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.