Big Data Engineer

Kim jest Big Data Engineer i czym się zajmuje?

Big Data Engineer to inżynier danych projektujący i utrzymujący rozproszone systemy przetwarzania dużych wolumenów informacji w oparciu o technologie takie jak Apache Spark, Hadoop czy Kafka. Odpowiada za budowę pipeline’ów ETL/ELT, które transformują surowe dane liczone w terabajtach lub petabajtach na uporządkowane zbiory gotowe do analityki i modeli ML.

Na polskim rynku popyt na tę rolę rośnie szybciej niż podaż – według danych rekrutacyjnych z 2025 roku na jednego doświadczonego kandydata przypada 5-7 aktywnych ofert. Rekrutacja big data engineer koncentruje się w hubach Warszawy, Krakowa, Wrocławia i Trójmiasta, gdzie działy danych banków, telekomów i firm e-commerce konkurują o wąską pulę specjalistów. Headhunting big data engineer stał się standardem, bo aktywnie poszukujący pracy stanowią mniej niż 20% dostępnego talentu.

Kluczowe obowiązki Big Data Engineer

Zakres zadań Big Data Engineera obejmuje pełny cykl życia danych – od pozyskania ze źródeł, przez transformację, po udostępnienie warstwie analitycznej. Poniżej najczęściej powtarzające się obowiązki w ogłoszeniach big data engineer praca:

• Projektowanie i wdrażanie pipeline’ów batch oraz streaming w Apache Spark i Apache Kafka
• Budowa i optymalizacja klastrów Hadoop (HDFS, YARN, Hive) oraz migracja workloadów do chmury
• Tworzenie procesów ETL/ELT przetwarzających dane w skali terabajtów dziennie
• Modelowanie danych w hurtowniach i data lakehouse (Delta Lake, Iceberg)
• Automatyzacja orkiestracji zadań w Apache Airflow lub Dagster
• Zapewnianie jakości danych, monitoringu i alertowania w pipeline’ach produkcyjnych
• Optymalizacja kosztów i wydajności zapytań w środowiskach chmurowych (AWS EMR, GCP Dataproc, Azure Databricks)
• Współpraca z Data Scientistami przy dostarczaniu feature store dla modeli ML
• Implementacja polityk bezpieczeństwa i governance danych (RODO, szyfrowanie, access control)
• Dokumentacja architektury oraz code review kodu PySpark/Scala w zespole

Wymagane kompetencje i doświadczenie

Senior Big Data Engineer łączy głęboką wiedzę o systemach rozproszonych z praktyką produkcyjnego utrzymania pipeline’ów. Poniższa tabela zestawia kompetencje najczęściej weryfikowane podczas rekrutacji na poziomie senior.

Wynagrodzenie i widełki rynkowe 2026

Senior Big Data Engineer zarabia w Polsce 18 000–30 000 PLN brutto/mc na umowie o pracę, a na kontrakcie B2B stawki sięgają 130–200 PLN/h netto. Rozpiętość wynika z kilku mierzalnych czynników:

• Lokalizacja – Warszawa i praca w pełni zdalna dla firm zagranicznych plasują się w górnych widełkach, mniejsze ośrodki 10-15% niżej
• Branża – fintech, bankowość i AdTech płacą premium 15-20% względem korporacji przemysłowych
• Certyfikaty – Databricks Certified Data Engineer Professional, AWS/GCP Data Engineer podnoszą stawkę o 8-12%
• Doświadczenie – kandydaci z portfolio wdrożeń petabajtowych oraz znajomością Scali negocjują górną granicę
• Model współpracy – B2B daje wyższą stawkę nominalną, UoP realny pakiet z benefitami

Standardowy pakiet obejmuje prywatną opiekę medyczną, kartę sportową, budżet szkoleniowy 4 000–8 000 PLN rocznie, dofinansowanie certyfikatów chmurowych, elastyczne godziny pracy oraz model hybrydowy lub w pełni zdalny.

Jak przebiega współpraca ze Smartways.io przy zatrudnieniu Big Data Engineera

Smartways.io dostarcza wyselekcjonowanych kandydatów na stanowisko Big Data Engineer w 3-4 tygodnie, opierając proces na aktywnym headhuntingu, a nie biernym oczekiwaniu na aplikacje. Współpraca przebiega według poniższych etapów:

1. Analiza wymagań (dni 1-3) – warsztat z hiring managerem, ustalenie stacku, seniorytetu i widełek, definicja profilu idealnego kandydata
2. Direct search i mapowanie rynku (dni 4-12) – identyfikacja i aktywne dotarcie do pasywnych kandydatów znających Spark i Hadoop
3. Weryfikacja techniczna (dni 10-16) – wywiady kompetencyjne, sprawdzenie doświadczenia produkcyjnego i motywacji do zmiany
4. Prezentacja shortlisty (dni 15-20) – 3-5 profili z rekomendacją, raportem i dostępnością
5. Wsparcie oferty (dni 18-25) – koordynacja rozmów finalnych, negocjacje i domknięcie z gwarancją zatrudnienia

Cały proces od briefu do podpisanej umowy zamyka się typowo w 3-4 tygodnie. Każdą rekrutację obejmujemy gwarancją – jeśli kandydat odejdzie w okresie próbnym, prowadzimy ponowny search bez dodatkowych kosztów.

FAQ – najczęstsze pytania o stanowisko Big Data Engineer

Ile trwa rekrutacja Big Data Engineera przez Smartways.io?

Standardowy proces trwa 3-4 tygodnie od briefu do podpisania umowy. Shortlistę 3-5 zweryfikowanych kandydatów prezentujemy zwykle w 15-20 dni od startu projektu.

Jaka jest różnica między Big Data Engineerem a Data Engineerem?

Data Engineer buduje pipeline’y na klasycznych hurtowniach i mniejszych wolumenach, natomiast Big Data Engineer specjalizuje się w rozproszonym przetwarzaniu skali terabajtów i petabajtów z użyciem Spark, Hadoop i Kafka. W praktyce Big Data Engineer to bardziej wyspecjalizowany, wyżej wyceniany profil.

Ile zarabia Big Data Engineer w Polsce w 2026 roku?

Senior Big Data Engineer zarabia 18 000–30 000 PLN brutto/mc na UoP, a na B2B 130–200 PLN/h netto. Najwyższe stawki oferują fintech, bankowość i firmy zagraniczne zatrudniające zdalnie.

Czy Big Data Engineer może pracować w pełni zdalnie?

Tak, większość projektów big data engineer praca dopuszcza model w pełni zdalny lub hybrydowy. Firmy zagraniczne rekrutujące w Polsce niemal zawsze oferują pełny remote wraz z górnymi widełkami wynagrodzenia.

Jakie technologie musi znać senior Big Data Engineer?

Kluczowe są Apache Spark (PySpark/Scala), Hadoop, Kafka, orkiestracja w Airflow oraz min. jedna chmura – AWS, GCP lub Azure Databricks. Coraz częściej wymagana jest też znajomość Delta Lake lub Apache Iceberg.

Czy zamiast Big Data Engineera warto rozważyć inne role?

Jeśli głównym celem jest budowa backendu aplikacji przetwarzającej dane, warto rozważyć senior backend developera. Do administracji infrastrukturą klastrów pomocny bywa system administrator, a przy integracjach z ERP – konsultant SAP MM. Chętnie doradzimy właściwy profil na etapie analizy wymagań.