Zawody w IT, które będą na topie w 2025 roku

Różnorodność branży IT oferuje spory wybór i możliwości rozwoju nie tylko w dziedzinie programowania, stwarzając nowe możliwości dla osób chcących zdobyć w niej zatrudnienie. Warto zwrócić uwagę na zawody w IT, które zagwarantują atrakcyjne wynagrodzenie i dobre warunki pracy. W tym artykule dowiesz się, jakie zawody IT będą popularne i poszukiwane na rynku pracy w 2025 roku.

Analityk danych

Data Analyst to specjalista zajmujący się analizowaniem i interpretowaniem danych. Osoba na tym stanowisku gromadzi, analizuje i przetwarza dane w taki sposób, by znajdować w nich odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące działalności organizacji. Informacje i raporty generowane przez analityków wykorzystywane są do podejmowania decyzji biznesowych. Więcej na temat tego, czym zajmuje się analityk w swojej pracy dowiecie się z naszego artykułu.

Warto dodać, że analityk danych jest zawodem, który cieszy się sporym powodzeniem na rynku pracy już od kilku lat. Ze względu na postępującą cyfryzację i przechodzenie firm na podejście data-driven popularność zawodów związanych z danymi na pewno będzie rosła. Zwłaszcza, że obecnie organizacja operują na coraz większych ilościach danych.

Specjalista AI

Z pewnością nie będzie to zaskoczeniem, jeśli rok 2025 również stanie się rokiem sztucznej inteligencji. AI coraz prężniej się rozwija i wspiera ludzi w wielu obszarach życia. Wykorzystywana jest również w przemyśle i biznesie. Rozwój sztucznej inteligencji z miesiąca na miesiąc udowadnia, jaka moc drzemie w narzędziach opartych o jej modele. Aplikacje i programy, które wcześniej działały w sposób standardowy - dzisiaj wspierane są przez AI i uczenie maszynowe, oferując zaawansowane funkcje. To sprawia, że stale będą potrzebni eksperci tworzący nowe i rozwijający już istniejące technologie AI.

Czym zajmuje się osoba na tym stanowisku i z jakimi narzędziami powinna być zaznajomiona:

Programowanie: Python (warto znać: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy, Jupyter Notebook)
Tworzenie modeli AI i ML (m.in. wykorzystując OpenAI API)
Trenowanie modeli (np. TensorFlow i Keras)
Zbieranie, czyszczenie i przygotowanie danych
Rozwiązywanie problemów i optymalizacja procesów
Rozwój i automatyzacja modeli (np. MLFlow)
Analiza potrzeb biznesowych
Tworzenie dokumentacji technicznej
Zarządzanie projektami AI
Monitorowanie i ulepszanie modeli
Analiza i wizualizacja danych (np. Tableau, Power BI)
Zarządzanie bazami danych SQL (np. MongoDB)

Należy pamiętać, że zawód specjalisty AI stawia pewne wymagania kandydatom starających się o pracę na tym stanowisku. Kompetencje analityczno-logiczne, a także zdolności w zakresie wdrażania modeli do już istniejących rozwiązań będą kluczowe w procesie ubiegania się o pracę w tym zawodzie.

Prompt Engineer

Prompt Engineer to specjalista zajmujący się tworzeniem promptów (instrukcji i zapytań), które pozwalają na wydobycie z modeli najlepszych możliwych informacji zwrotnych dla użytkowników. Obecnie rozwiązania typu chatGPT, MidJourney czy Google Gemini – to istne kombajny, które potrafią dostarczyć bardzo wiele danych oraz treści na najróżniejsze tematy. Pracownicy wielu branż doceniają szybkość, z jaką wymienione narzędzie pozwalają uzyskać pomysły, dane, content i grafiki. Nie każdy jednak potrafi formułować zapytania tak, by w rezultacie otrzymać dokładnie to, czego potrzebuje (dane mogą być źle dobrane, a treści np. niedostosowane do konkretnego odbiorcy). I tu wkracza Prompt Engineer, który pomaga efektywnie wykorzystywać modele generatywne.

Specjalista na tym stanowisku zajmuje się:

tworzeniem i testowanie promptów (np. Playground OpenAI - platforma wspierana przez OpenAI, która umożliwia użytkownikom pracę z modelami językowymi m.in. GPT4),
optymalizacją pracy modeli sztucznej inteligencji,
rozwiązywaniem problemów.

Jakie umiejętności powinien mieć Prompt Engineer? Przede wszystkim:

powinien znać wiele modeli AI (m.in. Gemini AI, OpenAI, Claude),
musi umieć ocenić generowane odpowiedzi, potrafić identyfikować błędy i wprowadzać poprawki w celu optymalizacji trafniejszych odpowiedzi w przyszłości,
zarządzać danymi i znać techniki oraz metody pozwalające precyzyjnie dostosowywać wyniki do różnych modeli, które generują odpowiedzi,
znać podstawy programowania obiektowego, dobrze, by znał też podstawową składnię języka Python,
rozumieć techniki NLP (natural language processing) które umożliwią tworzenie promptów, a także ich optymalizację dla lepszych interakcji z modelami językowym
wykazywać się krytycznym myśleniem, które przełoży się na lepszą ocenę generowanych odpowiedzi, dogłębniejszą identyfikacje błędów i pozwoli na lepsze wprowadzenie poprawek do promptów.
mieć rozeznanie w analizie danych (np. Pandas, NumPy).
bardzo dobrze posługiwać się językiem polskim, by precyzyjnie formułować myśli.

