Stanowisko

Praca Data Engineer

1 408 ofert pracy na stanowisku Data Engineer (inżynier danych). 49% zdalnie, najczęściej w Warszawie, we Wrocławiu i w Krakowie. Najczęściej wymagane technologie: SQL, Python i Apache Spark.

1 081nowych ofert w październiku 2026

Zobacz 1 408 ofertStan na 15 listopada 2026 · aktualizowane co godzinę
Aktywne oferty
1 408
+189 w ostatnim tygodniu
Firmy rekrutujące
400
z co najmniej jedną ofertą
Praca zdalna
49%
ofert dopuszcza pracę zdalną
Najwięcej ofert
Warszawa
848 ofert

Data Engineer – zarobki

Mediana widełek miesięcznie, tylko z ofert z podanym wynagrodzeniem.

Mediana widełek wynagrodzeń miesięcznie według poziomu i rodzaju umowy, z liczbą ofert
PoziomB2B (netto)Umowa o pracę (brutto)
JuniorB2B (netto)11 800–15 500 złz 29 ofertUmowa o pracę (brutto)10 000–14 700 złz 20 ofert
MidB2B (netto)20 200–25 200 złz 655 ofertUmowa o pracę (brutto)14 300–20 000 złz 162 ofert
SeniorB2B (netto)23 800–28 600 złz 1 172 ofertUmowa o pracę (brutto)18 700–25 000 złz 236 ofert

Liczymy medianę dolnych i górnych granic widełek z 2 129 ofert: aktualnych i z ostatnich 6 miesięcy. Jak to wyliczyliśmy?

Doświadczenie i model pracy

Doświadczenie

  • Senior79957%
  • Mid/Regular48835%
  • Junior292%
  • Menedżer/C-level272%
  • Stażysta6<1%

Model pracy

  • Hybrydowo72151%
  • Zdalnie68749%
  • Stacjonarnie13710%

Oferta może dopuszczać kilka modeli pracy, więc udziały sumują się do ponad 100%.

Technologie w ofertach Data Engineer

Odsetek ofert z tej strony, które wymieniają daną technologię w wymaganiach. Link prowadzi do wszystkich jej ofert.

Firmy z największą liczbą ofert: Data Engineer

Liczba aktywnych ofert danej firmy na tej stronie.

Wszystkie firmy IT

Wyróżnione i najnowsze oferty: Data Engineer

Wszystkie oferty

Czym zajmuje się Data Engineer?

Gdy analityk zgłasza, że liczby w raporcie się nie zgadzają, przyczyny szuka zwykle Data Engineer (inżynier danych). Na co dzień pisze i utrzymuje potoki, które ładują dane z systemów transakcyjnych, plików i API do hurtowni albo platformy typu lakehouse. Modeluje też tabele dla analityków i pilnuje jakości: testów danych, alertów o spóźnionych ładowaniach i dokumentacji.

Podstawą są SQL i Python, do tego Databricks, Sparka, chmury Azure, AWS lub Google Cloud i narzędzi do harmonogramowania zadań. Coraz częściej inżynier danych przygotowuje też dane dla modeli AI. Analityk danych korzysta z tego, co inżynier danych zbudował, i zadaje danym pytania biznesowe. Analytics Engineer ma węższy zakres: skupia się na modelowaniu danych w hurtowni, zwykle w dbt, i bliżej mu do potrzeb raportowych.