Ekonometryk

Alternatywne, neutralne płciowo nazwy dla stanowiska: Ekonometryk

Polskie propozycje

• Ekonometryk / Ekonometryczka
• Specjalista/Specjalistka ds. ekonometrii
• Analityk/Analityczka ekonometryczny/a
• Osoba pracująca na stanowisku ekonometryka
• Kandydat/Kandydatka na stanowisko ekonometryka

Angielskie propozycje

• Econometrician
• Econometrics Analyst

Zarobki na stanowisku Ekonometryk

W zależności od doświadczenia i sektora możesz liczyć na zarobki od ok. 7 000 do 18 000 PLN brutto miesięcznie, a w rolach eksperckich (np. finanse/consulting) również więcej.

Na poziom wynagrodzenia wpływają m.in.:

• Doświadczenie zawodowe (junior vs. samodzielny specjalista vs. ekspert)
• Region/miasto (najwyższe stawki zwykle w Warszawie, Krakowie, Wrocławiu, Trójmieście)
• Branża/sektor (bankowość, ubezpieczenia, consulting, big tech, sektor publiczny, uczelnie)
• Zakres odpowiedzialności (prognozowanie, pricing, ryzyko, polityki publiczne, modele produkcyjne)
• Certyfikaty i specjalizacje (np. obszar ryzyka, data science, chmura)
• Znajomość narzędzi (R/Python, SQL, narzędzia BI, praca na dużych zbiorach danych)
• Forma współpracy (UoP vs. B2B) i negocjacje stawek

Formy zatrudnienia i rozliczania: Ekonometryk

Ekonometrycy pracują zarówno w firmach prywatnych (finanse, doradztwo, przemysł), jak i w instytucjach publicznych oraz na uczelniach. Częsta jest praca hybrydowa lub zdalna, zwłaszcza przy projektach analitycznych.

• Umowa o pracę (pełny etat, rzadziej część etatu; popularna w bankach, instytucjach publicznych, korporacjach)
• Umowa zlecenie / umowa o dzieło (np. analizy ad hoc, ekspertyzy, projekty badawcze)
• Działalność gospodarcza (B2B) (częste w konsultingu, projektach data/analytics, współpracy międzynarodowej)
• Praca tymczasowa / sezonowa (rzadziej; np. projekty badawcze, granty, krótkie wdrożenia)
• Kontrakty projektowe w ramach konsorcjów badawczych lub grantów (uczelnie, think-tanki)

Typowe formy rozliczania: pensja miesięczna (UoP), stawka godzinowa/dzienna (B2B, projekty), ryczałt za rezultat (ekspertyza/model), sporadycznie premie za wyniki projektu.

Zadania i obowiązki na stanowisku Ekonometryk

Zakres pracy obejmuje pozyskanie danych, budowę i weryfikację modeli oraz przygotowanie wniosków dla biznesu lub instytucji. Istotna jest jakość danych, dobór metod oraz rzetelna interpretacja wyników.

• Definiowanie problemu ekonomicznego i hipotez badawczych (np. wpływ ceny na popyt, skutki promocji, zmiany stóp procentowych)
• Dobór lub konstrukcja modelu ekonometrycznego (np. modele regresyjne, panelowe, czasowe)
• Zbieranie danych i ocena ich wiarygodności (GUS, NBP, Eurostat, dane firmowe, dane transakcyjne)
• Czyszczenie danych, imputacja braków, identyfikacja obserwacji odstających
• Estymacja parametrów modelu i dobór zmiennych objaśniających
• Testowanie założeń i jakości modelu (diagnostyka, testy istotności, ryzyko błędu)
• Prognozowanie i scenariusze „co-jeśli” (symulacje wrażliwości, stres-testy)
• Analiza efektywności procesów gospodarczych (produktywność, koszty, wydajność pracy)
• Opracowywanie rekomendacji, raportów i prezentacji wyników dla interesariuszy
• Współpraca z zespołami biznesowymi/IT (wdrożenia modeli, automatyzacja raportów)
• Udział w projektowaniu narzędzi analitycznych i procedur monitoringu (KPI, dashboardy)
• Prowadzenie ekspertyz lub prac badawczo-rozwojowych (publikacje, granty, audyty modeli)

