w krajach takich jak Szwajcaria czy Niemcy specjaliści w tej dziedzinie mogą liczyć na zarobki rzędu 80000-100000 euro rocznie. Warto jednak pamiętać, że praca zdalna otwiera możliwości współpracy z zagranicznymi firmami. To pozwala polskim specjalistom znaleźć zatrudnienie poza granicami Polski, a dzięki temu osiągać wynagrodzenia na poziomie globalnym.
Podsumowanie
Data science to ścieżka, która łączy analityczne myślenie, znajomość statystyki i programowania z umiejętnością pracy nad konkretnymi produktami. Wynagrodzenia są atrakcyjne, nawet na poziomie juniorskim, a w przypadku seniorów mogą przekraczać próg 30000 zł netto. Ważne są jednak nie tylko narzędzia, ale też umiejętność współpracy z innymi działami - w tym frontendem, backendem, a nawet zespołami mobilnymi pracującymi w Android Studio.
Jeśli więc zastanawiasz się, czy warto rozwijać się w tym kierunku, to odpowiedź brzmi: tak, szczególnie jeśli interesują Cię dane, realne zastosowania algorytmów i praca nad rozwiązaniami, które mają znaczenie biznesowe.
