Inżynier danych to jedno z tych stanowisk, które coraz częściej pojawiają się na liście marzeń osób chcących wejść do świata IT. Ale co tak naprawdę robi Data Engineer? Jak wygląda jego typowy dzień pracy? Jaką drogę trzeba przejść, by osiągnąć ten poziom? I wreszcie: jak zmienia się ta rola w świecie, w którym coraz większą rolę gra AI?

Właśnie o tym porozmawiałem z Darkiem Butkiewiczem – twórcą internetowym znanym jako Nieinformatyk, popularyzatorem wiedzy o bazach danych oraz doświadczonym inżynierem danych. Darek dzieli się swoją historią przebranżowienia, technicznymi kulisami swojej pracy i przemyśleniami o przyszłości naszej branży.

Poniżej znajdziesz zredagowaną wersję naszej rozmowy – trochę bardziej płynną, ale zachowującą naturalny charakter dialogu.

Jak to się wszystko zaczęło?

Kajo: Darku, dla tych, którzy jakimś cudem jeszcze Cię nie znają – powiedz proszę, czym się zajmujesz na co dzień?

Darek: Pracuję jako inżynier danych w firmie z branży agri – przetwarzamy dane związane z rolnictwem, oleistymi uprawami i tak dalej. Buduję procesy ETL, które przenoszą dane od źródeł, przez hurtownię, aż po końcowe zestawy, z których korzystają analitycy.

Kajo: Czyli robisz to, co wielu uważa za „docelową” rolę w świecie danych – techniczną, konkretną, dobrze płatną. Jak doszedłeś do tego miejsca?

Darek: To był dłuższy proces. Studiowałem zarządzanie, specjalizację informatyczną, ale tak naprawdę zacząłem interesować się IT dopiero na ostatnim roku studiów. Chciałem pracować zdalnie, dobrze zarabiać i robić coś rozwijającego. No i pomyślałem: „programowanie to chyba niezły pomysł”.

Przebranżowienie krok po kroku

Kajo: Miałeś wcześniej jakiekolwiek techniczne przygotowanie?

Darek: Nie, zupełnie nie. Myślałem, iż HTML to język programowania. Ale uczyłem się intensywnie. SQL i bazy danych zacząłem ogarniać, bo miałem z tym kontakt na studiach. Wypożyczałem książki, oglądałem kursy, blogi. No i po pół roku dostałem pierwszą pracę.

Kajo: Czyli klasyczne przebranżowienie z call center do IT. Brzmi znajomo.

Darek: Dokładnie. Pomogło mi też zainteresowanie rozwojem osobistym. Trafiłem na kursy, książki, zacząłem wyznaczać cele i dążyć do nich systematycznie. To było dla mnie bardzo motywujące.

Zapisz się do
newslettera

🎁 i zgarnij darmowe bonusy:

Poradnik Początkującego Analityka

Video - jak szukać pracy w IT

Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu

Zgadzam się na przetwarzanie moich danych osobowych przez KajoData Kajo Rudziński w celu realizacji usługi newsletter, a tym samym wysyłania mi informacji o produktach blogowych, usługach, lub nowościach, zgodnie z polityką prywatności. Wiem, iż zgodę tę mogę w każdej chwili cofnąć.

Zapisuję się Loading...

Dzięki! To nie koniec...

...pamiętaj, by teraz wejść na maila i potwierdzić subskrybcję 🙂 Jeżeli nic nie doszło, to sprawdź skrzynkę ze spamem.
* * * Gdy potwierdzisz newsletter, dostaniesz ostateczne potwierdzenie i obiecane prezenty w kolejnym mailu 🙂

Codzienność inżyniera danych

Kajo: No dobrze, a jak dziś wygląda Twój typowy dzień pracy?

Darek: To oczywiście zależy od projektu, ale pracuję głównie nad klasycznym procesem ETL. Dane trafiają do naszej hurtowni z różnych systemów – musimy je przetworzyć, wzbogacić, zamodelować i przygotować do analizy. Potem analitycy pracują na gotowych zestawach danych.

Kajo: Co się dzieje po drodze – między systemem A a systemem B?

