Praca w branży AI. Jakie trzeba mieć kwalifikacje? 5 najpopularniejszych stanowisk

11 min

Sztuczna inteligencja (AI) to jedna z najbardziej dynamicznie rozwijających się dziedzin nauki i technologii. AI ma coraz większy wpływ na różne sektory gospodarki, takie jak medycyna, edukacja, transport, finanse, czy rozrywka. Może pomagać w rozwiązywaniu problemów, optymalizowaniu procesów, tworzeniu nowych produktów i usług, czy poprawianiu jakości życia ludzi.

Z rosnącym znaczeniem AI rośnie też zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią tworzyć, wdrażać i zarządzać rozwiązaniami opartymi na AI. Według raportu World Economic Forum, do 2025 roku ponad 97 milionów nowych miejsc pracy będzie wymagało umiejętności związanych z AI. Jednocześnie, według raportu LinkedIn, AI jest jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności na rynku pracy w 2023 roku.

Jak więc przygotować się do pracy w branży AI? Jakie kwalifikacje trzeba posiadać, aby zdobyć jedno z najpopularniejszych stanowisk związanych ze sztuczną inteligencją? Odpowiedzi na to pytanie szukaliśmy bezpośrednio u źródła, czyli samej sztucznej inteligencji. Na podstawie odpowiedzi udzielonych przez ChatGPT, Barda, Binga oraz Claude i Perplexity stworzyliśmy listę prezentującą najbardziej popularne i najbardziej perspektywiczne zawody w sektorze.

Tabela. Praca w sektorze sztucznej intelitencji:

Praca w sektorze AI	Krótki opis	Co trzeba umieć?
Inżynier ds. sztucznej inteligencji	rozwijanie i wdrażanie modeli AI	analiza dużych zbiorów danych, tworzenie modeli predykcyjnych
Analityk danych	analiza dużych zbiorów danych, tworzenie modeli predykcyjnych	statystyka, analiza danych, programowanie
Specjalista ds. uczenia maszynowego	projektowanie i wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego	algorytmy, programowanie, analiza danych
Architekt rozwiązań AI	projektowanie rozwiązań AI dla potrzeb biznesowych	umiejętności techniczne w AI, rozumienie biznesu
Robotyk	projektowanie i tworzenie systemów zautomatyzowanych	inżynieria, programowanie, AI

W dalszej części opisujemy zakres obowiązków poszczególnych z nich, wymagane umiejętności, średnie wynagrodzenie i przykłady firm zatrudniających właśnie na tych stanowiskach. Przyglądamy się też bieżącym trendom i wyzwaniom na rynku pracy AI oraz znaczeniu edukacji i rozwoju umiejętności dla aspirujących specjalistów z zakresu sztucznej inteligencji.

Spis treści:

Inżynier ds. Sztucznej Inteligencji (AI Engineer)

AI Engineer odpowiada za opracowywanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji w organizacjach. Do jego głównych zadań należy:

Tworzenie algorytmów uczenia maszynowego i sieci neuronowych,
Budowa i trenowanie modeli AI, np. do przetwarzania języka naturalnego czy rozpoznawania obrazów,
Optymalizacja modeli pod kątem dokładności, szybkości działania i skalowalności,
Wdrażanie rozwiązań AI w produktach i usługach firmy,
Ciągłe ulepszanie istniejących systemów AI.

Co trzeba umieć?

Aby zostać inżynierem ds. AI, potrzebne są umiejętności programowania (Python, Java, C++), znajomość frameworków AI (np. TensorFlow, PyTorch) oraz statystyki i uczenia maszynowego. Inżynier ds. AI powinien posiadać zdolność myślenia analitycznego i abstrakcyjnego oraz łączenia wiedzy z różnych dziedzin, takich jak matematyka, statystyka, informatyka czy psychologia. Musi też wykazywać się kreatywnością w poszukiwaniu rozwiązań problemów oraz cierpliwością w ich testowaniu i optymalizacji

Dobry inżynier AI to także świetny komunikator, potrafiący współpracować w interdyscyplinarnych zespołach. Powinien umieć przekazywać wiedzę o złożonych systemach AI w sposób zrozumiały dla specjalistów z innych dziedzin.

