AI / ML / Data Science: rynek
AI / ML / Data Science to rodzina ról: ML Engineer (modele produkcyjne i pipeline'y), Data Scientist (analiza statystyczna, testy A/B, modele ML), AI Engineer (aplikacje LLM, RAG, GenAI), MLOps (infrastruktura ML), inżynierowie Computer Vision i NLP. Podstawowy stack to Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, Jupyter, MLflow, Kubeflow, HuggingFace Transformers, LangChain, OpenAI API, wektorowe bazy danych (Pinecone, Weaviate, Qdrant). Najbardziej poszukiwane technologie — python, cloud, sql, llm, pytorch. 27% stanowisk to praca zdalna. Dane odświeżane codziennie.
Rynek AI / ML / Data Science ma obecnie 10 721 otwartych ról, w tym świeżo zaobserwowanych: 10 064. Median salary $11 979/mo.
27% ofert AI/ML to praca w pełni zdalna; pozostałe to hybryda lub biuro. Banki częściej wymagają hybrydy ze względu na zgodność; w międzynarodowych zespołach AI standardem jest praca w pełni zdalna.
⚠ wynagrodzenie znane dla 884 z 10721 ofert; udział pracy zdalnej z 9069 z podanym formatem; 10064 liczone jako świeże obserwacje; trendu i trudności rekrutacji nie pokazujemy
Timeline: postings and sources
How many AI / ML / Data Science postings appeared each week over 180 days, and from how many sources. The second line separates market growth from coverage growth: a jump in the week new sources were connected means we started seeing more, not that the market grew.
New postings and active sources per week
Sources over the period: 357
New sources connected: May 18 +16 · May 25 +12 · Jun 1 +13 · Jun 8 +8 · Jun 15 +8 · Jun 22 +27 · Jun 29 +55 · Jul 6 +29 · Jul 13 +26 · Jul 20 +31 · Jul 27 +13 · Aug 3 +9 · Aug 10 +6 · Aug 17 +8 · Aug 24 +7 · Aug 31 +4 · Sep 7 +6 · Sep 14 +4 · Sep 21 +13 · Sep 28 +9 · Oct 5 +7 · Oct 12 +3 · Oct 19 +17
Week = posting first-seen date, all statuses, 180 days; sources = distinct collection channels that yielded postings for the direction that week; new sources = channels that yielded their first posting for the direction that week.
Salaries over time
Median AI / ML / Data Science salary per week, USD per month.
Median salary, USD per month
Only postings with a USD salary and a known period (month or year), $500–$50,000 per month. Weeks with fewer than 10 such postings are left blank — that means no data, not zero.
Remote work over time
Share of AI / ML / Data Science postings offering fully remote work, per week.
Remote postings, %
The share is among postings that state a format (remote, hybrid, office). Weeks with fewer than 10 such postings are left blank.
Technologies over time
How the share of AI / ML / Data Science postings mentioning each of the top technologies changed.
Postings mentioning the technology, %
Share among postings with a tagged stack; the series starts on Aug 10: earlier stack tags were assigned differently. Weeks with fewer than 20 tagged postings are left blank.
Countries over time
How the share of AI / ML / Data Science postings in each of the top countries changed, per week.
Postings in the country, %
Share among postings with a known country; the chart shows the five countries with the most postings over six months. Weeks with fewer than 20 postings with a known country are left blank. A rising share can mean a newly connected source in that country rather than market growth.
Popyt i obserwowana podaż
| Otwarty popyt | 10 721 |
| Obserwowana podaż | — nie publikujemy |
W ostatnich tygodniach kierunek AI/ML rósł nieliniowo — gwałtowny wzrost popytu od premier ChatGPT, Claude, Gemini w latach 2023–2025 trwa w 2026. Wahania są normalne; obserwuj ogólny trend.
⚠ kandydaci pasujący do oferty nie są jeszcze liczeni: pokazujemy popyt i obserwowaną pulę
Rozkład wynagrodzeń
Co dziesiąta osoba zarabia poniżej $4750, co dziesiąta powyżej $20 233. Połowa rynku mieści się między $7455 a $16 218. Próba: 884.
Geografia popytu
| kraj | oferty |
|---|---|
| US | 4228 |
| GB | 971 |
| DE | 447 |
| IN | 446 |
| SG | 408 |
| PL | 365 |
| CA | 317 |
| FR | 236 |
| HK | 168 |
| NL | 121 |
Liderem pod względem liczby ofert AI/ML są USA (4228 stanowisk), a za nimi główne huby IT WNP i Europy Wschodniej. Ważne: to rozkład w naszych źródłach parsowania, a nie szacunek globalnego rynku.
⚠ tylko liczba ofert: wynagrodzenia według krajów nie są publikowane
Używana razem z
Najpopularniejszy stack ML/AI engineera w 2026 to Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas. PyTorch dominuje w badaniach i startupach AI; TensorFlow to solidny wybór enterprise. HuggingFace Transformers i LangChain to must-have dla AI Engineer.
