Praca dla inżyniera: gdzie wysokie zarobki i stabilne zatrudnienie?

Przeczytaj także: Zawody, które opierają się kryzysom: inżynier

Według raportu firmy MarketsandMarkets, rynek rozwiązań dla Przemysłu 4.0 ma wzrosnąć do 156,6 mld dolarów w 2024 roku (dla porównania, w 2019 r. jego globalną wartość szacowano na 71,7 mld dolarów). Tomasz Szpikowski z Bergman Engineering twierdzi, że liczba ta będzie zwiększać się, bo 2022 rok będzie czasem odmrażania inwestycji i wdrażania nowych projektów. To z kolei wygeneruje wzrost zatrudnienia inżynierów, na których zapotrzebowanie w Polsce, zgodnie z raportem „Kompetencje 4.0”, który na zlecenie Agencji Rozwoju Przemysłu przygotowało Stowarzyszenie „Miasta w Internecie”, ma zwiększyć się o 20%. Eksperci Bergman Engineering zbadali więc, które konkretnie zawody inżynieryjne w perspektywie najbliższych lat będą gwarantować atrakcyjne zarobki i stabilne zatrudnienie.

Z jednej strony mamy obszary bardziej klasyczne, jak inżynieria materiałowa. Z drugiej specjalizacje, bez których współczesny świat biznesu, produkcji czy obsługi klienta miałby ogromny problem. Mowa o danych. Wystarczy spojrzeć na rynek Data Science, który według portalu towardsdatascience.com w ciągu zaledwie 6 lat, w okresie 2013-2019, urósł o 344%. W związku z pandemią mówi się już o tym, że w ciągu kolejnych 5 lat przychody z tego tytułu wzrosną o 40% - omawia Tomasz Szpikowski.

1. Data Analyst

Specjaliści na pozycji Data Analyst są rozchwytywani przez pracodawców. Tworzą oni ogromną wartość dodaną dla firm, w których pracują. Analitycy danych odpowiedzialni są za zbieranie oraz bezpieczne składowanie danych, kontrolowanie jakości i oczyszczanie zebranych informacji. Do obowiązków analityka należy także łączenie danych z różnych źródeł. Ogranicza on także zbiór danych do niezbędnych charakterystyk, aby przyspieszyć późniejszy proces analizy. Data analyst analizuje przeszłe zdarzenia, odpowiada na pytania „co się stało?” i „dlaczego to się stało?”.

Zarobki analityków danych różnią się w zależności od sektora gospodarki, w którym są zatrudnieni. Już dziś kandydat na stanowisku juniorskim może liczyć na 6100 zł brutto/msc (dane gowork.pl). Sytuacja zmienia się diametralnie dla kandydatów, którzy mają za sobą 2-3 lata doświadczenia. Z danych No Fluff Jobs wynika, że na średnim szczeblu zarobki wahają się od 8000 do ponad 16 000 zł brutto/msc (B2B) lub 7200 do 12600 zł brutto/msc (UoP). Różnice wynikają z poziomu umiejętności i poznanych przez kandydata technologii. Na stanowisku seniorskim analitycy zarabiają średnio 21 000 zł brutto/msc.

2. Data Scientist

Stanowisko Data Scientist wymaga podobnych kompetencji jak w przypadku Data Analysta. Data Scientist musi jednak posiadać dodatkowe umiejętności z zakresu algorytmów uczenia maszynowego oraz inżynierii oprogramowania (software engineering). Data Scientist oraz analityk danych bazują w swojej pracy na tych samych danych. W przeciwieństwie do analityka, Data Scientist wykorzystuje te dane, aby określić prawdopodobieństwo przyszłych zdarzeń i na jego podstawie pomaga firmie wybrać optymalną strategię działania.

Zarobki Data Scientistów są większe niż analityków biznesowych, w Polsce wahają się w przedziale 9000 - 18 000 zł brutto/msc, dla mniej doświadczonych kandydatów. Doświadczone i utalentowane osoby mogą liczyć na zarobek ponad 21 000 zł brutto/msc (dane No Fluff Jobs).

3. Specjalista AI

Specjalista AI to stosunkowo nowe stanowisko na rynku pracy. W raporcie Linkedin „Emerging Jobs Report 2020” zajęło ono 1 miejsce pod względem wzrostu zatrudnienia we wszystkich sektorach. Rosło ono o przeciętnie 74% rocznie przez ostatnie 4 lata. Pod terminem Specjalista AI może kryć się kilka różnych tytułów, z których każdy cechuje się bardzo specyficznym zestawem umiejętności. AI Researcher, AI engineer, AI Analyst to osoby, które zajmują się zupełnie różnymi od siebie problemami, ale każdy z nich nadal jest ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Specjaliści pracujący w tym obszarze zajmują się między innymi:

• tworzeniem i implementacją inteligentnych chatbotów,
• rozwiązywaniem problemów zarówno biznesowych, jak i naukowych przy użyciu przetwarzania języka naturalnego (NLP – natural language processing), rozpoznawania obrazów i tekstu,
• optymalizowaniem procesów i automatyzacją w różnych sektorach gospodarki przy pomocy uczenia głębokiego (Deep learning).

