Praca w AI coraz lepiej płatna. Pensje dochodzą do 45 tys. zł miesięcznie

Sztuczna inteligencja coraz mocniej wpływa na polski rynek pracy, ale nie chodzi już wyłącznie o automatyzowanie prostych zadań. Firmy potrzebują ludzi, którzy potrafią budować modele, wdrażać rozwiązania generatywne, przygotowywać dane i kontrolować działanie systemów AI w realnym środowisku biznesowym. Z danych przywoływanych przez Randstad wynika, że 86 proc. organizacji planuje zwiększenie zatrudnienia w tym obszarze,  enguide.pl  podaje, powołując się nа wp.pl.

Skala zmian jest widoczna również w ogłoszeniach rekrutacyjnych. Liczba ofert wymagających kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją wzrosła w ciągu roku ponad pięciokrotnie. Jednocześnie firmy mają problem ze znalezieniem osób, które oprócz wiedzy technicznej potrafią ocenić jakość odpowiedzi modelu, zrozumieć potrzeby biznesowe i skutecznie współpracować z zespołem. Najbardziej doświadczeni eksperci mogą dzięki temu negocjować wynagrodzenia przekraczające 30 tys. zł brutto miesięcznie, a w części specjalizacji górne widełki dochodzą do 45 tys. zł.

Rynek nie szuka już wyłącznie programistów potrafiących podłączyć gotowy model do aplikacji. Coraz większą wartość mają osoby rozumiejące cały proces od danych i architektury po bezpieczeństwo oraz wdrożenie. To właśnie połączenie kilku kompetencji najmocniej podnosi obecnie wartość kandydata.

Firmy chcą zatrudniać specjalistów od sztucznej inteligencji

Według danych Randstad aż 86 proc. badanych organizacji zamierza zwiększyć zatrudnienie związane z AI. Dla rynku pracy oznacza to znacznie więcej niż pojawienie się kilku nowych stanowisk w działach IT. Praca w sztucznej inteligencji staje się częścią rekrutacji prowadzonej również przez przedsiębiorstwa, które jeszcze kilka lat temu nie budowały własnych zespołów technologicznych.

Firmy potrzebują osób zdolnych do wykorzystania modeli językowych, uczenia maszynowego i analizy danych w konkretnych procesach. Może to być optymalizacja produkcji, analiza dokumentacji medycznej, wykrywanie nadużyć finansowych, automatyzacja obsługi klienta albo tworzenie wewnętrznych asystentów pracujących na firmowych danych.

Największy wzrost zatrudnienia związany z nowymi technologiami odnotowano w kilku sektorach:

• produkcja – 43 proc.,
• ochrona zdrowia – 29 proc.,
• finanse – 25 proc.

Technologie AI przestają więc być domeną firm tworzących oprogramowanie. Zakład produkcyjny może potrzebować inżyniera odpowiedzialnego za modele predykcyjne, bank specjalisty od automatycznej analizy ryzyka, a firma medyczna zespołu pracującego nad przetwarzaniem dużych zbiorów danych.

Eksperci rynku rekrutacyjnego wskazują, że największym problemem nie jest już samo znalezienie osoby znającej narzędzia AI. Znacznie mniej kandydatów ma doświadczenie w ich wdrażaniu i skalowaniu w działającym przedsiębiorstwie.

To właśnie praktyka coraz częściej odróżnia kandydata przeciętnego od osoby, o którą pracodawcy są gotowi konkurować wynagrodzeniem.

Kompetencje techniczne już nie wystarczają

Znajomość Pythona, modeli językowych, frameworków Machine Learning czy chmury nadal pozostaje podstawą wielu rekrutacji. Pracodawcy zaczynają jednak inaczej patrzeć na sam profil specjalisty.

Z przytaczanych danych wynika, że 61 proc. firm ma większy problem ze znalezieniem kandydatów łączących wiedzę technologiczną z krytycznym myśleniem, komunikacją i umiejętnością nadzorowania systemów niż z pozyskaniem osób dysponujących wyłącznie umiejętnościami technicznymi.

Przyczyną jest sposób, w jaki AI działa już w przedsiębiorstwach. Model może wygenerować odpowiedź, kod lub analizę, ale ktoś musi jeszcze ocenić, czy rezultat jest poprawny, bezpieczny i zgodny z potrzebami firmy. Im bardziej system wpływa na decyzje biznesowe, tym większego znaczenia nabiera kontrola człowieka.

Najbardziej poszukiwane profile coraz częściej łączą kilka elementów:

1. umiejętność budowania i integrowania systemów AI,
2. praktyczne doświadczenie z danymi i środowiskiem produkcyjnym,
3. zdolność oceny jakości działania modeli,
4. komunikację z biznesem i zespołami nietechnicznymi,
5. znajomość zasad bezpieczeństwa oraz nadzoru nad AI.

Dzięki temu specjalista AI przestaje być stanowiskiem definiowanym wyłącznie przez znajomość konkretnego języka programowania czy biblioteki.

Ile zarabia AI Engineer w Polsce

Wysoki popyt na pracowników przekłada się na stawki. Dane płacowe Devire pokazują, że Senior AI Engineer może otrzymywać od 25 do 35 tys. zł brutto miesięcznie na umowie o pracę. Na poziomie Lead lub Principal górna granica dochodzi do 45 tys. zł.

To poziom wynagrodzeń osiągalny przede wszystkim dla osób z doświadczeniem w projektach komercyjnych. Samo ukończenie kursu albo znajomość popularnych narzędzi generatywnej AI nie daje automatycznie dostępu do najwyższych stawek.

Stanowisko	Poziom	Miesięczne wynagrodzenie brutto
AI Engineer	Senior	25–35 tys. zł
AI Engineer	Lead/Principal	32–45 tys. zł
Machine Learning Engineer	Senior	23–33 tys. zł
Data Scientist	Senior	21–30 tys. zł
Data Engineer specjalizujący się w AI	Senior	22–32 tys. zł
LLM Engineer	różne poziomy	15–42 tys. zł
AI Agent Developer	różne poziomy	15–37 tys. zł

Przy porównywaniu ofert trzeba jednak uważać na formę zatrudnienia. Kwota brutto na umowie o pracę nie jest bezpośrednio porównywalna ze stawką netto na kontrakcie B2B. Koszty, podatki, płatny urlop i dodatkowe świadczenia mogą istotnie zmieniać realną wartość oferty.

Najwyższe widełki nie są rynkową średnią. Dotyczą kandydatów na poziomie seniorskim, lead lub principal. Doświadczenie w realnych wdrożeniach jest zwykle ważniejsze niż sama liczba poznanych narzędzi.

Machine Learning Engineer może dostać ponad 30 tys. zł

Jedną z mocno wycenianych specjalizacji pozostaje Machine Learning Engineer. Senior na etacie może otrzymywać 23–33 tys. zł brutto miesięcznie. Przy współpracy B2B podawane stawki sięgają około 180–250 zł netto za godzinę.

Zakres obowiązków takiej osoby jest zwykle szerszy niż samo trenowanie modelu. Inżynier musi przygotować proces wdrożenia, monitorować jakość działania rozwiązania, reagować na zmianę danych i współpracować z infrastrukturą, na której model działa.

Duże znaczenie ma również doświadczenie z MLOps. Firmy nie chcą inwestować w prototyp, który dobrze prezentuje się podczas demonstracji, ale nie radzi sobie z codziennym obciążeniem, zmianą danych czy rosnącą liczbą użytkowników.

W branży coraz częściej powtarza się podobna obserwacja: prototyp AI można przygotować stosunkowo szybko, natomiast zbudowanie stabilnego rozwiązania działającego na dużą skalę wymaga znacznie szerszego doświadczenia.

Właśnie dlatego kandydaci, którzy uczestniczyli w pełnym cyklu życia projektu, są wyceniani wyżej od osób znających przede wszystkim eksperymentalne zastosowania modeli.

LLM Engineer i AI Agent Developer wśród nowych zawodów

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji stworzył stanowiska, które jeszcze kilka lat temu praktycznie nie funkcjonowały w ogłoszeniach rekrutacyjnych. Jednym z nich jest LLM Engineer, czyli specjalista zajmujący się dużymi modelami językowymi.

Zakres pracy może obejmować integrowanie modeli z firmowymi aplikacjami, tworzenie systemów RAG korzystających z wewnętrznych baz wiedzy, ocenę jakości odpowiedzi, optymalizację zapytań oraz dostosowywanie modeli do konkretnego zastosowania. Wynagrodzenia w tej specjalizacji mieszczą się w szerokim przedziale od około 15 do 42 tys. zł brutto miesięcznie, zależnie od doświadczenia i zakresu odpowiedzialności.

Drugą coraz częściej spotykaną rolą jest AI Agent Developer. Taki specjalista buduje systemy zdolne nie tylko generować treści, lecz także wykonywać kolejne działania według ustalonego procesu, komunikować się z narzędziami oraz korzystać z zewnętrznych źródeł danych. Stawki mogą dochodzić do około 37 tys. zł brutto miesięcznie.

Nie oznacza to jednak, że każda nowa nazwa stanowiska automatycznie gwarantuje wysoką pensję. Pracodawcy patrzą przede wszystkim na zakres odpowiedzialności, doświadczenie oraz efekty wcześniejszych wdrożeń.

Data Scientist nadal jest potrzebny, ale jego praca się zmienia

Generatywna AI nie wyeliminowała zapotrzebowania na osoby pracujące z klasyczną analizą danych. Senior Data Scientist może według prezentowanych widełek otrzymywać 21–30 tys. zł brutto miesięcznie, a Data Engineer wyspecjalizowany w projektach AI około 22–32 tys. zł.

Zmienia się natomiast zestaw oczekiwanych umiejętności. Coraz częściej znajomość modeli predykcyjnych i statystyki trzeba łączyć z rozwiązaniami generatywnymi, usługami chmurowymi oraz budowaniem przepływów danych dla systemów AI.

Dane są przy tym jednym z najczęściej niedocenianych elementów projektu. Nawet zaawansowany model nie rozwiąże problemu źle opisanych, niespójnych albo niedostępnych informacji. Z tego powodu doświadczeni Data Engineerowie pozostają potrzebni także tam, gdzie firma korzysta z gotowych modeli oferowanych przez zewnętrznych dostawców.

AI nie usuwa wcześniejszych specjalizacji jednym ruchem. Częściej rozszerza ich zakres i zmienia zestaw narzędzi. Osoba, która łączy solidne podstawy z nowymi rozwiązaniami, ma dziś większe możliwości wyboru projektów.

Najtrudniej znaleźć ludzi z doświadczeniem we wdrażaniu AI

Rynek szybko nauczył się odróżniać eksperymentowanie z chatbotem od budowania rozwiązania przeznaczonego dla setek lub tysięcy użytkowników. W drugim przypadku pojawiają się kwestie bezpieczeństwa danych, kosztów działania, jakości wyników, skalowania infrastruktury i integracji z istniejącymi systemami.

Szczególnie poszukiwane są osoby mające praktyczne doświadczenie z generatywną AI. Taki kandydat potrafi nie tylko wybrać model, ale również zdecydować, czy dane zadanie wymaga RAG, dostrajania modelu, agentów, klasycznego Machine Learning czy prostszego rozwiązania bez AI.

Specjaliści odpowiedzialni za architekturę systemów AI należą do trudniejszych do pozyskania, ponieważ firmy potrzebują osób rozumiejących jednocześnie modele, infrastrukturę i biznesowe skutki wdrożenia.

To tłumaczy, dlaczego najwyższe wynagrodzenia pojawiają się na stanowiskach o dużej odpowiedzialności. Firma płaci nie tylko za pisanie kodu, ale również za ograniczanie ryzyka kosztownego błędu podczas wdrożenia.

Rynek AI nie ogranicza się już do branży IT

Dane o planach rekrutacyjnych pokazują szerszą zmianę. Produkcja, finanse i ochrona zdrowia potrzebują specjalistów technologicznych, ponieważ sztuczna inteligencja trafia bezpośrednio do procesów, które wcześniej nie były kojarzone z zespołami AI.

Jednocześnie nie każdy pracownik będzie musiał zostać programistą. Dla wielu stanowisk większe znaczenie może mieć umiejętność odpowiedniego korzystania z narzędzi, oceny ich wyników i rozumienia ograniczeń.

Największa premia płacowa pozostaje jednak po stronie osób, które potrafią coś więcej niż obsłużyć gotową aplikację. Zarobki specjalistów AI na poziomie 30–45 tys. zł dotyczą przede wszystkim doświadczonych inżynierów oraz ekspertów odpowiedzialnych za zaawansowane wdrożenia.

Co dalej z pracą i zarobkami w AI

Dane z rynku rekrutacyjnego pokazują wyraźny rozdźwięk pomiędzy potrzebami firm a liczbą kandydatów z odpowiednim doświadczeniem. 86 proc. organizacji deklarujących plany zwiększania zatrudnienia w AI oznacza, że konkurencja o wykwalifikowanych pracowników nie ogranicza się już do największych spółek technologicznych.

Najbardziej doświadczeni AI Engineerowie mogą otrzymywać do 45 tys. zł brutto miesięcznie, LLM Engineerowie do 42 tys. zł, a AI Agent Developerzy do 37 tys. zł. Dobre stawki dotyczą także Machine Learning Engineerów, Data Scientistów i Data Engineerów.

Najcenniejsza staje się jednak nie znajomość pojedynczego narzędzia, lecz umiejętność przeprowadzenia projektu od pomysłu do działającego rozwiązania. Właśnie doświadczenie we wdrażaniu, skalowaniu i kontrolowaniu systemów AI coraz częściej decyduje o tym, kto trafia do najwyższych przedziałów wynagrodzeń.