Najczęstsze pary technologii w ofertach AI/ML: Python+PyTorch, Python+TensorFlow, scikit-learn+pandas, HuggingFace+LangChain, MLflow+Airflow. Jeśli planujesz roadmapę nauki, te połączenia maksymalizują pokrycie rynku.
Popyt według poziomu
| poziom | oferty |
|---|---|
| senior | 3004 |
| principal | 1136 |
| lead | 896 |
| junior | 648 |
| middle | 240 |
Największy wzrost wynagrodzenia następuje między Middle a Senior (opanowanie produkcyjnego ML i MLOps).
⚠ tylko strona popytu: poziom większości obserwowanej puli jest nieznany
Pracodawcy
Popyt rozkłada się na 4296 pracodawców. Największy odpowiada za 1.7%, pierwsza dziesiątka za 8.7%; pozostałe 91.3% to długi ogon.
| udział | wartość |
|---|---|
| top-1 | 1.7% |
| top-3 | 4.0% |
| top-10 | 8.7% |
| długi ogon | 91.3% |
The companies hiring ML/AI engineers most actively right now are large banks, marketplaces, search engines, and international AI startups.
⚠ nazw nie pokazujemy: klasyfikator jeszcze nie odróżnia agencji rekrutacyjnych od pracodawców końcowych
Gdzie Zorky widzi ten rynek
Obserwowane w 156 źródłach; największe odpowiada za 24.9% — ten rynek nie opiera się na jednym kanale.
Oferty AI/ML pojawiają się w większości głównych źródeł: parsery stron (HH, Habr Career, Djinni, DOU, NoFluffJobs, JustJoin.it) dostarczają większość wolumenu.
Najnowsze ogłoszenia
- Analyst, Revenue Research (Ad Effectiveness)
- Senior Automation Scientist · GB
- シニアテクニカルプログラムマネージャー ・Active Learning Loop
- Senior New Business Manager · CN
- AIC Apprentice · IN
- ML Engineer · KZ
- PRINCIPAL DATA SCIENCE SPECIALIST · SG
- Data Scientist · US
Najnowsze otwarte oferty AI/ML/DS — najświeższe 10 stanowisk z odpowiednią jakością opisu. Pełna lista jest dostępna w naszym CRM lub pod linkiem „zobacz wszystkie” poniżej.
Sąsiednie rynki
AI/ML/DS to najlepiej płatna specjalizacja IT według mediany w 2026. Kliknij słupek dowolnego kierunku, by szczegółowo porównać wynagrodzenia, stack i dynamikę.
⚠ rynki sąsiednie do porównania nie są jeszcze określone
Jak to mierzymy
- Oferta
- otwarta oferta, która przeszła kontrolę jakości i wymienia co najmniej dwie technologie
- Obserwowany kandydat
- kandydat, którego stack zawiera tę technologię; agregat — żaden pojedynczy rekord nie opuszcza perymetru
- Kandydat do dopasowania
- jeszcze nie liczone
- Okno
- oferty otwarte w chwili tworzenia snapshotu
O danych
- Część przekrojów jest ukryta: pokrycie danymi jest jeszcze niewystarczające.
- Statystyki pokazujemy tylko tam, gdzie próba przechodzi próg jakości.
- Brak bloku nie oznacza wartości zero.
Obecnie ukryte przekroje: 8.
Dane na dzień 2026-10-27
Specjalizacje
AI/ML/DS dzieli się na 7 podspecjalizacji: ML Engineer (modele produkcyjne), AI/LLM Engineer (generatywna AI), MLOps (infrastruktura ML), Computer Vision (obrazy i wideo), NLP Engineer (tekst i język), Research Engineer (R&D), Data Scientist (statystyka i testy A/B). Każda nisza ma własne widełki wynagrodzeń — kliknij kartę, by zobaczyć szczegóły.
Najczęściej zadawane pytania
Najczęstsze pytania o rynek AI/ML/DS: wynagrodzenia według poziomów, stack (PyTorch vs TensorFlow), ML Engineer vs Data Scientist vs AI Engineer, praca zdalna, od czego zacząć karierę, umiejętności Senior. Odpowiedzi przeliczają się automatycznie na podstawie bieżących danych.
Jakiego stacku najczęściej wymagają oferty ML engineer?
5 najczęstszych technologii w ofertach AI/ML/DS: python, cloud, sql, llm, pytorch. Wymagane podstawowe umiejętności: Python (zaawansowany), statystyka i algebra liniowa, klasyczne ML przez scikit-learn. Deep Learning — jeden z PyTorch (dominuje w badaniach) lub TensorFlow (bardziej przyjazny produkcji). Praca z danymi — pandas, NumPy, Jupyter. SQL jest obowiązkowy. Dla MLOps: MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes. Chmura (AWS SageMaker, GCP Vertex AI) jest wymagana na poziomie Senior.
Kto zarabia więcej — ML Engineer, Data Scientist czy AI Engineer?
