Kariera w AI – Jak zacząć? Ścieżki dla absolwentów w 2025 roku

Czy AI to dalej zawód przyszłości?

Kariera w AI w 2025 roku? To już nie tak prosta ścieżka jak jeszcze kilka lat temu.

W latach 2019–2021 rynek IT był zdecydowanie rynkiem pracownika. Oferty pracy trafiały codziennie do skrzynek zarówno juniorów, jak i seniorów, a zmiana pracy często zajmowała mniej niż tydzień.

Pandemia COVID-19 przyspieszyła cyfrową transformację i doprowadziła do masowych rekrutacji: Amazon zwiększył zatrudnienie o ponad pół miliona osób w 2020 roku, a takie firmy jak Meta, Microsoft i Google tworzyły dziesiątki tysięcy nowych, zdalnych stanowisk.

Jednak już pod koniec 2022 roku sytuacja diametralnie się zmieniła. Fala zwolnień w Big Tech zaczęła się od Meta (11 000 etatów w listopadzie 2022), szybko dołączyły Amazon (10 000 w grudniu 2022), Microsoft (10 000 w styczniu 2023), Google (12 000 w styczniu 2023) i Apple, zamrażając rekrutacje. Doświadczeni specjaliści trafili na rynek, konkurencja wzrosła, a budżety – szczególnie w startupach – zaczęły się kurczyć. W efekcie od 2024 roku pracodawcy zaczęli oferować seniorom stawki midów, midom stawki juniorów, a juniorów w ogóle nie chcą zatrudniać (lub mają 200+ kandydatów w 48h!).

Czy to oznacza, że wszystko stracone? Absolutnie nie. Choć popyt się zmniejszył, pojawiły się nowe szanse: globalna automatyzacja, regulacje AI Act oraz rozwój modeli generatywnych otwierają nowe ścieżki kariery dla ambitnych absolwentów.

Jeśli właśnie kończysz studia i niepokoi Cię sytuacja na rynku – ten artykuł jest dla Ciebie. Pokażemy, gdzie szukać pierwszych doświadczeń, jak zbudować portfolio i dlaczego mimo wszystko warto wciąż postawić na AI.

Dlaczego kariera w AI właśnie teraz?

W 2024 roku kierunek informatyka przyciągnął ponad 35 tysięcy kandydatów, co czyni go jednym z najpopularniejszych wyborów w Polsce – ustępuje jedynie psychologii. Około 10% z nich wybiera specjalizację związaną ze sztuczną inteligencją, co oznacza, że każdego roku uczelnie opuszcza blisko 4000 absolwentów z AI w CV. Czy rynek pracy jest gotów ich wszystkich przyjąć?

Wiele wskazuje na to, że tak. Unia Europejska przyjęła AI Act, który od 2026 roku nakłada obowiązek zatrudniania specjalistów ds. zgodności i audytu modeli – to realny impuls do wzrostu zatrudnienia w tym obszarze. Duże firmy inwestują w lokalne centra AI: Google rozwija Warsaw Cloud Campus, Intel buduje zaplecze badawczo-rozwojowe w Gdańsku. Również polskie scale-upy, takie jak SentiOne i Synerise, intensywnie pracują nad własnymi modelami językowymi.

Co więcej, według raportu McKinsey Global Institute, automatyzacja procesów poznawczych może do 2030 roku wygenerować dodatkowe 3 biliony euro PKB w samej Unii Europejskiej. Krótko mówiąc: wciąż jest z czego urwać. 

Gdzie studiować AI w Polsce (i czy to wystarczy?)

Informatykę można dziś studiować na jednej z 119 uczelni. Największym prestiżem cieszą się politechniki – i nie bez przyczyny. Choć ich programy bywają nieco sztywne, a kadra nie zawsze otwarta na nowe metody dydaktyczne, to właśnie uczelnie techniczne dysponują najlepszym zapleczem sprzętowym, prowadzą zaawansowane projekty badawcze i mają silne powiązania z przemysłem oraz innymi uczelniami. To również tam najczęściej trafiają studenci z najwyższymi wynikami w rekrutacji – co dodatkowo podnosi wartość dyplomu.

Ale jeśli nie dostałeś_aś się na „polibudę”, to wcale nie znaczy, że nie warto studiować informatyki gdzie indziej. Uniwersytety, takie jak Warszawski, Wrocławski czy Jagielloński, oferują świetne programy – nawet jeśli kończą się tytułem licencjata, a nie inżyniera.

Wiele uczelni niepublicznych zatrudnia wykładowców i ćwiczeniowców z politechnik, co sprawia, że poziom zajęć może być porównywalny – zwłaszcza jeśli sam_a włożysz wysiłek w naukę.

I nie oszukujmy się: sam dyplom nie zagwarantuje Ci pracy. To portfolio, konkretne umiejętności i dobre wrażenie na rozmowie rekrutacyjnej są dziś kluczem do kariery. Dlatego niezależnie od uczelni, już w trakcie studiów warto myśleć praktycznie i budować swoją pozycję na rynku pracy.

Czy muszę skończyć informatykę, by pracować w AI?

Krótka odpowiedź: nie. Według raportu State of Data Science 2024 firmy Anaconda, niemal co czwarty specjalista pracujący jako programista lub administrator baz danych nie posiada dyplomu z informatyki ani matematyki. Na szczęście w IT to wciąż praktyczne umiejętności, solidne portfolio i gotowość do ciągłej nauki są najważniejsze.

Co może zastąpić klasyczne studia?

• Bootcampy i kursy online – mogą być świetnym startem, ale żaden pojedynczy kurs nie daje pełnego obrazu. Kluczowe jest uzupełnianie wiedzy i nauka przez praktykę.
  
• Studia podyplomowe – np. AGH, PJATK, czy SGH oferują specjalistyczne programy dla osób z różnych środowisk.
  
• Projekty open source – wkład w rozwój narzędzi takich jak HuggingFace, scikit-learn czy LangChain pokazuje Twoje umiejętności techniczne i zdolność do pracy zespołowej.
  
• Hackathony i platformy typu Kaggle – zdobycie medalu to realny dowód kompetencji, zauważany przez rekruterów (np. Allegro czy Netguru śledzą rankingi Kaggle).
  

! Rada: Jeśli nie masz dyplomu z informatyki, dodaj do CV sekcję „Umiejętności i osiągnięcia”, w której wymienisz ukończone kursy, projekty, algorytmy – najlepiej z linkiem do GitHuba. Pokaż, że znasz podstawy, nawet jeśli nauczyłeś_aś się ich samodzielnie.

Studia wciąż są wartościową drogą – dają dostęp do wymian, grantów badawczych i networkingu – ale nie są już jedyną bramą do świata AI. Liczy się przede wszystkim jedno: czy potrafisz rozwiązywać problemy kodem i czy chcesz się rozwijać.

Jak zdobyć pierwsze doświadczenie? Staże, projekty i Kaggle

Dziś to już oczywista oczywistość, ale jeszcze kilka lat temu wielu absolwentów boleśnie zderzało się z rynkiem pracy. Bez staży w trakcie studiów nawet świetny dyplom często lądował na dnie stosu CV – lub w koszu.

Studia dostarczają solidnych podstaw teoretycznych, ale dla pracodawców liczy się przede wszystkim praktyka: konkretne umiejętności i umiejętność pracy zespołowej. Dlatego warto zastanowić się, jak zdobywać doświadczenie i budować portfolio.

Kiedy zacząć staż?

Większość programów stażowych jest dostępna dla studentów po drugim roku. Po czterech semestrach powinieneś/powinnaś już mieć opanowane podstawy algorytmiki, Pythona i statystyki.

Niektóre firmy (np. PKO Bank Polski) dopuszczają także studentów pierwszego roku, choć wówczas najczęściej trafiają oni do zespołów wsparcia IT lub działów niezwiązanych bezpośrednio z AI.

W przypadku Big Techów – takich jak Google czy Intel – staże wymagają co najmniej drugiego roku studiów oraz umiejętności programowania w językach takich jak C++ czy Python.

Warto też pamiętać, że wiele software house’ów prowadzi mniej formalne programy stażowe. Możesz tam rozpocząć pracę w dziale QA lub DevOps, a z czasem – w ramach wewnętrznej rotacji – dołączyć do zespołu AI.

Programy stażowe 2025

Firma	Nazwa programu	Czas trwania	Profil zespołów AI	Rok studiów
Allegro	e‑Xperience	6 mies.	Search & Recommender, Ops ML	≥ 3 semestr
Google Poland	Software Engineering Intern	12 tyg.	NLP, ML, Search infra	≥ 2 rok
Intel Gdańsk/Łódź	AI Software Engineer Intern	cały rok, 3–6 mies.	Optymalizacja modeli, VPU	≥ 3 rok
PKO Bank Polski	#PKOBank Talentów	3 mies.	Data Science Labs, risk models	≥ 1 rok
CD Projekt	Summer Internship	2–3 mies.	AI w game‑dev (NPC, anim.)	≥ 2 rok

Dla odważnych: Hackathony & open‑source to fast‑track do rekrutera. Allegro rekrutuje z Kaggle Days, a Google patrzy na kontry do TensorFlow.

Jak zbudować portfolio AI, które działa jak magnes na rekruterów

Możesz mieć wiedzę i doświadczenie godne mistrza Yody, ale jeśli Twoje portfolio nie przekona rekrutera, by zaprosić Cię na rozmowę – pozostanie Ci tylko… marność nad marnościami – wszystko marność!

Dobra wiadomość: coraz więcej firm docenia portfolio, a niektóre wręcz wolą zobaczyć jeden dobry, działający projekt zamiast klasycznego CV. Zwłaszcza w świecie AI to właśnie konkretne przykłady kodu, rozwiązanych problemów i wdrożonych modeli robią największe wrażenie.

Co warto umieścić w portfolio? Jeśli chcesz zmaksymalizować swoje szanse, pomyśl o takich elementach:

Element	Minimum	Jak się wyróżnić
Repozytorium GitHub	min. 3 kompletne projekty (idź w jakość, nie ilość)	Wrzuć plik README z wynikami, screenshotami + link do demo
Notebook z danymi publicznymi	Kaggle / HuggingFace dataset	Dodaj dokładny opis datasetu + przykładowy model, który go wykorzystuje
Projekt end‑to‑end	np. aplikacja webowa (np. Angular) + aplikacja serwerowa (np. Flask)	Pokaż kolejne etapy działania w README, spróbuj opublikować appkę na GitHub pages.
Blog / artykuł	Spróbuj publikacji na Medium.com lub dev.to	Nie musisz ekspertem, by zrobić głęboką analizę danego tematu.
stackoverflow.com	Najlepiej punktowana odpowiedź na pytanie	Punktowana odpowiedź na stackoverflow to prestiż, który rozumieją tylko inni programiści.

Social media: wróg czy sprzymierzeniec?

Dodatkowo, załóż lub zaktualizuj swój profil na LinkedIn. To taki Facebook dla  rekruterów – trochę smęty, ale trochę świetne miejsce, by przeprowadzić cyber-stalking osoby, której CV przeszło przesiew programu to ATS.

Rada! To powinno być oczywiste, ale wiele osób  wciąż o tym zapomina. Rekruterzy sprawdzają media społecznościowe. Jeśli na Twoim zdjęciu profilowym na Instagramie stoisz z zasłoniętą twarzą, szalikiem ulubionego zespołu piłkarskiego i koktajlem mołotowa w ręce, to raczej nawet doktorat z AI Ci nie pomoże (chyba że rekruter należy do tej samej paczki kiboli – ale wtedy to jakby… networking?  😉)

Ile zarabia junior w AI? Widełki i realne oczekiwania

Oferowane wynagrodzenia i oczekiwania absolwentów często bardzo się rozmijają. Zwłaszcza po wysłuchaniu wszystkich tych historii o „skoku na seniora” w trzy lata i pięciocyfrowych pensjach zaczynających się od trójki… Brzmi pięknie, prawda?

Być może takie czasy rzeczywiście miały miejsce (nie ukrywam – sama słyszałam takie opowieści od starszych stażem kolegów i koleżanek), ale obecnie można je spokojnie włożyć między bajki. Przynajmniej do czasu kolejnego boomu technologicznego… albo kolejnej pandemii.

Na podstawie dostępnych w sieci danych (głównie widełek z portali ogłoszeniowych i deklaracji samych programistów), realia wyglądają mniej romantycznie. Przykładowo:

Stanowisko	Źródło widełek	Wynagrodzenie brutto (UoP)
Junior Data Scientist	theprotocol.it	6K-9K  PLN/mies.
Junior ML Engineer	Blog J. Tomasiewicz	5K-9K PLN/mies.
Junior Backend Engineer	theprotocol.it	5K-14K PLN/mies.
Junior MLOps	justjoin.it, google search	od 4700 PLN/mies.

Jak widać, stawki dla juniorów nie są szczególnie wysokie – zwłaszcza w kontekście ogromu wiedzy, jaką trzeba posiąść, zanim w ogóle stanie się kandydatem na takie stanowisko. Warto też pamiętać, że choć oferty B2B bywają o 20–30% wyższe nominalnie niż UoP, to wiążą się z dodatkowymi kosztami (ZUS, podatki) i mniejszym bezpieczeństwem zatrudnienia (warto zawsze zwracać uwagę na odpowiednie zapisy w umowie B2B).

Co gorsza, wiele firm w ogóle nie zatrudnia juniorów – nawet po własnych programach stażowych. Dlaczego? Bo wdrożenie juniora często trwa kilka miesięcy i wymaga ciągłego wsparcia bardziej doświadczonego kolegi, który… zazwyczaj ma ważniejsze rzeczy do zrobienia.

Dlatego właśnie tak ważne jest zbudowanie mocnego portfolio i zdobycie doświadczenia przez staże. To jedyny sposób, by pokazać rekruterom, że mają do czynienia z doświadczonymi (mimo młodego wieku), samodzielnymi programistami, którzy nie potrzebują seniora-niańki na każdym kroku.

Software house’y i startupy: gdzie szukać pierwszej pracy

Software house’y i startupy to świetne miejsce, by rozpocząć swoją przygodę z IT. To tam zbiera się doświadczenia, które zostają z Tobą na lata: praca po kilkanaście godzin dziennie, zarwane noce i weekendy przed prezentacją dla klienta, naprawianie bugów „w locie”, bo projekt musi wejść na produkcję w poniedziałek rano… Brzmi intensywnie? Tak, ale to właśnie z tych wyzwań rodzi się realna praktyka i umiejętności, które procentują później w każdej kolejnej pracy.

Warto jednak pamiętać, że mniejsze firmy zazwyczaj działają na ograniczonym budżecie. Często wolą inwestować w midów albo programistów z polecenia (viz. networking). Jeśli nie ma w danym momencie żadnego programu dofinansowania zatrudnienia przez Urząd Pracy czy grantów dla młodych, może się okazać, że Twoją jedyną realną szansą na pierwszy etat są… korporacje.

Rada: W przypadku mniejszych firm „ghosting” – czyli brak odpowiedzi po wysłaniu aplikacji – zdarza się częściej. Nie bój się przypomnieć o sobie, poprosić o aktualizację procesu rekrutacyjnego albo zapytać o decyzję. Czasem po prostu ktoś przeoczył Twój mail.

Nie zniechęcaj się, jeśli nie otrzymasz odpowiedzi. Dzisiejszy rynek jest wymagający, a procesy rekrutacyjne często przeciągają się tygodniami. Uzbrój się w cierpliwość i grubszą skórę – to część tej drogi.

Jak dostać pracę, gdy nie ma ogłoszenia?

Nie wszystkie startupy ogłaszają rekrutacje. Jeśli trafisz na firmę, która rozwija produkt AI zgodny z Twoimi zainteresowaniami, warto działać proaktywnie – skontaktuj się z nimi i zaproponuj współpracę.

Dla odważnych: możesz znaleźć osobę decyzyjną (np. CEO lub CTO) na LinkedInie, napisać krótki, konkretny mail i dołączyć link do swojego portfolio. W tytule wiadomości warto się wyróżnić – ale zamiast aroganckiego tonu, postaw na entuzjazm i pewność siebie.

Pamiętaj jednak: przedsiębiorcy rzadko szukają „geniuszy z ego”. Nawet najbardziej utalentowany dev, jeśli nie potrafi przyjąć krytyki i współpracować z zespołem, raczej nie zagrzeje dłużej miejsca w branży IT. Szefowie firm cenią zaangażowanie, pokorę i odpowiedzialność za wykonywane zadania.

Dlatego zamiast stawiać wszystko na jedną kartę, zdecydowanie polecamy klasykę, która naprawdę działa: dobry, stary networking.

Networking: Twoje sekretnie najpotężniejsze narzędzie

Praca „po znajomości” nie jest powodem do wstydu – to jedna z najstarszych i wciąż najskuteczniejszych metod zdobywania pracy. Co więcej, większość firm IT premiuje swoich pracowników za polecenie kandydatów. Dlaczego? Bo osoby z rekomendacją rzadziej odpadają w trakcie okresu próbnego i szybciej adaptują się do zespołu.

Dlaczego warto?

Jeśli trafiasz do firmy z polecenia, już na starcie masz przewagę. Twoje nazwisko jest powiązane z kimś zaufanym, a to automatycznie dodaje Ci kilka punktów w oczach rekrutera. To właśnie dlatego firmy nierzadko płacą równowartość miesięcznej pensji za skuteczne polecenie – choć zwykle dopiero po podpisaniu umowy na stałe. To wciąż mniej niż koszt usług agencji rekrutacyjnych, które potrafią pobierać trzykrotność miesięcznego wynagrodzenia… i to wcześniej, bo już przy podpisaniu umowy próbnej.