Darek: Najpierw trzeba uchwycić zmiany – to się nazywa CDC (Change Data Capture). Potem dane są ładowane do hurtowni lub data lake’a. Dalej – walidacja, transformacje, modelowanie danych w architekturze medalionowej (raw, silver, gold). Na końcu dane trafiają do datamartów.

Technologie, które trzeba znać

Kajo: Jakie technologie są niezbędne w Twojej pracy?

Darek: Fundament to SQL, cloud (np. Google Cloud, AWS, Azure) i Python. To taka święta trójca data inżyniera.

Kajo: A cloud – co konkretnie trzeba znać?

Darek: Przede wszystkim rozumieć podstawowe pojęcia: czym jest bucket, czym jest data lake, czym jest ingestion. choćby jeżeli nie klikamy wszystkiego w konsoli, to trzeba rozumieć, co się dzieje pod spodem.

Czy SQL się starzeje?

Kajo: SQL to bardzo stary język – jak to się dzieje, iż wciąż jest tak powszechny?

Darek: Bo jego idea jest dalej aktualna. Pozwala wydobywać dane w sposób zrozumiały, wręcz naturalny – niemal jak angielski. Ma niski próg wejścia i jest bardzo użyteczny. choćby jeżeli technologia się zmienia, fundamenty się nie dezaktualizują.

AI w pracy inżyniera danych

Kajo: Czy sztuczna inteligencja już mocno wpływa na Twoją pracę?

Darek: Korzystam z ChatGPT codziennie – głównie do nauki i pisania wiadomości po angielsku. Kod generuję rzadko – szybciej jest mi go napisać samemu. Uważam, iż AI nie zastępuje nas, ale może nas wspierać, szczególnie w zwiększaniu produktywności.

Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!

Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!

🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.

Dobre praktyki inżyniera danych

Kajo: Jakie dobre praktyki są dla Ciebie ważne?

Darek: Dokumentacja – dla zespołu, dla siebie, dla nowej osoby. Po drugie: porządek i spójność. Konwencje nazewnicze, formatowanie, struktura – wszystko to sprawia, iż kod jest zrozumiały. Po trzecie: warto nie zamykać się w jednej technologii. Dobrze być specjalistą od jednego systemu, ale jeszcze lepiej rozumieć kilka różnych podejść.

AI, juniorzy i przyszłość branży

Kajo: Często słyszy się, iż AI „kończy” naszą pracę. Jak Ty to widzisz?

Darek: Myślę, iż nie ma się czego bać – o ile się rozwijamy. Osoby, które zamkną się tylko na przeszłe rozwiązania, mogą mieć trudniej. Ale jeżeli jesteś otwarty na nowe rzeczy, to świat IT wciąż będzie miał dla Ciebie miejsce.

Analitycy vs inżynierowie – jak wygląda współpraca?

Kajo: Jak układa się kooperacja z analitykami?

Darek: Najważniejsze to jasna specyfikacja. Często dostaję prośby typu „weź to jakoś zrób”, a nie wiem nawet, co dokładnie mamy osiągnąć. kooperacja układa się najlepiej, gdy obie strony jasno komunikują oczekiwania.

Zakończenie: Czy warto zostać inżynierem danych?

To była jedna z tych rozmów, które przypominają, jak fascynująca i dynamiczna jest nasza branża. Historia Darka pokazuje, iż można zacząć zupełnie „z boku” i dojść bardzo daleko – o ile jest determinacja, ciekawość i systematyczne działanie. Inżynier danych to zawód techniczny, ale wcale nie oderwany od świata – wręcz przeciwnie, wymaga zrozumienia kontekstu biznesowego, umiejętności współpracy i otwartości na zmiany.

Jeśli myślisz o karierze w danych – być może właśnie rozmowa z Darkiem będzie tym impulsem, którego potrzebujesz, żeby zrobić pierwszy krok.

Wolisz czytać po angielsku? No problem!

Inne interesujące artykuły:

• GPT-5 vs Gemini 2.5 – wielki test modeli AI w zadaniach analitycznych
• Jak wejść w analitykę danych pracując w finansach?
• Jak zostać analitykiem danych? Co musi umieć analityk? Kompletny przewodnik.
• Jak zaplanować projekt analityczny, który naprawdę ma sens?

Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.

To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!

Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości

Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube