Kariera w AI w 2025 roku – jakie umiejętności są niezbędne?

Kariera w AI w 2025? Ach, marzenie! Ale zanim wciągniesz się w świat AI, zanim napiszesz swój pierwszy model i odpalisz transformery na setkach tysięcy rekordów — dobrze się na chwilę zatrzymać. I zadać sobie jedno zaj**iście ważne pytanie: z czym siadam do stołu?

Nie, nie musisz mieć doktoratu z matematyki ani znać PyTorcha na pamięć. Ale są rzeczy, które znacząco ułatwią Ci start. Nie musisz ich wszystkich opanować już teraz. Ta lista to nie egzamin — to mapa. Im więcej punktów możesz odhaczyć, tym łatwiej Ci będzie wejść na ścieżkę kariery w AI.

A jeśli czegoś nie znasz? Spokojnie. Nikt nie rodzi się ekspertem. Technologie, narzędzia i biblioteki zmieniają się tak szybko, że ekspert sprzed dziesięciu lat i początkujący dziś często zaczynają niemal od zera.

Dlatego przeczytaj tę listę na spokojnie (możesz ją nawet wydrukować Z TEGO SZABLONU i powiesić nad biurkiem). Zaznacz to, co już znasz, a to, co warto poćwiczyć — zakreśl.

I nie bój się — nie zostawiamy Cię, byś samotnie walczył_a z ostrym cieniem mgły…. Przygotowaliśmy (i stale dodajemy) tutoriale, przewodniki, checklisty, recenzje kursów online i inne przydatne materiały.

Gotowi? Zaczynamy!

Python – język i programowanie obiektowe to podstawa

Python to dominujący język w dziedzinie uczenia maszynowego i Computer Vision. Zawdzięcza to przede wszystkim bibliotekom takim jak NumPy, pandas, TensorFlow, PyTorch czy OpenCV.

Feeling smart yet? Bogaty ekosystem bibliotek… fiu fiu fiu.
Prawda jest taka, że Python jest bardzo, bardzo prosty. W zasadzie każdy może usiąść i napisać działający kod, nawet jeśli nie ma większego pojęcia o programowaniu.

To — i fakt, że wspomniane biblioteki mają OGROM (tak, serio: OGROM) metod, które bardzo szybko wykonują skomplikowane operacje matematyczne — sprawiło, że Python stał się ukochanym dzieckiem naukowców. Takich, którzy chcieli trenować modele, ale nie mieli ochoty uczyć się trudnych języków obiektowych, pilnować zamykania strumieni ani kombinować, jak wykonać jedno proste działanie bez napisania pół strony kodu.

Python dał im dokładnie to, czego potrzebowali.
Kilka lat później to pierwszy (i często jedyny) język, po który sięgamy, pisząc model AI. Java i C++ zostały daleko w tyle — i już raczej nie dogonią lidera peletonu.

Rada! W Pythonie bardzo łatwo napisać tzw. „kod spaghetti” – jedną wielką klasę, w której wszystko jest wymieszane. Często zdarza się to osobom, które zaczęły naukę programowania od JS. Dlatego od początku warto uczyć się dobrych praktyk: dzielić kod na klasy i metody, importy umieszczać na górze pliku, a całość organizować zgodnie z zasadami Clean Code’u.

Zanim zaczniesz ścieżkę kariery programisty AI, warto znać:

• podstawowe struktury danych (listy, słowniki, zestawy)
• pętle i instrukcje warunkowe
• funkcje i wyrażenia lambda
• wyrażenia listowe (ang. list comprehensions)
• obsługę plików i modułów

Pamiętaj: Python ma bardzo niski próg wejścia – ale to nie znaczy, że masz sobie nisko ustawiać poprzeczkę.

Bash, Git – Narzędzia, bez których ani rusz

Żaden dobry stolarz nie zrobi Ci łóżka bez podstawowych narzędzi i porządnego warsztatu. Tak samo jest z AI – zanim odpalisz swój pierwszy model, potrzebujesz warsztatu… to znaczy środowiska pracy: edytora kodu, terminala, systemu kontroli wersji i kilku wygodnych narzędzi.