Według wyliczeń specjalistów z Bergman Engineering, płace specjalistów AI wahają się między 18 000 a 28 000 zł brutto/msc.

4. Machine Learning Engineer

Stanowisko inżyniera uczenia maszynowego jest często mylone ze stanowiskiem Data Scientist, Business Analyst czy też Data Engineer. Machine Learning Engineer pracuje w zespole Data Science u boku wcześniej wymienionych specjalistów. Nie skupia się on jednak na samej budowie modelu, jak to jest w przypadku Data Scientista, a skupia się on na wdrożeniu teorii w życie, w środowisku produkcyjnym. Machine Learning Engineer buduje i ulepsza produkt, tak, aby jak najlepiej spełnić oczekiwania konsumenta. Osoba na tym stanowisku musi dobrze rozumieć cały ekosystem – miejsce gdzie produkt będzie wdrożony oraz źródła danych zarówno wejściowych i wyjściowych.

Ze względu na wymaganą ekspertyzę i doświadczenie, przeciętne zarobki na tym stanowisku wynoszą około 22 000 zł brutto/msc (dane No Fluff Jobs).

5. Materials Engineers

Polski przemysł wchodzi w fazę intensywnego rozwoju. Inżynieria materiałowa jest jednym z filarów postępu technologicznego. Bez coraz to lepszych materiałów nie ma możliwości zbudowania nowocześniejszych, bardziej innowacyjnych maszyn. W Polsce rozpoczyna się złota era dla Inżynierów Materiałowych. Materials Engineer to specjalista, dzięki któremu rozwija się przemysł i produkcja. Inżynierowie Materiałowi prowadzą badania nad nowymi tworzywami, testują je i nadają im odpowiednie właściwości chemiczne oraz fizyczne, aby umożliwić wykorzystanie tych materiałów w produkcji.

Według wyliczeń specjalistów z Bergman Engineering, inżynier ds. materiałów zarabia przeciętnie 6700 zł brutto/msc.

6. Process Automation Specialist

Process Automation Specialist zajmuje się oceną, testowaniem oraz naprawą systemów produkcyjnych. Obejmuje to zarówno systemy i sieci komputerowe, ale także i same maszyny oraz proces produkcji. Specjalista ds. automatyzacji tworzy aplikacje webowe, które automatyzują zbieranie danych oraz ich analizę. Testuje on także sprawność maszyn i systemów operacyjnych przy pomocy specjalnie zamontowanych czujników.

W czasach Industry 4.0 i wszechobecnej automatyzacji, specjaliści, którzy się w tym obszarze specjalizują na pewno nie muszą martwić się o miejsce pracy. Popyt na ludzi, którzy potrafią spojrzeć na cały proces produkcji z lotu ptaka i znaleźć sposób aby go usprawnić, będzie stale rósł.

Inżynier ds. Automatyzacji Procesów zarabia przeciętnie 6800 zł brutto/msc (dane Pracuj.pl).

7. Robotics Engineer

Robotics Engineer to osoba, która swobodnie porusza się w obszarze mechaniki, automatyki, elektryki i informatyki. Inżynier Robotyki to specjalista, który rozwiązuje problemy. Tworzy on roboty lub inne autonomiczne urządzenia, które wykonają pewne zadanie za człowieka lub mocno je ułatwiają. Jego praca za każdym razem zaczyna się od dokładnego zrozumienia problemu. Dopiero w kolejnym kroku przechodzi on do projektowania i budowy robota. W czasach czwartej rewolucji przemysłowej, kiedy to następuje robotyzacja i automatyzacja przemysłu, inżynierowie robotyki będą coraz to bardziej potrzebni.

Według wyliczeń specjalistów z Bergman Engineering, przeciętne zarobki osoby na stanowisku Robotics Engineer to 7100 zł brutto/msc.

Na wysokie zainteresowanie ze strony rynku pracy mogą liczyć także specjaliści od elektromobilności. Tomasz Szpikowski przypomina niedawną analizę Bergman Engineering, z której wynika, że na przestrzeni ostatnich dwóch lat zapotrzebowanie na specjalistów z zakresu elektromobilności wzrosło o ponad 200 proc. i wciąż będzie rosło. Powstają nowe inwestycje, więc zapotrzebowanie na pracowników nadal wzrasta. Co istotne, także zachodni giganci wysysają polskich ekspertów.

Nie bez powodu fabryki największych firm działających w branży electromobility w Niemczech, powstają w pobliżu polskiej granicy. Dzieje się to dlatego, że nastawione są na pozyskiwanie polskich inżynierów i pracowników produkcyjnych — opowiada Szpikowski.