Wymagane umiejętności i kwalifikacje: Ekonometryk

Wymagane wykształcenie

• Najczęściej: studia wyższe (licencjat/inżynier + magister) z ekonometrii, ekonomii, matematyki, statystyki, metod ilościowych, data science lub finansów ilościowych
• W rolach badawczych/analitycznych w instytucjach: mile widziane studia doktoranckie lub doświadczenie naukowe

Kompetencje twarde

• Metody ekonometryczne i statystyczne (regresja, modele panelowe, szeregi czasowe, testy hipotez)
• Programowanie i analiza danych: R lub Python (pandas, statsmodels), oraz SQL
• Praca na dużych zbiorach danych, przygotowanie pipeline’ów danych (ETL/ELT w podstawowym zakresie)
• Umiejętność interpretacji wyników i oceny ryzyka błędu (bias, overfitting, ograniczenia danych)
• Wizualizacja danych i raportowanie (np. Power BI, Tableau, R Markdown/Quarto, Jupyter)
• Znajomość zagadnień ekonomicznych (mikro/makro), finansów, rynku pracy, handlu, cen
• Podstawy ekonomii instytucjonalnej i rozumienie kontekstu regulacyjnego (w zależności od branży)

Kompetencje miękkie

• Myślenie analityczne i krytyczne (umiejętność kwestionowania założeń)
• Komunikacja z osobami nietechnicznymi (tłumaczenie modeli i niepewności)
• Dokładność i odpowiedzialność za jakość danych oraz wniosków
• Organizacja pracy projektowej, priorytetyzacja zadań, terminowość
• Współpraca w zespole (biznes–analityka–IT) i umiejętność zbierania wymagań

Certyfikaty i licencje

• Nie są formalnie wymagane, ale mogą pomóc: certyfikaty z analizy danych/BI (np. Microsoft Power BI), kursy chmurowe (Azure/AWS/GCP), certyfikacje z obszaru ryzyka/finansów (np. FRM) w zależności od stanowiska

Specjalizacje i ścieżki awansu: Ekonometryk

Warianty specjalizacji

• Ekonometra szeregów czasowych i prognozowania – modele makro, popyt/podaż, forecasting sprzedaży i wskaźników
• Ekonometra w finansach i ryzyku – modele ryzyka kredytowego/rynkowego, stres-testy, walidacja modeli
• Ekonometra w marketingu i cenach (pricing) – elastyczności cenowe, atrybucja, efektywność kampanii
• Ekonometra rynku pracy i płac – analizy zatrudnienia, produktywności, polityk HR i skutków regulacji
• Ekonometra polityk publicznych – ewaluacje programów, metody przyczynowe (np. różnice w różnicach, matching)
• Ekonometra w przemyśle i produkcji – efektywność procesów, koszty, planowanie i optymalizacja

Poziomy stanowisk

• Junior / Początkujący – wsparcie w przygotowaniu danych, proste modele, raporty
• Mid / Samodzielny – prowadzenie analiz end-to-end, samodzielne rekomendacje, kontakt z biznesem
• Senior / Ekspert – projektowanie metod, audyt i walidacja modeli, mentoring, odpowiedzialność za standardy
• Kierownik / Manager – zarządzanie zespołem analitycznym, roadmapa modeli, priorytety biznesowe

Możliwości awansu

Typowa ścieżka kariery prowadzi od ról analitycznych (junior/mid) do eksperckich (senior, lead economist/lead data analyst) lub menedżerskich. Częstym kierunkiem rozwoju jest przejście w data science/ML, zarządzanie produktami analitycznymi, consulting strategiczny albo specjalizacja w ryzyku i walidacji modeli w finansach.