Ile można zarobić?

Według portalu Glassdoor, średnie wynagrodzenie inżyniera ds. AI w Polsce wynosi 11 000 zł brutto miesięcznie. Według portalu Payscale, średnie wynagrodzenie inżyniera ds. AI na świecie wynosi 95 000 dol. rocznie. Bing twierdzi natomiast, że inżynierowie ds. AI zarabiają średnio od 12 do nawet 40 tys. zł miesięcznie

Jakie firmy zarudniają? Kto szuka inżynierów ds. sztucznej inteligencji?

Są poszukiwani przez firmy z wielu branż – od bankowości, przez medycynę, po motoryzację. Np. Goldman Sachs, JP Morgan, Amazon, Google, Facebook, Apple to tylko niektóre z przedsiębiorstw inwestujących w rozwój sztucznej inteligencji i rekrutujących utalentowanych specjalistów AI.

Analityk Danych (Data Scientist)

Analityk danych wykorzystuje zaawansowane metody statystyczne i uczenia maszynowego, aby wydobyć wartościowe informacje z dużych zbiorów danych Do jego zadań należy:

Gromadzenie, oczyszczanie i przetwarzanie danych,
Budowa modeli predykcyjnych i algorytmów uczenia maszynowego,
Analiza i interpretacja wyników badań,
Opracowywanie wizualizacji i raportów,
Formułowanie rekomendacji biznesowych.

Na czym polega?

Aby zostać analitykiem danych, trzeba posiadać umiejętności z zakresu statystyki i programowania. Analityk danych powinien znać Pythona, R, SQL, zaawansowaną statystykę i metody data miningu. Musi umieć myśleć w sposób analityczny i dostrzegać zależności w danych. Liczy się kreatywność w projektowaniu eksperymentów i testowaniu hipotez. Analityk danych to także świetny komunikator, potrafiący przedstawiać wnioski z analiz w przystępny sposób.

Zarobki

Według portalu Glassdoor, średnie wynagrodzenie analityka danych w Polsce wynosi 8 500 zł brutto miesięcznie. Według portalu Payscale, średnie wynagrodzenie analityka danych na świecie wynosi 72 000 dol. rocznie. Bing twierdzi natomiast, że zarobki wahają się w przedziale od 8 do nawet 27 tys. zł miesięcznie.

Jak znaleźć pracę? Kto szuka analityków danych?

Analitycy danych są poszukiwani w wielu branżach, od bankowości i ubezpieczeń po handel i produkcję. Firmy doceniają ich umiejętność generowania wartościowych wskazówek. Dla przykładu, analitycy danych w Google pracują nad ulepszaniem wyszukiwarki i targetowania reklam. Data scientist sprawdzi się również w takich firmach jak Netflix, Spotify, Uber, Airbnb, Booking.com, czy Allegro.

Specjalista ds. Uczenia Maszynowego (Machine Learning Engineer)

Machine learning engineer jest odpowiedzialny za projektowanie i wdrażanie algorytmów ML, które mogą być stosowane do klasyfikacji, regresji oraz optymalizacji. Do jego obowiązków należy:

Dobór odpowiednich modeli ML do rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych.
Budowa pipeline’ów danych i przetwarzanie dużych zbiorów danych
Ciągłe ulepszanie istniejących algorytmów ML,
Wdrażanie modeli ML w produkcję i monitorowanie ich wydajności.

Czym się zajmuje?