Bardzo możliwe, że wraz z rozwojem generatywnej inteligencji inżynierzy promptów będą się specjalizować w konkretnych obszarach. Dla przykładu – zupełnie innych rezultatów oczekują od GenAI marketingowcy niż programiści bądź testerzy.

Inżynier MLOps

Inżynier MLOps (machine learning and operations) to specjalista, który optymalizuje procesy związane z tworzeniem rozwiązań AI i uczeniem maszynowym (machine learning). Jednym z jego zadań jest integracja modeli AI, danych i aplikacji w środowiskach produkcyjnych. Coraz więcej firm wdraża modele ML i AI co sprawia, że aby móc takie biznesy skalować, potrzeba dedykowanych specjalistów zajmujących się tymi modelami.

Czym będzie zajmowała się osoba na takim stanowisku? Do kluczowych obowiązków inżyniera należą:

Budowanie i utrzymywanie infrastruktury ML
Zarządzanie danymi
Automatyzacja procesów (Pipeline)
Testowanie i rozwiązywanie problemów (Jenkins)
Zarządzanie cyklami życia modeli ML (MLFlow i TensorFlow)
Trenowanie modeli (tensorflow, pytorch or scikit-learn)
Monitorowanie w środowisku produkcyjnym (Prometheus)
Walidacja, wdrażanie i monitorowanie modeli
Kontrola wersji (Git)
Rozwiązania chmurowe (Azure ML)
Praca z Big Data (Pandas, NumPy, SQL)

Praca MLOps to ciągła nauka i potrzeba adaptacji do szybko zmieniającego się świata technologii i coraz nowszych narzędzi AI. Z pewnością jednak jest to zawód, przed którym maluje się świetlana przyszłość. Liczba projektów i rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji będzie w kolejnych latach tylko rosła, zatem specjaliści umiejący efektywnie zarządzać procesami w zakresie AI z pewnością będą wysoce pożądani na rynku pracy.

Inżynier DevOps

To osoba, która zajmuje się optymalizacją procesów związanych z wytwarzaniem oprogramowania. Po części dba o produkty na różnych etapach powstawania — w trakcie planowania, rozwoju, testowania, wdrażania, uruchamiania i monitorowania (Prometheus) nowego oprogramowania.

Do jego zadań często należy administracja systemami, a także szybka konfiguracja wdrażanych rozwiązań. Musi przy tym uwzględniać procesy związane z bezpieczeństwem firmy. Ważnym zadaniem w pracy DevOpsa jest też integrowanie rozwiązań w taki sposób, by skracać poszczególne procesy, w których uczestniczą zespoły developerskie..

Istotne w pracy DevOpsa są narzędzia, takie jak:

konteneryzacja w Docker i Kubernetes,
pipeline’y ML (np. MLFlow),
języki programowania np. Python,
systemy CI/CD np. Jenkins, GitLab CI/CD,
infrastruktura chmurowa i mikroserwisowa (np. AWS, Google Cloud bądź Azure).

Zakres zadań w obszarze DevOps jest dość elastyczny i w dużej mierze będzie zależny od specyfiki funkcjonowania firmy. Organizacje które nieco bardziej oszczędnie podchodzą obecnie do wydatków na technologie, prawdopodobnie będą poszukiwać specjalistów potrafiących spojrzeć na procesy developerskie holistycznie. Z kolei przedsiębiorstwa inwestujące w rozwój rozwiązań technologicznych mogą zatrudniać inżynierów DevOps, by skrócić procesy tworzenia i wdrażania technologii, by jak najszybciej osiągnąć zysk.

Fullstack Developer

Fullstack Developer to programista, który porusza się zarówno w backendzie (logika aplikacji) i frontendzie (interfejs użytkownika). W dobie wolniejszej koniunktury firmy stawiają na one-man-army i specjalistów, którzy potrafią od A do Z stworzyć sprawnie działające rozwiązania. Zwłaszcza mniejsze organizacje mogą szukać specjalistów zdolnych do tworzenia niemal gotowych produktów. Potwierdzają to też oferty pracy, w których tu i tam przewija się dość nietypowy stack — np. Java + Angular. W cenie będzie zatem znajomość kilku języków programowania lub zestawu język programowania + framework (przykład — JavaScript w połączeniu z Reactem).

Trzeba przyznać, że w IT zawody związane z AI i uczeniem maszynowym stają się topowymi w branży i nic nie wskazuje na to, aby miało się to zmienić. W cenie będą profesje łączące kompetencje z różnych obszarów, począwszy od optymalizacji procesów po zarządzanie projektami podobnie zresztą jak FullStack Developer czy inżynier DevOps. Osoby stawiające na ciągły rozwój i lubiące wyzwania z pewnością znajdą tutaj coś dla siebie. Poszukiwani będą także eksperci zajmujący się danymi – Analitycy danych i Big Data, a także inżynierowie od machine learningu i AI.

Jeżeli chcesz opanować nowe, przyszłościowe umiejętności, a także praktyczne technologie i stać się rozchwytywanym na rynku pracy specjalistą, sprawdź ofertę naszych szkoleń. Uczymy w systemie elastycznym, co daje możliwość pogodzenia nauki z pracą oraz innymi obowiązkami, a jednocześnie stawiamy na przekazywanie wiedzy praktycznej przez współpracę z indywidualnym mentorem.