Data Engineer

Kim jest Data Engineer i czym się zajmuje?

Data Engineer to specjalista odpowiedzialny za projektowanie, budowę i utrzymanie pipeline’ów danych oraz infrastruktury, która zasila analitykę, raportowanie i modele ML surowymi i przetworzonymi danymi.

Na polskim rynku popyt na tę rolę rośnie szybciej niż na klasycznych analityków – firmy migrują z arkuszy i pojedynczych baz do architektur chmurowych (Snowflake, BigQuery, Databricks) oraz podejścia data lakehouse. W praktyce oznacza to, że rekrutacja data engineer należy do najtrudniejszych procesów IT: kandydat musi łączyć kompetencje programistyczne, znajomość SQL na poziomie zaawansowanym oraz rozumienie modelowania danych. Headhunting data engineer na poziomie mid to najczęściej poszukiwanie osób z 3-5 latami doświadczenia, które samodzielnie prowadzą procesy ETL/ELT i orkiestrację zadań.

Kluczowe obowiązki Data Engineer

Data engineer na poziomie mid pracuje autonomicznie nad częścią platformy danych, współpracując z analitykami, data scientistami i zespołami produktowymi. Zakres zadań obejmuje:

• Projektowanie i utrzymanie pipeline’ów ETL/ELT przetwarzających dane z systemów źródłowych (bazy transakcyjne, API, pliki, event streams).
• Budowa i optymalizacja hurtowni danych oraz warstw modelowania (np. dbt, warstwa staging/marts).
• Orkiestracja zadań przy użyciu Apache Airflow, Dagster lub Prefect wraz z monitoringiem i alertingiem.
• Optymalizacja zapytań SQL i kosztów przetwarzania w środowiskach chmurowych (partycjonowanie, klastrowanie, materializacje).
• Wdrażanie mechanizmów kontroli jakości danych (data quality tests, walidacje, kontrakty danych).
• Integracja i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z użyciem Kafka lub Kinesis.
• Automatyzacja procesów CI/CD dla kodu przetwarzającego dane oraz infrastruktury (Terraform, GitHub Actions).
• Dokumentowanie schematów, lineage danych oraz utrzymanie katalogu danych.
• Współpraca z zespołem BI/DS przy definiowaniu wymagań i modelowaniu warstw analitycznych.
• Dbanie o bezpieczeństwo i zgodność danych (RODO, kontrola dostępów, maskowanie danych wrażliwych).

Wymagane kompetencje i doświadczenie

Zestaw kompetencji data engineera mid to fundament techniczny w SQL i Pythonie uzupełniony o znajomość co najmniej jednej platformy chmurowej i narzędzi orkiestracji. Poniższa tabela przedstawia typowe wymagania w rekrutacjach na tym poziomie:

Wynagrodzenie i widełki rynkowe 2026

Data engineer na poziomie mid zarabia w 2026 roku 15 000–24 000 PLN brutto/mc na umowie o pracę, a na kontrakcie B2B stawki sięgają 130–180 PLN/h netto+VAT. Na wysokość wynagrodzenia wpływa kilka czynników:

• Lokalizacja – Warszawa i Kraków oferują 10-15% wyżej niż mniejsze ośrodki; praca zdalna wyrównuje różnice.
• Branża – fintech, e-commerce i firmy produktowe płacą więcej niż software house’y.
• Stack technologiczny – doświadczenie z Databricks, Snowflake czy streamingiem podnosi widełki o 2000-4000 PLN.
• Certyfikaty – Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Data Analytics czy Databricks Certified zwiększają atrakcyjność kandydata.
• Doświadczenie – bliżej 5 lat i samodzielność architektoniczna to górna granica widełek.

Standardowy pakiet benefitów obejmuje prywatną opiekę medyczną, budżet szkoleniowy 3000-6000 PLN rocznie, karnet sportowy, elastyczne godziny i model pracy zdalnej lub hybrydowej. W firmach produktowych częste są dodatkowo bonusy roczne oraz sfinansowane egzaminy certyfikacyjne w chmurze.

Jak przebiega współpraca przy zatrudnieniu Data Engineer

Zatrudnienie data engineera z Smartways.io opiera się na modelu success fee i ustrukturyzowanym procesie, który skraca czas do złożenia oferty. Kolejne etapy wyglądają następująco:

1. Analiza potrzeb i briefing (1-2 dni) – ustalamy stack, poziom senioritetu, tryb pracy, widełki i profil idealnego kandydata.
2. Direct search i preselekcja (5-8 dni) – aktywny headhunting data engineer w bazie 100 000+ specjalistów IT oraz weryfikacja techniczna CV.
3. Wywiady kompetencyjne (3-5 dni) – ocena SQL, Pythona, doświadczenia chmurowego i dopasowania kulturowego.
4. Prezentacja shortlisty (2-3 dni) – przekazujemy 3-5 zweryfikowanych profili z rekomendacjami i oczekiwaniami finansowymi.
5. Wsparcie w finalizacji (3-4 dni) – koordynacja rozmów końcowych, negocjacja oferty i onboarding.

Cały proces trwa zwykle 3-4 tygodnie od briefingu do podpisania umowy. Płacisz wyłącznie za skutecznie zatrudnionego kandydata, a każdą rekrutację obejmuje gwarancja rekrutacyjna na wypadek wcześniejszego odejścia specjalisty.

FAQ – najczęstsze pytania o stanowisko Data Engineer

Ile kosztuje rekrutacja data engineera z Smartways.io?

Rozliczamy się w modelu success fee – opłata jest naliczana wyłącznie po zatrudnieniu kandydata i stanowi procent jego rocznego wynagrodzenia. Nie pobieramy opłat wstępnych ani abonamentu za sam proces poszukiwań.

Czym różni się Data Engineer od Data Scientist i Data Analyst?

Data engineer buduje i utrzymuje infrastrukturę oraz pipeline’y danych, data analyst interpretuje dane i tworzy raporty, a data scientist buduje modele predykcyjne i ML. Data engineer jest fundamentem, bez którego pozostałe role nie mają dostępu do wiarygodnych danych.

Jak długo trwa znalezienie mid data engineera?

Standardowo 3-4 tygodnie od briefingu do złożenia oferty. Przy bardzo wąskim stacku (np. wymagane produkcyjne doświadczenie ze streamingiem i Databricks) proces może wydłużyć się do 5-6 tygodni.

Czy data engineer może pracować w pełni zdalnie?

Tak – większość ofert na tym stanowisku umożliwia pracę zdalną lub hybrydową. Praca skupia się na kodzie, chmurze i pipeline’ach danych, co dobrze sprawdza się w modelu rozproszonym.

Jakie technologie warto weryfikować podczas rekrutacji data engineera?

Priorytetem są SQL (zaawansowany), Python, jedna platforma chmurowa (BigQuery/Snowflake/Databricks) oraz orkiestracja w Airflow. Dodatkowo warto sprawdzić znajomość dbt, Sparka i podstaw IaC.

Czy Smartways.io rekrutuje też inne role techniczne i produktowe?

Tak, prowadzimy również rekrutacje na stanowiska takie jak senior product manager, angular developer czy react native developer, co ułatwia budowę kompletnych zespołów produktowo-technicznych z jednym partnerem rekrutacyjnym.