Zatrudnianie inżynierów danych w Polsce staje się coraz częstszą strategia firm, które chcą budować skalowalne zespoły danych bez konieczności przepłacania za specjalistów z rynków zachodnich. Polska oferuje wyjątkowe połączenie kompetencji technicznych, znajomości języków obcych i konkurencyjnych kosztów zatrudnienia.
W tym przewodniku pokażemy Ci, jak skutecznie dotrzeć do najlepszych specjalistów ds. danych i zbudować zespół, który dostarczy realną wartość biznesową.
Dlaczego warto zatrudniać inżynierów danych w Polsce?
Polska to jeden z największych hubów IT w Europie Środkowo-wschodniej.
W 2024 roku branża ICT przekroczyła 500 tys. zatrudnionych specjalistów. Na tle tego wzrostu szczególnie wyróżnia się rola inżynierów danych, programistów ETL, architektów danych czy data scientists.
Dlaczego zagraniczne firmy inwestują w polski rynek danych?
- Wysokie kompetencje techniczne: programowanie (Python, SQL, Scala), chmura (AWS, GCP, Azure), narzędzia ETL (Airflow, dbt).
- Znajomość angielskiego: PulsHR twierdzi, że niemal wszyscy specjaliści IT w Polsce posługują się płynnie angielskim.
- Lokalizacja i strefa czasowa: idealna dla firm z UK, DACH i USA.
- Niższe koszty zatrudnienia: nawet o 40% niższe niż w krajach zachodnich.
Kim jest inżynier danych i czym się zajmuje?
Inżynier danych (data engineer) odpowiada za tworzenie, rozwijanie i utrzymywanie systemów do przetwarzania danych. To on projektuje potoki danych (data pipelines), łączy różne źródła danych i wspiera zespoły analityczne oraz data scientistów. W skrócie: bez niego dane nie trafiłyby tam, gdzie trzeba, w czasie, który ma znaczenie.
Kompetencje idealnego inżyniera danych
Wybierając specjalistów ds. danych warto zwrócić uwagę na ich umiejętności techniczne. Kompetentny inżynier danych powinien znać:
- języki programowania: Python, SQL, Scala,
- technologie Big Data: Spark, Kafka, Hadoop,
- narzędzia do zarządzania danymi i procesami ETL: Airflow, dbt,
- platformy chmurowe: AWS, Azure, Google Cloud Platform,
- systemy hurtowni danych: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery,
- podejścia DevOps oraz DataOps.
Specjaliści tacy jak programiści ETL czy architekci danych, którzy posiadają takie umiejętności, są niezwykle cenni, choć zwykle wymagają wyższych stawek.
Jak skutecznie przyciągać najlepszych specjalistów?
Rynek specjalistów ds. danych jest bardzo konkurencyjny. Kandydatów poszukują nie tylko polskie firmy, ale także organizacje z Wielkiej Brytanii, Niemiec czy USA. W rekrutacji liczy się przede wszystkim tempo działania oraz jakość komunikacji.
Chcesz skutecznie zatrudnić na stanowisko inżyniera danych? Zadbaj o:
- Szczegółowy i przejrzysty opis stanowiska – jasno zakomunikuj wymagania i obowiązki w swoim ogłoszeniu, zawrzyj widełki dot. wynagrodzenia oraz preferowane formy współpracy. Koniecznie wspomnij, w jakim stacku technologicznym będzie pracował kandydat. To ważna informacja. Im więcej detali dasz kandydatom na start, tym lepiej.
- Opcje pracy zdalnej lub hybrydowej – nie ma co ukrywać, w dziejszych kandydaci oczekują elastyczności w tym zakresie, szczególnie w branży IT. Firmy, które oferują remote-friendly set-up (w pełni zdalne lub elastyczne środowisko pracy), mają znacznie większe szanse na przyciągnięcie najlepszych specjalistów. Dla wielu praca zdalna to już nie benefit, a standard, warto więc jasno zaznaczyć to już w ogłoszeniu rekrutacyjnym.
- Realistyczne ścieżki rozwoju – specjaliści szukają miejsc, gdzie będą mogli się rozwijać. Szkolenia, budżety edukacyjne, czy ścieżki mentoringowe to częste zachęty oferowane w branży IT.
- Kulturę feedbacku i transparentności – kluczowe aspekty dla współczesnych ekspertów, nie tylko w IT. Kandydaci doceniają jasną komunikację i szybkie decyzje rekrutacyjne. Więcej o znaczeniu feedbacku w procesie rekrutacji przeczytasz tutaj.
| Rekrutujesz na stanowiska IT?Sprawdź, czym różni się rekrutacja specjalistów IT od klasycznych procesów i na co zwracają uwagę kandydaci techniczni.→ Jak wygląda rekrutacja w branży IT – przeczytaj na blogu Talent Place |
Jak przygotować się do rekrutacji inżyniera danych?
Skuteczna rekrutacja wymaga zgodności profilu kandydata, dlatego zanim zaczniesz szukać osób na nowe stanowisko, poświęć chwilę by porządnie zdefiniować:
- Specyfikę roli: Czy potrzebujesz osoby do budowy potoków danych, integracji systemów, czy zarządzania hurtownią danych?
- Wymagania techniczne: Określ precyzyjnie niezbędne umiejętności technologiczne.
- Zakres projektu: Większe, bardziej złożone projekty wymagają specjalistów o wyższym poziomie doświadczenia.
Jakie są wyzwania w rekrutacji Data Engineerów?
- Brak standaryzacji tytułów – różnica między „Data Engineerem” a „ETL Developerem” może być znaczna
- Długość procesu rekrutacyjnego – topowi kandydaci są dostępni maksymalnie 2–3 tygodnie
- Konkurencja międzynarodowa – firmy z UK, Niemiec czy USA rekrutują tych samych kandydatów
- Pula kandydatów – większość topowych kandydatów to tzw. pasywni kandydaci, czyli tacy, którze nie szukają aktywnie pracy
Właśnie dlatego szybkość, jasność komunikacji i oferta skrojona pod potrzeby kandydata mają kluczowe znaczenie.
Gdzie szukać najlepszych kandydatów?
Nie wystarczy wrzucić ogłoszenia. Najlepsze talenty to kandydaci pasywni. Oni nie szukają pracy, ale są otwarci na ciekawe propozycje. Najskuteczniejsze kanały to:
- LinkedIn Recruiter
- Portale IT: NoFluffJobs, JustJoin.IT, Bulldogjob
- Meetupy i społeczności techniczne: grupy Slack, Discord, wydarzenia PyData
- Agencje specjalizujące się w IT, takie jak Talent Place, które działają w modelu crowdstaffing.
Ile kosztuje zatrudnienie na stanowisko Data Engineer?
Zatrudnianie specjalistów ds. danych wiąże się z różnymi kosztami, zależnymi od doświadczenia i modelu współpracy.
Na podstawie raportów płacowych Bulldogjob, NoFluffJobs oraz Stack Overflow Survey 2024, przygotowaliśmy poglądowe widełki na stanowisku data engineer.
| Poziom doświadczenia | B2B netto/miesiąc | UoP brutto/miesiąc |
| Junior | 10 000–14 000 zł | 8 000–11 000 zł |
| Mid | 16 000–22 000 zł | 13 000–18 000 zł |
| Senior | 24 000–34 000 zł | 18 000–28 000 zł |
A co jeżeli chodzi o modele zatrudnienia? W Polsce najczęściej wybierane są dwa modele: Umowa o Pracę (UoP) oraz Umowa B2B. Każdy ma swoje zalety i ograniczenia, zarówno dla pracodawcy, jak i kandydata. Jeśli nie wiesz, na który model się zdecydować, przeczytaj nasze porównanie: Umowa o pracę vs kontrakt B2B – Czym się różnią i które wybrać?
Dla firm zagranicznych atrakcyjny jest Employer of Record (EOR), który ogranicza ryzyko prawne związane z zatrudnianiem specjalistów w Polsce.
Podsumowanie: Jak zdobyć przewagę w rekrutacji IT?
Zatrudnianie inżynierów danych, programistów ETL czy architektów danych w Polsce to strategiczny ruch dla każdej firmy, która poważnie myśli o rozwijaniu zaawansowanych systemów opartych o Big Data.
Jednak najlepsi są na rynku bardzo krótko, dlatego kluczowe znaczenie ma szybkość decyzji. Im wcześniej rozpoczniesz proces rekrutacji, tym większą masz szansę na pozyskanie talentów, które dadzą Ci przewagę konkurencyjną na rynku.
Jeżeli samodzielna rekrutacja inżyniera danych wydaje Ci się skomplikowana lub potrzebujesz skutecznego partnera, skontaktuj się z nami.
Eksperci Talent Place specjalizują się w rekrutacji IT metodą crowdstaffingu, dzięki czemu szybko i efektywnie docieramy do najlepszych kandydatów.
_________________________________
FAQ
Q1: Jak długo trwa rekrutacja Data Engineera w Polsce?
Średni czas rekrutacji to 3–5 tygodni. Najlepsi kandydaci są zwykle dostępni tylko przez 1–2 tygodnie, więc szybka decyzja jest kluczowa.
Q2: Czy można zatrudnić inżyniera danych z Polski bez otwierania firmy w Polsce?
Tak. Rozwiązaniem jest model Employer of Record (EOR), który umożliwia legalne zatrudnienie i rozliczanie specjalisty bez potrzeby rejestrowania spółki w Polsce.
Q3: Jaki model umowy preferują inżynierowie danych?
To zależy. UoP daje stabilność i sprawdza się przy długofalowym zatrudnieniu (np. juniorów). B2B jest elastyczne, mniej kosztowne i często preferowane przez seniorów.
Q4: Czy Polska jest konkurencyjna kosztowo?
Tak, w porównaniu do Europy Zachodniej czy USA koszty są znacząco niższe, nawet o 40%.
Q5: Jakie są najpopularniejsze miasta w Polsce do zatrudniania Data Engineerów?
Najwięcej kandydatów znajdziesz w Warszawie, Krakowie, Wrocławiu, Poznaniu i Trójmieście. Coraz więcej ekspertów pracuje też w pełni zdalnie, także warto rozważyć kandydatów również z mniejszych miast.
Q6: Czy muszę znać się na technologiach, żeby rekrutować inżyniera danych?
Nie musisz być specjalistą IT, ale warto współpracować z doświadczonym rekruterem technicznym lub partnerem, który rozumie różnice między rolami takimi jak Data Engineer, ETL Developer i Data Scientist.
Q7: Jakie benefity są najważniejsze dla inżynierów danych?
Poza wynagrodzeniem: elastyczne godziny pracy, możliwość pracy zdalnej, wpływ na wybór technologii, budżet szkoleniowy, oraz jasna ścieżka rozwoju (technicznego lub liderskiego).
