Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Alternatywne, neutralne płciowo nazwy dla stanowiska: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Polskie propozycje

• Specjalista/Specjalistka do spraw uczenia maszynowego
• Inżynier/Inżynierka uczenia maszynowego
• Analityk/Analityczka uczenia maszynowego
• Osoba pracująca na stanowisku specjalisty ds. uczenia maszynowego
• Kandydat/Kandydatka na stanowisko specjalisty ds. uczenia maszynowego

Angielskie propozycje

• Machine Learning Engineer
• Machine Learning Specialist

Zarobki na stanowisku Specjalista do spraw uczenia maszynowego

W zależności od doświadczenia możesz liczyć na zarobki od ok. 10 000 do 30 000+ PLN brutto miesięcznie (najczęściej w firmach technologicznych i finansowych w większych miastach).

Na poziom wynagrodzenia wpływają m.in.:

• Doświadczenie zawodowe (junior/mid/senior, portfolio wdrożeń produkcyjnych)
• Region/miasto (Warszawa, Kraków, Wrocław, Trójmiasto vs. mniejsze ośrodki; praca zdalna)
• Branża/sektor (finanse, e-commerce, cyberbezpieczeństwo, przemysł, medtech)
• Specjalizacja (NLP/LLM, computer vision, MLOps, fraud detection, recommender systems)
• Znajomość chmury i skalowania (AWS/Azure/GCP), data engineering
• Forma zatrudnienia (UoP vs. B2B), zakres odpowiedzialności i rola w produkcie
• Certyfikaty i potwierdzone kompetencje (cloud, bezpieczeństwo, inżynieria danych)

Formy zatrudnienia i rozliczania: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

W Polsce w tym zawodzie dominują etaty w firmach technologicznych oraz kontrakty B2B w software house’ach i centrach usług wspólnych. W projektach badawczo-rozwojowych spotyka się także współpracę grantową lub zadaniową.

• Umowa o pracę (pełny etat; czasem część etatu w R&D lub przy projektach uczelnianych)
• Umowa zlecenie / umowa o dzieło (rzadziej; np. prototyp, analiza danych, audyt modelu)
• Działalność gospodarcza (B2B) – częsta w IT, szczególnie na poziomie mid/senior
• Praca tymczasowa / sezonowa – sporadycznie (krótkie projekty, zastępstwa, pilotaże)
• Kontrakty projektowe (np. przez pośredników/outsourcing, współpraca międzynarodowa z Polski)

Typowe formy rozliczania to wynagrodzenie miesięczne (UoP) oraz stawka dzienna lub godzinowa (B2B). Premie mogą zależeć od wyników projektu, KPI produktu, jakości wdrożenia czy terminowości.

Zadania i obowiązki na stanowisku Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Zakres obowiązków obejmuje pełny cykl pracy z danymi i modelami: od przygotowania danych, przez budowę i testowanie algorytmów, po wdrożenie oraz utrzymanie rozwiązań ML w środowisku produkcyjnym.

• Tworzenie produktów i funkcji opartych o AI/ML (np. analiza obrazów, dane transakcyjne)
• Dobór podejścia modelowego (uczenie nadzorowane i nienadzorowane) do problemu biznesowego
• Przygotowywanie zbiorów danych: czyszczenie, konwersja, etykietowanie i ekstrakcja cech
• Trenowanie, strojenie i ewaluacja modeli (metryki jakości, walidacja, testy)
• Budowa modeli segmentacji oraz algorytmów automatycznego oznaczania obszarów i ich ocena
• Modyfikacja i optymalizacja sieci splotowych pod kątem szybkości i dokładności
• Badanie i rozwój modeli reidentyfikacji: trening, ewaluacja, porównania wariantów
• Wykrywanie nieprawidłowości/nadużyć w transakcjach (fraud/anomaly detection)
• Projektowanie i ulepszanie algorytmów wyszukiwania, filtrowania i rekomendacji treści
• Tworzenie raportów technicznych i dokumentacji (wnioski, ograniczenia, ryzyka)
• Współpraca z zespołami: data engineering, backend, produkt, bezpieczeństwo, compliance
• Przestrzeganie standardów cyberbezpieczeństwa oraz zasad BHP, ergonomii i etyki

Wymagane umiejętności i kwalifikacje: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Wymagane wykształcenie