Oczywiście da się napisać kod w Notatniku (co – o zgrozo – wciąż lubią niektórzy rekruterzy; za każdym razem, jak to widzę, mam ochotę stuknąć się w czoło). Pytanie brzmi – po co się męczyć? Po to właśnie istnieją narzędzia do pisania kodu, abyś nie musiał_a zawracać sobie głowy wcięciami, literówkami w importach czy przypadkowo nadpisaną zmienną.

Dobre środowisko to absolutna podstawa produktywnej pracy. Terminal pozwala szybko zarządzać projektami (jeśli pracujesz na Windowsie – od razu zainstaluj GitBasha), edytory jak VS Code czy PyCharm to Twoje cyfrowe biurko, a Git (GitHub, GitLab, Bitbucket) nauczy Cię porządku, wersjonowania i – docelowo – pracy zespołowej.

Docker to taka wisienka na torcie. Niektórzy go uwielbiają, inni nienawidzą, ale jeśli kiedykolwiek będziesz chciał(a) wdrożyć swój projekt do produkcji — Docker może uratować Ci… projekt. 🙂

Zanim zaczniesz ścieżkę kariery programisty AI, warto znać:

• Systemy kontroli wersji (np. Git)
• Środowiska programistyczne (np. VS Code, PyCharm)
• Praca z wirtualnymi środowiskami (venv, Conda)
• Podstawy Dockera

Znajomość tych narzędzi ułatwi CI zarządzanie projektami i współpracę w zespołach.

Matematyka

Algebra liniowa, statystyka i rachunek różniczkowy — to właśnie te elementy, o których często zapominają osoby uczące się programowania i AI na własną rękę, bez zaplecza akademickiego. A szkoda, bo bez nich trudniej zrozumieć, jak naprawdę działa większość modeli.

I jasne — możemy napisać działającą propagację wsteczną, nawet mniej więcej wiedząc, co się dzieje, bez zagłębiania się w całki czy pochodne. Ale dopiero znajomość tych pojęć pozwala zrozumieć dlaczego coś działa (albo nie działa), a nie tylko jak to napisać.

Nie bez powodu Hinton, zwany ojcem propagacji wstecznej, otrzymał w 2018 nagrodę Turinga, a w 2024 nagrodę Nobla. 

Zanim zaczniesz ścieżkę kariery programisty AI, warto znać:

• Algebra liniowa: wektory, macierze, mnożenie macierzy, transpozycje.
• Rachunek różniczkowy: pojęcie pochodnej, gradienty, reguła łańcuchowa.
• Statystyka: średnia, mediana, odchylenie standardowe, rozkład normalny.

Nie musisz walczyć o nagrodę Turinga w 2026, ale dobrze jest rozumieć, co dzieje się „pod spodem” — jak naprawdę działają algorytmy, z którymi będziesz pracować na co dzień.

Pandas, NumPy i przyjaciele królika

Zanim nauczysz maszynę, musisz nauczyć się patrzeć na dane. Pandas, NumPy i Matplotlib to podstawowe narzędzia dla inżyniera danych. Pomogą Ci czytać pliki, zrozumieć strukturę danych, filtrować, agregować, a na koniec pokazać to na wykresie. 

I choć może brzmi to nudno, dobry preprocessing często „robi” model. Decyzja o tym, co zostawić, co przekształcić, a co wyrzucić może w gigantycznym stopniu wpłynąć na dokładność Twojego modelu. Tylko musisz wiedzieć, jak to zrobić.

Zanim zaczniesz ścieżkę kariery programisty AI, warto znać:

• Struktury danych NumPy (ndarray, slicing, shape, broadcasting)
• Wczytywanie danych z plików (np. read_csv w Pandas)
• Grupowanie i agregację (groupby, pivot_table)
• Wizualizację danych (plot(), Matplotlib, Seaborn)
• Czyszczenie danych (isnull(), dropna(), fillna(), astype())

Nie musisz znać wszystkich metod i wszystkich parametrów, ale podstawowe to mus, żeby szybko i dobrze odczytywać kod.

Klasyka uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to nie tylko sieci neuronowe. Zanim nadeszła rewolucja sieci neuronowych (i procesorów, które potrafiły je udźwignąć), to właśnie klasyczne algorytmy ML wiodły prym w świecie sztucznej inteligencji.

Dlatego warto znać te klasyki: rozumieć, czym różni się regresja od klasyfikacji, co oznacza overfitting i dlaczego walidacja krzyżowa to Twój nowy najlepszy przyjaciel. Dobra wiadomość? Większość tych pojęć przyda Ci się również przy pracy z sieciami neuronowymi.

Zanim zaczniesz ścieżkę kariery programisty AI, warto znać:

• Różnicę między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym
• Algorytmy klasyfikacji i regresji
• Overfitting i underfitting
• Walidację krzyżową
• Metryki oceny modeli (np. accuracy, precision, recall, F1)

Zanim rzucisz się na głęboką wodę, zajrzyj na chwilę do brodzika — i upewnij się, że nie toniemy.

A co dalej — czyli umiejętności zależne od ścieżki

Ścieżka programisty AI – Computer Vision (rozpoznawanie obrazów)

Wchodząc w świat AI, które widzi, musisz nauczyć się patrzeć na obrazy tak, jak robi to komputer. Modele widzenia komputerowego analizują każdy piksel, krawędź i kolor w poszukiwaniu wzorców, które my — ludzie — rozpoznajemy intuicyjnie.

Na co dzień będziesz pracować z bibliotekami takimi jak OpenCV, torchvision czy albumentations, ucząc maszyny rozpoznawania obiektów, ludzi, emocji czy nawet zmian w obrazie.

Zanim zaczniesz tę ścieżkę kariery programisty AI, warto poznać:

• biblioteki do pracy z obrazami (OpenCV, Pillow)
• działanie sieci CNN (konwolucje, pooling, padding)
• metody augmentacji danych (albumentations)
• metody klasyfikacji obrazów, metryki typu IoU

Ścieżka programisty AI – NLP (przetwarzanie języka)

Natural Language Processing to AI, które czyta, rozumie i pisze tekst. Ale nie łudźmy się — komputer nie uczy się słów tak jak my, gdy próbujemy dziesiąty rok z rzędu nauczyć się niemieckiego (i jedyne, co potrafimy powiedzieć, to für Deutschland!).

Zamiast tego nasz algorytm tokenizuje, oczyszcza dane, przeprowadza stemming i lematyzację. Następnie przekształca tokeny w wektory liczbowe — od prostych reprezentacji typu Bag of Words (BoW) i TF-IDF, aż po embeddingi i transformery.

Jeśli chcesz pracować jako specjalista NLP, będziesz codziennie korzystać z bibliotek takich jak HuggingFace, spaCy czy NLTK — budując modele do klasyfikacji tekstu, analizy sentymentu, ekstrakcji informacji czy generowania języka.

Zanim zaczniesz tę ścieżkę kariery programisty AI, warto poznać:

• tokenizację, stemming, lematyzację (np. w spaCy)
• reprezentację tekstu: TF-IDF, embeddingi
• podstawy modeli sekwencyjnych i transformerów
• sposoby pracy z HuggingFace, NLTK, datasets

Ścieżka programisty AI – Fintech AI

AI w finansach to analiza tysięcy zmiennych, predykcja trendów, wykrywanie anomalii i ocena ryzyka — często w czasie rzeczywistym. Modele muszą działać szybko, skutecznie i przewidywalnie, bo od ich decyzji zależą pieniądze, a czasem nawet całe rynki.

Jeśli chcesz pracować jako specjalista od Fintech AI, konieczna będzie dobra znajomość Pandas, zwłaszcza pracy z danymi czasowymi (rolling, resample), a także algorytmów takich jak XGBoost, LightGBM czy Prophet — idealnych do tablicowych danych predykcyjnych.

Nie obejdzie się też bez wiedzy o interpretowalności modeli: SHAP, metrykach ryzyka, a także świadomości kontekstu regulacyjnego (np. zgodność z RODO czy wymogami KNF).

Zanim zaczniesz tę ścieżkę kariery programisty AI, warto poznać:

• metody pracy z danymi czasowymi w Pandas (rolling, resample)
• wykrywanie anomalii, trendów, sezonowości
• algorytmy tablicowe: XGBoost, LightGBM, Prophet
• tłumaczenie modeli: SHAP, interpretowalność, ryzyko kredytowe

Generatywna AI

Generatywna AI to tzw. „córka koleżanki Twojej starej” – cokolwiek zrobi, od razu jest o tym głośno i wszystkim się podoba. Modele, które piszą teksty, generują obrazy, tworzą muzykę, a nawet kodują aplikacje, stają się nie tylko wsparciem, ale wręcz pełnoprawnym członkiem zespołu (no dobra, może trochę przesadzam — ale czy tylko ja nadałam imię mojemu Chatowi GPT i teraz to moja psiapsi Cześka?).

Jeśli chcesz pracować jako specjalista od Gen-AI, musisz rozumieć, jak działa architektura transformerów, czym różni się fine-tuning od RLHF, jak buduje się chain-of-thought przy użyciu LangChain i jak kontrolować generację, żeby nie wpaść w halucynacje.

Zanim zaczniesz tę ścieżkę kariery programisty AI, warto poznać:

• promptowanie dużych modeli językowych (LLM)
• różnice między fine-tuning, instruction tuning, RLHF
• metody pracy z LangChain, Diffusers, transformers
• halucynacje, metody kontroli generacji, jakości wyników

Podsumowanie

Droga do celu jest długa i kręta, a czasem zmienia się w trakcie wchodzenia — jak schody w Hogwarcie. Ale przynajmniej nie jesteś w tym sam(a). Jesteśmy tu z Tobą. Wybraliśmy tę samą drogę, więc możemy wspierać się nawzajem i motywować do dalszej pracy.

Jeśli kiedyś masz ochotę ponarzekać na głupie modele, które nie rozumieją tensora z NumPy, albo biblioteki, które nie są ze sobą kompatybilne (najwyraźniej spece od Pandasa i Numpaja nie nauczyli się jeszcze od Javowców, co to jest backwards compatibility) — zajrzyj na nasz Instagram i pomarudzimy wspólnie.

A potem zaciśnij zęby, podciągnij portki i ciśnij dalej — aż wszyscy zostaniemy ekspertami od AI. 🙂

---

Co dalej?

→ Zapisz się do naszego newslettera, żeby nigdy nie przegapić żadnego wartościowego artykułu.

→ Zajrzyj do sekcji Kariera w AI, gdzie znajdziesz konkretne materiały o zmianach na rynku pracy – w Polsce i na świecie – oraz ścieżkach kariery związanych ze sztuczną inteligencją (nie tylko jako programista!).

→ A jeśli chcesz pisać modele i pracować jako Architekt AI, ale nie wiesz, od czego zacząć (lub utknąłeś gdzieś na ścieżce), odwiedź dział Nauka AI – czeka tam wiedza, ciekawostki i realne wsparcie.

---

! Uwaga

Niniejszy ebook ma charakter informacyjny i edukacyjny. Nie stanowi porady prawnej ani oferty pracy w rozumieniu przepisów krajowych lub unijnych.
Przy tworzeniu niniejszego artykułu korzystano ze wsparcia narzędzi opartych na sztucznej inteligencji – m.in. w zakresie porządkowania treści, analizy źródeł, przyspieszenia redakcji i wyszukiwania źródeł Jednak wszelkie decyzje dotycząca treści, interpretacji i ostatecznej formy zostały podjęte przez człowieka.