Popyt rośnie gwałtownie od premier ChatGPT, Claude i Gemini. Research Engineer (R&D, publikacje na NeurIPS/ICML) — wysoki sufit w międzynarodowych laboratoriach.
Czy inżynierowie ML mogą pracować zdalnie?
Częściowo: 27% ofert ML/AI to praca w pełni zdalna. Banki i fintech często wymagają trybu hybrydowego ze względu na compliance przy pracy z danymi osobowymi i finansowymi. Marketplace'y — częściej hybrydowo. Międzynarodowe zespoły AI — prawie zawsze przyjazne pracy zdalnej lub hybrydowe z biurem w SF/NYC/Londynie. Startupy AI — praca w pełni zdalna to standard. Wynagrodzenie przy pracy zdalnej jest wyraźnie wyższe dzięki globalnej puli kandydatów i segmentowi premium GenAI. Zdalnych ofert Junior jest mało — trenowanie na produkcji wymaga mentoringu i dostępu do zasobów obliczeniowych.
Czym ML Engineer różni się od Data Scientist i Data Engineer?
ML Engineer — nacisk na produkcję: projektowanie, trenowanie, wdrażanie i monitorowanie modeli ML. Stack: Python, PyTorch/TensorFlow, MLflow, Docker, Kubernetes. Blisko Backend engineera ze specjalizacją ML. Data Scientist — nacisk na badania: statystyka, testy A/B, hipotezy, dashboardy, czasem modele ML. Stack: Python, scikit-learn, Jupyter, pandas, SQL, czasem R. Data Engineer — infrastruktura danych: pipeline'y ETL, hurtownie, strumienie. Stack: Spark, Airflow, Kafka, ClickHouse. Pod względem wynagrodzeń: ML Engineer i AI Engineer zwykle zarabiają więcej niż Data Scientist (bardziej techniczne role); Data Engineer jest blisko ML. Ścieżka kariery: Backend → ML Engineer, Analityk → Data Scientist, Data Engineer ↔ ML Engineer.
Od czego zacząć, żeby zostać ML engineer w 2026?
Optymalna ścieżka: opanuj Pythona (zaawansowany), statystykę i algebrę liniową na poziomie uniwersyteckim, SQL, pandas + NumPy do pracy z danymi. Potem scikit-learn (klasyczne ML: regresja, klasyfikacja, klasteryzacja) i jeden z PyTorch (zalecany do badań) lub TensorFlow. Projekty własne, które dobrze wypadają: projekt ML end-to-end z wdrożeniem produkcyjnym (nie tylko notebook Jupyter), 1–2 konkursy Kaggle ze srebrnym medalem lub wyżej, kontrybucje do bibliotek ML open source. Na poziomie Middle dodaj MLOps (MLflow, Airflow), jedną chmurę (AWS SageMaker lub GCP Vertex AI). Na poziomie Senior — głębokie rozumienie rozproszonego trenowania, serwowania modeli, testów A/B na produkcji.
Ile ofert ML/AI jest otwartych w WNP i Europie?
As of the latest data refresh, the Zorky sample contains 12915 active open AI/ML/DS positions across CIS and Eastern Europe. These are postings published in the last 90 days — companies actually hiring. Geography is distributed; the leaders are US, GB, DE. Data is collected from 105 job boards and 16 669 company career sites: Telegram channels (an exclusive stream for AI startups and niche LLM positions), specialised job sites (HH, Habr Career, Djinni, DOU, NoFluffJobs, JustJoin.it, Pracuj.pl), and career pages of fintech and AI teams. Seasonality: ML/AI demand grows non-linearly — an explosive rise since 2023 after ChatGPT, continuing in 2026 with releases of Claude, Gemini, Llama.
Gdzie inżynierowie ML zarabiają więcej — w Rosji czy w Europie?
Głównym czynnikiem różnicy jest waluta kontraktu i typ firmy. Lokalne rosyjskie firmy z kontraktami w rublach zmniejszyły dystans do rynku polskiego w ciągu 2 lat. Gruzja i Armenia przyciągają wielu zdalnych relokantów z międzynarodowymi stawkami.
Jakich umiejętności potrzebuje Senior ML engineer w 2026?
Senior inżynier ML/AI obejmuje pełny stack produkcyjnego ML. Podstawa: Python (zaawansowany), statystyka i algebra liniowa, SQL, pandas, NumPy. Deep Learning: PyTorch lub TensorFlow (jeden dogłębnie). Produkcja: MLflow lub Weights & Biases (eksperymenty), Airflow lub Kubeflow (pipeline'y), jedna chmura ML (SageMaker, Vertex AI). Wzorce architektoniczne: serwowanie modeli (Triton, TorchServe), testy A/B na produkcji, trenowanie rozproszone, wersjonowanie modeli.
Zostaw zgłoszenie
Opisz zadanie i zostaw kontakt — zgłoszenie trafi do naszego CRM, a odpowiemy na podany kontakt.