Specjalista ML powinien znać języki programowania (Python, R), frameworki ML (TensorFlow, PyTorch) oraz chmury obliczeniowe. Dobry machine learning engineer to osoba kreatywna, potrafiąca łączyć wiedzę z różnych dziedzin. Musi umieć myśleć w sposób analityczny, aby projektować algorytmy rozwiązujące konkretne problemy biznesowe. Ważne są też umiejętności komunikacyjne, by współpracować z interdyscyplinarnymi zespołami

Specjalista ds. uczenia maszynowego musi być w stanie zrozumieć problem biznesowy, zdefiniować cel uczenia maszynowego, wybrać odpowiedni algorytm, przygotować dane, trenować i testować model, ocenić jego skuteczność i skalować go do produkcji. Musi też być na bieżąco z najnowszymi trendami i osiągnięciami w dziedzinie uczenia maszynowego.

Ile zarabia?

Według portalu Glassdoor, średnie wynagrodzenie specjalisty ds. uczenia maszynowego w Polsce wynosi 10 000 zł brutto miesięcznie. Według portalu Payscale, średnie wynagrodzenie specjalisty ds. uczenia maszynowego na świecie wynosi 112 000 dol. rocznie. Bing twierdzi natomiast, że wynagrodzenie w tym zawodzie wynosi od 10 do nawet 35 tys. zł w miesiącu.

Gdzie znaleźć pracę? Kto szuka specjalistów ds. uczenia maszynowego?

Specjaliści ML są poszukiwani przez firmy, które chcą wdrażać nowoczesne rozwiązania oparte na AI, np. rekomendacje produktów czy systemy prognozowania.

W gronie firm zatrudniających specjalistów ds. uczenia maszynowego znajdziemy największych gigantów technologicznych takich jak Google, Microsoft, Amazon, czy też Meta, ale także firmy takie jak Reebok, Sephora, Spotify, a także sporo polskich spółek, w tym Allegro.

Architekt Rozwiązań AI (AI Solutions Architect)

AI solutions architect jest odpowiedzialny za projektowanie rozwiązań AI dla potrzeb biznesowych. Zadaniem tego typu specjalistów jest konceptualizacja i koordynacja integracji technologii AI z istniejącymi ekosystemami. Zapewniają, że strategia AI jest dostosowana do celów biznesowych i działają jako łącznik między zespołami technicznymi a interesariuszami biznesowymi.

Architekci rozwiązań AI definiują architekturę danych w celu wspierania inicjatyw AI, przeprowadzają oceny narzędzi sztucznej inteligencji, łagodzą potencjalne problemy, projektują interfejsy API i ustalają priorytety projektów w oparciu o wartość i wykonalność. Muszą również posiadać głębokie zrozumienie potrzeb klientów, aby tworzyć skuteczne rozwiązania AI.

Czym się zajmuje?

Zakres wiedzy wymaganej od architekta rozwiązań AI to:

Inżynieria danych: Biegłość w projektowaniu potoków danych i integracji danych ma kluczowe znaczenie,
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe: Solidne zrozumienie koncepcji AI/ML, algorytmów i umiejętność korzystania z frameworków takich jak TensorFlow i PyTorch,
Cloud Computing: Znajomość usług i infrastruktury w chmurze na platformach takich jak AWS, Google Cloud lub Azure,
Zarządzanie danymi i prywatność: Znajomość zarządzania danymi i zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności.

Istotne mogą okazać się również umiejętności miękkie, w tym komunikatywność i zdolność do skutecznego wyrażania koncepcji technicznych i pracy w środowisku zespołowym. Dodatkowo, niezbędne okażą się krytyczne myślenie i umiejętność rozwiązywania problemów, w celu identyfikowania możliwości i opracowywania innowacyjnych rozwiązań.

Ile zarabia?

Według portalu Glassdoor, średnie wynagrodzenie architekta rozwiązań AI w Polsce wynosi 12 000 zł brutto miesięcznie. Według portalu Payscale, średnie wynagrodzenie architekta rozwiązań AI na świecie wynosi 120 000 dol. rocznie. Zarobki na stanowisku architekta rozwiązań AI według Binga wahają się natomiast od 15 do nawet 50 tys. zł miesięcznie.

Kto zatrudnia architektów rozwiązań AI?