Ryzyka i wyzwania w pracy: Ekonometryk

Zagrożenia zawodowe

• Obciążenie wzroku i układu mięśniowo-szkieletowego (wielogodzinna praca przy komputerze)
• Stres związany z odpowiedzialnością za rekomendacje biznesowe i krótkie terminy

Wyzwania w pracy

• Jakość danych (braki, błędy, zmiany definicji wskaźników, problemy z porównywalnością)
• Ryzyko błędnej interpretacji zależności (korelacja vs. przyczynowość) i dobór metody do problemu
• Komunikacja niepewności modelu (przedziały ufności, ryzyka, założenia) osobom decyzyjnym
• Utrzymanie modeli w czasie (zmiany reżimu gospodarczego, drift danych, zmiany zachowań klientów)
• Łączenie perspektywy ekonomicznej z wdrożeniem technicznym (automatyzacja, monitoring, MLOps/ModelOps)

Aspekty prawne

Zawód nie jest regulowany, ale w praktyce ważne są: ochrona danych (RODO), tajemnica przedsiębiorstwa, zgodność z regulacjami branżowymi (np. w finansach: wymogi dotyczące modeli, audytowalność, dokumentacja i governance). Ekonometryk może ponosić odpowiedzialność służbową za rzetelność analiz i raportowania w ramach organizacji.

Perspektywy zawodowe: Ekonometryk

Zapotrzebowanie na rynku pracy

Zapotrzebowanie na kompetencje ekonometryczne utrzymuje się na wysokim poziomie i w wielu obszarach rośnie, ponieważ firmy i instytucje coraz częściej podejmują decyzje w oparciu o dane (forecasting, pricing, ryzyko, optymalizacja). Umiejętności ekonometryczne są też przenośne do ról z pogranicza analityki danych i data science.

Wpływ sztucznej inteligencji

AI jest głównie szansą: automatyzuje część pracy (czyszczenie danych, generowanie kodu, szybkie testowanie wariantów modeli), ale zwiększa znaczenie nadzoru merytorycznego. Rola ekonometryka przesuwa się w stronę formułowania właściwych pytań, oceny jakości danych, walidacji założeń, interpretacji oraz odpowiedzialnego wdrożenia i monitoringu modeli. Kluczowe stają się umiejętności łączenia metod klasycznych z ML oraz wyjaśnialność wyników.

Trendy rynkowe

Rosną: zastosowania metod przyczynowych (causal inference) w biznesie, automatyzacja raportowania (BI), praca na danych granularnych (transakcyjnych), oraz wymagania dotyczące dokumentowania i audytowalności modeli (zwłaszcza w finansach). Coraz częściej oczekuje się też kompetencji chmurowych i umiejętności wdrażania modeli do procesów decyzyjnych (ModelOps).

Typowy dzień pracy: Ekonometryk

Dzień pracy ekonometryka zwykle łączy analizę danych, modelowanie i komunikację wyników. Harmonogram zależy od tego, czy dominuje praca projektowa (np. model popytu) czy cykliczne raportowanie (np. prognozy).

• Poranne obowiązki: przegląd wyników z automatycznych raportów, sprawdzenie jakości danych, plan dnia i priorytetów
• Główne zadania w ciągu dnia: przygotowanie zbioru danych, estymacja modeli, testy diagnostyczne, porównanie wariantów i dobór najlepszego podejścia
• Spotkania, komunikacja: konsultacje z biznesem/zespołem badawczym, doprecyzowanie założeń, prezentacja wniosków i ograniczeń modelu
• Zakończenie dnia: dokumentacja modelu i wniosków, zapis kodu w repozytorium, plan kolejnych kroków (np. symulacje scenariuszy, walidacja)

Narzędzia i technologie: Ekonometryk

Ekonometryk korzysta głównie z narzędzi do analizy danych, statystyki i raportowania oraz z rozwiązań wspierających współpracę i kontrolę wersji.

• Języki i środowiska: R, Python (np. Jupyter)
• Bazy danych i zapytania: SQL (np. PostgreSQL, MS SQL), podstawy modelowania danych
• Pakiety statystyczne/ekonometryczne: statsmodels (Python), tidyverse/forecast/plm (R) lub narzędzia komercyjne (np. Stata, EViews, SAS – zależnie od organizacji)
• Arkusze kalkulacyjne: Excel (analizy pomocnicze, kontrola danych)
• BI i wizualizacja: Power BI, Tableau
• Kontrola wersji i współpraca: Git (GitHub/GitLab), narzędzia do dokumentacji (Confluence), zarządzanie zadaniami (Jira)
• Chmura i przetwarzanie danych (coraz częściej): Azure/AWS/GCP, środowiska notebookowe i hurtownie danych