Strona główna / Praca w Polsce / Analityk Big Data
IT i dane • UoP • PLN brutto Ostatnia aktualizacja: —

Analityk Big Data — praca w Polsce (UoP)

Ten landing pomaga szybko ocenić poziom wynagrodzeń oraz typowe wymagania dla roli Analityka Big Data w Polsce. Jeśli profil pasuje — wyślij CV, a wrócimy z dopasowaniem do dostępnych projektów.

Wynagrodzenie i widełki (UoP, PLN brutto)

Godzinowo (P25–P75)
54,92–82,33 zł/h
UoP • brutto
Mediana (P50)
67,96 zł/h
typowa stawka
Miesięcznie (P25–P75)
9 520–14 270 zł
P50: 11 780 zł

Jak czytać widełki (P25/P50/P75)

P25–P75 to typowy „środek rynku” dla danej roli. Mediana (P50) to wartość najczęściej spotykana. W konkretnych ofertach mogą wystąpić dodatki (premie, dyżury, benefity) — zależnie od pracodawcy i projektu.

Co wpływa na stawkę

  • doświadczenie (junior/mid/senior) i zakres odpowiedzialności
  • technologie (SQL/Python/Spark/ETL/ELT) oraz praca na dużych wolumenach danych
  • region/miasto, tryb pracy (stacjonarnie/hybrydowo/zdalnie – zależnie od projektu)
  • branża i wymagania dot. jakości, bezpieczeństwa i zgodności danych
Transparentność: podane stawki są orientacyjne dla UoP i nie są gwarancją konkretnej oferty. Ostateczne warunki zależą m.in. od projektu, lokalizacji, doświadczenia i procesu rekrutacji.

Co robi Analityk Big Data (w praktyce)

W tej roli kluczowe jest łączenie dwóch światów: danych (wolumen, jakość, pipeline) oraz potrzeb biznesu (metryki, segmentacje, modele, rekomendacje). Zakres bywa różny — od analizy w hurtowni danych po współpracę z Data Engineering i Productem nad definicją zdarzeń, KPI i logiką raportowania.

analiza i profilowanie danych modelowanie danych ETL/ELT i walidacje analityka predykcyjna / segmentacje raporty i dashboardy jakość i spójność metryk

Zakres zadań (typowo)

Dane, pipeline i jakość

  • przygotowanie zapytań SQL i analiz ad-hoc na dużych zbiorach danych
  • weryfikacja jakości: braki, duplikaty, anomalie, zgodność definicji
  • udział w projektowaniu logiki danych (tabele, widoki, modele)
  • współpraca przy automatyzacji walidacji i cyklicznych raportów

Analizy i raportowanie

  • definiowanie metryk, KPI i sposobu liczenia (jedno źródło prawdy)
  • analiza trendów, kohort, segmentów, lejków i zachowań użytkowników
  • przygotowanie rekomendacji dla zespołów biznesowych/produktowych
  • czytelne wnioski: co się zmienia, dlaczego i jaki ma to wpływ

Wymagania i umiejętności (typowo)

Must-have

SQL (JOIN, agregacje, okna) analityczne myślenie + wnioski praca na dużych wolumenach danych zrozumienie metryk / KPI dokładność i higiena danych

Mile widziane

Python (pandas / notebooki) Spark / narzędzia Big Data ETL/ELT, orkiestracja modelowanie danych (DWH) praca z dashboardami
Uwaga: finalny zestaw wymagań zależy od projektu i pracodawcy. Jeśli nie spełniasz 100% punktów, nadal warto wysłać CV — często kluczowe jest dopasowanie do konkretnego zakresu.

Technologie i środowisko pracy

Najczęściej spotkasz pracę w oparciu o hurtownię danych i/lub platformy analityczne. Stack zależy od organizacji (np. klasyczny DWH + SQL, środowiska notebookowe dla Python, albo ekosystemy do przetwarzania rozproszonego).

  • Warstwa danych: hurtownia danych / jezioro danych (zależnie od projektu)
  • Przetwarzanie: narzędzia ETL/ELT, czasem rozwiązania Big Data
  • Analiza: SQL + (opcjonalnie) Python do eksploracji i modeli
  • Współpraca: praca zespołowa, przeglądy, dokumentacja definicji metryk

Tryb pracy i lokalizacja w Polsce

Lokalizacja i tryb pracy zależą od oferty: spotykane są projekty w większych ośrodkach (np. Warszawa, Kraków, Wrocław, Poznań, Gdańsk, Katowice) oraz modele hybrydowe. W części przypadków możliwa jest praca zdalna — jeśli pozwalają na to wymagania projektu.

Zobacz strony regionalne Zapytaj o projekt w Twoim regionie

Jak wygląda rekrutacja

  • 1) CV i weryfikacja profilu
    Wyślij CV. Sprawdzamy doświadczenie, technologie i zakres odpowiedzialności.
  • 2) Krótka rozmowa wstępna
    Doprecyzowujemy oczekiwania, dostępność, lokalizację i preferowany tryb pracy.
  • 3) Etap techniczny (zależnie od oferty)
    Pytania techniczne lub krótkie zadanie — w zależności od pracodawcy/projektu.
  • 4) Dopasowanie do projektu i decyzja
    Przedstawiamy konkretne warunki, jeśli profil pasuje do dostępnych projektów.

Checklista CV (co warto wpisać, żeby szybko ocenić dopasowanie)

Najważniejsze informacje

  • konkretne projekty: branża, skala danych, cel analizy
  • technologie: SQL/Python/ETL/ELT/Spark (co realnie robiłeś)
  • metryki i efekty: np. skrócenie czasu raportu, poprawa jakości danych
  • narzędzia: notebooki, repozytoria, systemy ticketowe (jeśli używałeś)

Krótko o seniority

Jeśli jesteś na poziomie junior/mid/senior — dopisz to wprost, ale poprzyj zakresem odpowiedzialności. W Big Data często liczy się nie tylko „ile lat”, ale też „co dowoziłeś” i jak pracowałeś z jakością danych.

FAQ — Analityk Big Data w Polsce

Ile zarabia Analityk Big Data w Polsce na UoP?
Orientacyjnie: 54,92–82,33 zł/h brutto (P25–P75), mediana 67,96 zł/h. Dokładna stawka zależy m.in. od regionu, doświadczenia, technologii oraz odpowiedzialności w projekcie.
Czy ta rola to bardziej analiza, czy data engineering?
Zależy od projektu. Najczęściej to analiza + praca na danych (SQL, walidacje, modele metryk), z elementami współpracy przy pipeline (ETL/ELT). Granica między analityką a engineeringiem bywa płynna.
Czy możliwa jest praca zdalna lub hybrydowa?
Tryb pracy zależy od projektu i polityki pracodawcy. Często spotykany jest model hybrydowy. Praca zdalna może być dostępna w części ofert — zwłaszcza gdy zespół jest rozproszony i wymagania bezpieczeństwa to umożliwiają.
Jakie technologie są najczęściej wymagane?
Typowo: SQL, podstawy modelowania danych, praca na dużych wolumenach danych. Mile widziane bywa Python (analizy), oraz narzędzia Big Data/ETL (np. Spark lub rozwiązania ETL/ELT) — zależnie od organizacji.

Aplikuj — wyślij CV

Najszybsza ścieżka to CV. Jeśli potrzebujesz doprecyzowania (miasto/województwo, tryb pracy, zakres) — napisz do nas przez kontakt.

Wyślij CV Kontakt Regiony