To jedno z najlepiej opłacanych stanowisk związanych z AI. Architekci AI są poszukiwani przez duże firmy technologiczne (np. Google, Amazon, Microsoft) oraz przedsiębiorstwa wdrażające systemy AI w swoich produktach i usługach (Accenture, czy Deloitte).

Robotyk

W innowacyjnej dziedzinie robotyki inżynierowie odgrywają kluczową rolę w tworzeniu maszyn zaprojektowanych do replikowania ludzkich działań. Specjaliści pracują w różnych branżach. Oprócz branży technologicznej również w produkcji, motoryzacji, sektorze usług, czy górnictwie. Ich głównym celem jest tworzenie robotów, które mogą wykonywać powtarzalne, niebezpieczne lub niezdrowe zadania, które nie są odpowiednie dla ludzi lub takie, w których człowiekowi zabraknie precyzji lub umiejętności.

Inżynier w tym zakresie jest odpowiedzialny za pełny cykl życia projektowania i rozwoju robotyki. Obejmuje to:

Badania w celu określenia parametrów aplikacji zrobotyzowanych,
Projektowanie i budowanie systemów robotycznych i ich komponentów, takich jak mikroprocesory,
Opracowywanie i utrzymywanie oprogramowania do sterowania robotami,
Przeprowadzenie szeroko zakrojonych testów w celu zapewnienia bezpieczeństwa i skuteczności systemów zrobotyzowanych,
Stosowanie technik uczenia maszynowego w celu zwiększenia funkcjonalności robotów.

Czym się zajmuje?

Robotyk powinien posiadać wiedzę z zakresu elektroniki, mechatroniki, programowania oraz systemów AI. Musi umieć wykorzystać wiedzę z wielu dziedzin technicznych i wykazywać się kreatywnością w projektowaniu nowatorskich rozwiązań. Rola ta wymaga także połączenia umiejętności technicznych i miękkich:

Biegła znajomość informatyki, fizyki stosowanej, mechaniki i oprogramowania CAD/CAM,
Biegłość w optymalizacji kosztów, wydajności i produktywności,
Umiejętność tworzenia, projektowania i oceny zintegrowanych systemów,
Silne zdolności analityczne i rozwiązywania problemów,
Doskonałe umiejętności komunikacyjne pozwalające na wyrażanie złożonych koncepcji,
Zazwyczaj wymagane jest wykształcenie inżynierskie, informatyczne lub pokrewne.

Zarobki

Według portalu Glassdoor, średnie wynagrodzenie robotyka w Polsce wynosi 9 000 zł brutto miesięcznie. Według portalu Payscale, średnie wynagrodzenie robotyka na świecie wynosi 82 000 dolarów rocznie. Bing podaje natomiast, że w zawodzie robotyka zarobki wahają się od 8 do nawet 20 tys. zł miesięcznie.

Kto zatrudnia robotyków?

Robotycy są poszukiwani w firmach produkcyjnych, gdzie automatyzują procesy przy użyciu robotów przemysłowych. Pracują też przy projektowaniu i programowaniu robotów mobilnych, takich jak drony, roboty inspekcyjne czy pojazdy autonomiczne.

Rosnące zastosowanie robotów w różnych gałęziach gospodarki powoduje wzrost zapotrzebowania na wykwalifikowanych specjalistów z zakresu robotyki. Obecnie największe firmy z branży, takie jak Boston Dynamics, prowadzą prace badawczo-rozwojowe nad robotami humanoidalnymi i mobilnymi platformami autonomicznymi.

Przykłady innych firm zatrudniających na tym stanowisku to: iRobot, Kuka, ABB, czy Fanuc.

Trendy rynkowe i wyzwania

Rynek pracy związany z AI dynamicznie się rozwija. Coraz więcej firm wdraża rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, co zwiększa popyt na specjalistów. Jednocześnie pojawiają się nowe wyzwania. Zarówno szanse jak i zagrożenia omówiono w dalszej części artykułu.

AI Szanse	AI Zagrożenia
Rozwój nowych, ciekawych stanowisk związanych z AI (np. inżynier AI, architekt AI)	Ryzyko utraty niektórych miejsc pracy na rzecz systemów AI
Wysokie zarobki w branży AI – średnio od 8 do nawet 50 tys. zł miesięcznie	Konieczność ciągłego podnoszenia kwalifikacji i nabywania nowych umiejętności
Duże zapotrzebowanie na specjalistów AI ze strony pracodawców	Zagrożenia etyczne związane z rozwojem i zastosowaniem AI
Możliwość pracy w innowacyjnych firmach technologicznych	Problemy ze zrozumieniem i interpretacją działania złożonych algorytmów AI
Szerokie spektrum branż wykorzystujących AI (handel, medycyna, bankowość itp.)	Ryzyko błędów i nieoczekiwanych zachowań systemów AI
Satysfakcja z tworzenia nowoczesnych, zaawansowanych technologii	Wyzwania w komunikacji działania AI szerszej publiczności

Jak kształtują się obecne trendy?

Branża sztucznej inteligencji doświadcza transformacyjnego wzrostu i masowej adopcji w wielu sektorach. Przy prognozowanym wzroście globalnego rynku sztucznej inteligencji o 11,2% w latach 2023-204 i oczekiwanej wielkości rynku wynoszącej 196,6 mld dol. w 2023 r., sztuczna inteligencja staje się centralnym elementem działalności biznesowej na całym świecie.

Ekspansja ta jest napędzana przez duże zbiory danych, wsparcie rządowe i rozwój nowych technologii, takich jak generatywna sztuczna inteligencja, sztuczna inteligencja brzegowa i wyjaśnialna sztuczna inteligencja, które rewolucjonizują opiekę zdrowotną, handel detaliczny i wiele innych gałęzi gospodarki.

Ameryka Północna posiada największy popyt, wspieranym przez inicjatywy rządowe i obecność dużych firm technologicznych. Jednak region Azji i Pacyfiku jest świadkiem znacznego wzrostu ze względu na zwiększone inwestycje i pojawienie się startupów, z prognozowaną roczną stopą zwrotu na poziomie 24,2% w latach 2023-2028.

Według raportu World Economic Forum, do 2025 roku ponad 97 milionów nowych miejsc pracy będzie wymagało umiejętności związanych z AI. Z kolei według raportu LinkedIn, AI jest jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności na rynku pracy w 2023 roku. Indeed podaje natomiast, że ogłoszenia o pracę związane z AI wzrosły o 46% w ciągu ostatniego roku.

Jak to wygląda natomiast na naszym rodzimym podwórku? Według raportu No Fluff Jobs z połowy tego roku liczba ogłoszeń AI wśród wszystkich ogłoszeń AI wzrosła nieznacznie z 0,98% w 2022 roku do 1,36% w 2023 roku. Od pracowników najczęściej wymaga się znajomości Pythona (82,4%), uczenia maszynowego (54,6%), TensorFlow (24,4%), PyTarch (24,4) oraz Keras (14,8%). W tym momencie już 94% specjalistów z branży programowania w Polsce korzysta z różnych narzędzi sztucznej inteligencji, z czego zdecydowana większość – bo aż 80% – z ChatGPT.

Jakie wyzwania stoją przed branżą? Jakie zawody zastąpi AI?

Wyzwania w branży sztucznej inteligencji obejmują natomiast przemieszczanie siły roboczej w gospodarce, kwestie etyczne i zależność technologiczną. Istnieje potrzeba przekwalifikowania i podnoszenia kwalifikacji w celu złagodzenia utraty miejsc pracy, a organizacje opracowują bardziej odpowiedzialne modele sztucznej inteligencji, aby zaradzić brakowi przejrzystości i zapobiegać uprzedzeniom lub dyskryminacji.