• Najczęściej: studia I/II stopnia z informatyki, matematyki, statystyki, automatyki i robotyki, telekomunikacji, fizyki lub kierunków data science
• Mile widziane: studia podyplomowe z uczenia maszynowego/analityki danych lub doświadczenie projektowe potwierdzające kompetencje

Kompetencje twarde

• Programowanie: Python (często także SQL; czasem C++/Java/Scala)
• Biblioteki ML/DL: scikit-learn, PyTorch i/lub TensorFlow; narzędzia do przetwarzania danych (NumPy, pandas)
• Podstawy matematyczne: statystyka, algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa, optymalizacja
• Praca z danymi: pipeline’y, jakość danych, walidacja, unikanie data leakage
• Ewaluacja modeli: dobór metryk, testy A/B, analiza błędów, interpretowalność
• Computer vision/NLP (w zależności od profilu): segmentacja, detekcja, embeddingi, reidentyfikacja
• Inżynieria oprogramowania: Git, code review, testy, projektowanie API
• Wdrażanie: konteneryzacja (Docker), podstawy CI/CD, monitoring modeli, MLOps (często jako atut)
• Chmura i skalowanie (często wymagane): AWS/Azure/GCP, praca na GPU
• Cyberbezpieczeństwo i ochrona danych: bezpieczne przetwarzanie, kontrola dostępu, podstawy privacy

Kompetencje miękkie

• Komunikacja z biznesem i umiejętność tłumaczenia wyników na język decyzji
• Myślenie analityczne i dociekliwość badawcza
• Dobra organizacja pracy i priorytetyzacja (eksperymenty vs. delivery)
• Współpraca w zespole interdyscyplinarnym
• Odporność na niepewność (wyniki eksperymentów, zmienność danych)

Certyfikaty i licencje

• AWS Certified Machine Learning – Specialty (lub nowsze ścieżki ML w AWS)
• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
• Google Cloud – Professional Machine Learning Engineer
• Certyfikaty z obszaru bezpieczeństwa/ochrony danych jako atut (np. ISO 27001 awareness, szkolenia RODO)

Specjalizacje i ścieżki awansu: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Warianty specjalizacji

• Computer Vision – modele do analizy obrazu/wideo (segmentacja, detekcja, reidentyfikacja), optymalizacja na edge
• NLP i LLM – budowa rozwiązań językowych, RAG, klasyfikacja, ekstrakcja informacji, ocena jakości odpowiedzi
• Fraud/Anomaly Detection – wykrywanie nadużyć i nieprawidłowości w danych transakcyjnych
• Recommender Systems & Search – rekomendacje, ranking, filtrowanie treści, personalizacja
• MLOps/ML Platform – automatyzacja treningu i wdrożeń, monitoring, governance modeli
• Applied Research – prototypowanie i eksperymenty, publikacje/raporty, praca blisko R&D

Poziomy stanowisk

• Junior / Początkujący – wsparcie w przygotowaniu danych, eksperymentach i implementacjach pod nadzorem
• Mid / Samodzielny – samodzielne prowadzenie zadań end-to-end, współodpowiedzialność za wdrożenia
• Senior / Ekspert – architektura rozwiązań, mentoring, decyzje technologiczne, jakość i ryzyka produkcyjne
• Kierownik / Manager – prowadzenie zespołu, roadmapa, budżet, współpraca z interesariuszami

Możliwości awansu

Typowa ścieżka kariery prowadzi od roli juniora (modelowanie i dane pod opieką) przez samodzielnego inżyniera (wdrożenia produkcyjne) do seniora/tech leada (standardy, architektura, mentoring). Alternatywnie możliwy jest rozwój w stronę MLOps/Platform, roli Data Science Lead, Product Ownera w obszarze AI lub menedżera zespołu AI.

Ryzyka i wyzwania w pracy: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Zagrożenia zawodowe

• Obciążenie układu mięśniowo-szkieletowego i wzroku (długotrwała praca przy komputerze), ryzyko przeciążeń i bólów kręgosłupa
• Stres wynikający z odpowiedzialności za jakość modeli w produkcji (błędy mogą wpływać na klientów, finanse lub bezpieczeństwo)

Wyzwania w pracy

• Jakość i dostępność danych: braki, bias, drift danych, trudności w etykietowaniu
• Przeniesienie modelu z prototypu do produkcji (wydajność, koszty, monitoring, wersjonowanie)
• Wymagania biznesowe vs. ograniczenia techniczne (czas, budżet, infrastruktura)
• Wyjaśnialność i zaufanie do modeli (interpretacja wyników przez interesariuszy)
• Utrzymanie modeli w czasie (data/model drift, zmiany procesu, nowe zachowania użytkowników)

Aspekty prawne

W praktyce ważne są obowiązki związane z ochroną danych (RODO), tajemnicą przedsiębiorstwa, prawami autorskimi do kodu i modeli oraz wymaganiami regulacyjnymi specyficznymi dla branży (np. finanse, med). Coraz większe znaczenie mają także zasady odpowiedzialnego użycia AI, audytowalność rozwiązań i dokumentowanie procesu uczenia oraz ewaluacji.

Perspektywy zawodowe: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Zapotrzebowanie na rynku pracy

Zapotrzebowanie rośnie i powinno utrzymywać się na wysokim poziomie. Firmy w Polsce (szczególnie z sektorów IT, finansów i e-commerce) inwestują w automatyzację, personalizację i analizę ryzyka, co zwiększa liczbę projektów ML. Dodatkowo wiele organizacji przechodzi z eksperymentów na wdrożenia produkcyjne, co tworzy popyt na osoby łączące modelowanie z inżynierią.

Wpływ sztucznej inteligencji

AI jest jednocześnie narzędziem pracy i katalizatorem zmian. Nowe modele (np. generatywne) przyspieszają prototypowanie i część zadań (kodowanie, testy, analiza), ale zwiększają wagę kompetencji: oceny jakości, bezpieczeństwa, danych, integracji i odpowiedzialności. To bardziej szansa niż zagrożenie – rola przesuwa się w stronę projektowania rozwiązań, nadzoru nad cyklem życia modeli i zapewniania ich zgodności z wymaganiami.

Trendy rynkowe

Najważniejsze trendy to: rozwój MLOps i platform ML, wykorzystywanie LLM w produktach (RAG, agentowe workflow), nacisk na governance i bezpieczeństwo, optymalizacja kosztów inferencji oraz wdrożenia na urządzeniach brzegowych (edge AI). Rośnie też znaczenie jakości danych, monitoringu driftu oraz standardów dokumentacji modeli.

Typowy dzień pracy: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

Dzień pracy jest zwykle podzielony między pracę koncepcyjną, eksperymenty na danych, implementację oraz komunikację z zespołem i interesariuszami. Wiele zależy od etapu projektu: prototyp, wdrożenie lub utrzymanie modeli w produkcji.

• Poranne obowiązki: przegląd wyników nocnych treningów/eksperymentów, kontrola pipeline’ów i ewentualnych alertów z monitoringu
• Główne zadania w ciągu dnia: przygotowanie danych, strojenie modeli, analiza błędów, porównanie metryk, optymalizacja wydajności
• Spotkania, komunikacja: daily ze scrumem/zespołem, konsultacje z produktem i data engineering, uzgadnianie wymagań i kryteriów sukcesu
• Zakończenie dnia: dokumentacja wniosków, commit kodu, plan kolejnych eksperymentów, aktualizacja raportu technicznego

Narzędzia i technologie: Specjalista do spraw uczenia maszynowego

W pracy wykorzystuje się zestaw narzędzi do programowania, przetwarzania danych, trenowania modeli oraz ich wdrażania i monitorowania.

• Języki: Python, SQL (czasem: Scala/Java/C++)
• Biblioteki ML/DL: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost/LightGBM
• Przetwarzanie danych: pandas, NumPy, Spark (w większych środowiskach)
• Wizualizacja i analiza: Jupyter/VS Code, Matplotlib/Seaborn, notebooki
• Wersjonowanie: Git, code review (np. GitHub/GitLab/Bitbucket)
• Konteneryzacja i wdrożenia: Docker, Kubernetes (w zależności od organizacji)
• MLOps/monitoring: MLflow, Weights & Biases, narzędzia do monitoringu metryk i driftu (różne stacki)
• Chmura: AWS/Azure/GCP, zasoby GPU, usługi do treningu i inferencji
• Bazy danych i hurtownie: PostgreSQL, BigQuery/Snowflake/Redshift (zależnie od firmy)
• Bezpieczeństwo: narzędzia IAM, skanery podatności, standardy i procedury security