Aktualizacja umiejętności – AI jest dziedziną, która szybko się zmienia i wymaga ciągłego uczenia się i doskonalenia umiejętności. Specjaliści AI muszą być na bieżąco z najnowszymi trendami i osiągnięciami w dziedzinie AI, a także z nowymi narzędziami, platformami i bibliotekami. Specjaliści AI muszą też być elastyczni i gotowi do adaptacji do zmieniających się potrzeb i wymagań rynku pracy.
Aspekty etyczne – AI jest dziedziną, która ma duży wpływ na społeczeństwo i środowisko. AI może przynosić wiele korzyści, ale też stwarzać wiele zagrożeń i wyzwań etycznych. Specjaliści AI muszą być świadomi i odpowiedzialni za skutki i konsekwencje swojej pracy, a także przestrzegać zasad i standardów etycznych w dziedzinie AI. Specjaliści AI muszą też współpracować z innymi specjalistami, ekspertami i interesariuszami, aby zapewnić bezpieczeństwo, przejrzystość, uczciwość i zgodność rozwiązań AI.

W tym momencie 29% polskich specjalistów IT czuje zagrożenie ze strony sztucznej inteligencji, która może wyprzeć ich z pracy w przeciągu najbliższych paru lat. Pozostali ankietowani pozostają jednak spokojni o swoje posady. Obawy nie są do końca nieuzasadnione gdyż raport OECD pokazuje jakie stanowiska wyprzę AI. W Polsce sztuczna inteligencja będzie w stanie zastąpić co trzecie miejsce pracy.

Potencjał rynku sztucznej inteligencji jest niezaprzeczalny, ale dla zrównoważonego wzrostu branża musi zająć się ryzykiem utraty miejsc pracy związanym z automatyzacją i konsekwencjami etycznymi. Partnerstwa między kluczowymi graczami mają kluczowe znaczenie dla rozwoju AI.

Znaczenie edukacji i rozwoju umiejętności

Edukacja jest kluczowym czynnikiem w karierze w dziedzinie sztucznej inteligencji. Pozwala na zdobycie i rozwój umiejętności niezbędnych do pracy w branży, a także na poszerzenie wiedzy i zainteresowań w dziedzinie AI.

Aby odnieść sukces w branży AI, kluczowe jest nieustanne podnoszenie kwalifikacji i zdobywanie nowych umiejętności. Pomocne mogą być:

Studia techniczne i ścisłe (informatyka, matematyka, fizyka) dostarczające solidnych podstaw teoretycznych,
Kursy online i bootcampy uczenia maszynowego oraz programowania w językach Python i R,
Praktyczne projekty analizy danych i budowania modeli AI np. na platformie Kaggle,
Samodzielna nauka i eksperymentowanie z nowymi technologiami AI i frameworkami,
Rozwijanie umiejętności miękkich jak komunikacja, praca zespołowa, kreatywne myślenie.

Specjaliści AI muszą być gotowi na ciągłe uczenie się przez całą karierę, aby nadążać za postępem technologicznym. Inwestycja w wiedzę z zakresu AI to klucz do rozwoju satysfakcjonującej i dobrze płatnej kariery w tej branży.

Podsumowanie

W tym artykule przedstawiliśmy pięć najpopularniejszych stanowisk związanych z AI, opisaliśmy ich zakres obowiązków, wymagane umiejętności, średnie wynagrodzenie i przykłady firm zatrudniających konkretnych specjalistów. Przyjrzeliśmy się też bieżącym trendom i wyzwaniom na rynku pracy AI oraz znaczeniu edukacji i rozwoju umiejętności dla aspirujących specjalistów AI.

Praca w sektorze sztucznej inteligencji jest jedną z najbardziej atrakcyjnych i perspektywicznych opcji zawodowych w XXI wieku. AI oferuje wiele możliwości i wyzwań, będąc jednocześnie dziedziną, która ciągle się rozwija i wymaga ciągłego uczenia.

Jeśli chcesz pracować w branży AI, musisz być gotowy na podjęcie wysiłku i zaangażowania, ale też ciągłą edukację. Masz szansę na znalezienie i zdobycie pracy, która będzie dla Ciebie ciekawa, satysfakcjonująca i dobrze płatna.