Dodatkowo, polecenie to świetny punkt zaczepienia podczas rozmowy rekrutacyjnej. Możesz powołać się na wspólnego znajomego, wspomnieć, że słyszałeś same dobre rzeczy o firmie – i płynnie przejść do prezentacji swoich umiejętności. A jeśli przy okazji dasz menedżerowi poczucie, że to właśnie jego zespół przyciąga najlepszych ludzi – masz punkt na plus.

Nie masz znajomych w branży? Znajdź ich na meetupach i konferencjach!

Konferencje i meetupy pełnią różne funkcje w networkingu – warto korzystać z obu.

Konferencje to wydarzenia, które pokazują Twoje zaangażowanie. Skoro jesteś gotów_a poświęcić wolny czas, a nawet zapłacić za bilet, to znaczy, że naprawdę interesujesz się tematem. To świetny komunikat dla przyszłych pracodawców: „Inwestuję w siebie, bo wierzę, że warto.”

Meetupy mają bardziej kameralny charakter. To lokalne spotkania entuzjastów i specjalistów, często z jednego miasta lub konkretnej branży. Znajdziesz tam:

• prelekcje – jeśli czujesz się pewnie, to doskonała okazja, by zaprezentować swoją wiedzę (pamiętaj, że mogą paść pytania!),
• prezentacje projektów – idealny moment, by pochwalić się swoją aplikacją czy rozwiązaniem,
• sesje Q&A – nie tylko słuchasz, ale możesz zabrać głos i zapisać się w pamięci uczestników.

W każdym większym mieście odbywają się takie spotkania – zajrzyj na meetup.com, sprawdź, co dzieje się w Twojej okolicy, i wybierz wydarzenia, które najbardziej Ci odpowiadają.

Rada x2!
1. Nie rezygnuj z meetupów tylko dlatego, że już masz pracę. Warto budować relacje także wtedy, gdy ich nie potrzebujesz – bo nigdy nie wiesz, kiedy mogą się przydać.

2. Po każdym wydarzeniu nawiąż kontakt z nowo poznanymi osobami. Dodaj je na LinkedInie, wspomnij o spotkaniu, a jeśli to możliwe – otaguj prelegenta w swoim poście. To prosty, ale skuteczny sposób na utrwalenie znajomości.

Psychologia juniora: jak nie zwariować w trakcie szukania pracy

Jak już wspomnieliśmy wcześniej – ghosting is real. Rekruterzy, zwłaszcza w mniejszych firmach, potrafią nie odzywać się tygodniami. Ale jak przy każdym klasycznym zerwaniu – to naprawdę nie Twoja wina. Chodzi raczej o ich wewnętrzne procesy. Na jedno ogłoszenie potrafi przyjść ponad 300 CV, które trafiają do systemu ATS zasilanego modelem AI. Efekt? Do człowieka dociera może 5% najlepiej dopasowanych kandydatur.

Ale kiedy w tle słychać o kolejnych zwolnieniach nawet wśród doświadczonych devów – łatwo stracić motywację. Syndrom oszusta (ang. impostor syndrome) rośnie, a chęć szukania pracy topnieje z dnia na dzień.

Co możesz zrobić?

• Ustal sobie limit – np. 50–100 aplikacji tygodniowo.
• Prowadź prostą tabelkę w Excelu z firmami, do których już aplikowałeś_aś (albo… napisz własną aplikację do tego i wrzuć ją do portfolio!).
• Nie przywiązuj się do braku odpowiedzi – to niestety norma, nie wyjątek.
• Dbaj o siebie – dobrze się wysypiaj, nie zarzynaj się nocnymi sesjami na grach czy scrollowaniem sociali.
• Pracuj nad swoim „dream projectem” – będzie dobrym dodatkiem do portfolio i odskocznią, kiedy praca się już znajdzie.
• Rozwijaj umiejętności i nie przestawaj się uczyć – to inwestycja, która zawsze się zwraca.

A kiedy potrzebujesz inspiracji – zajrzyj na naszą stronę. Albo dołącz do projektu 10K i też zostań ekspertem w swojej dziedzinie. Nie jesteś w tym sam(a)!

A może by tak rzucić to wszystko i… stworzyć własną appkę?

W dobie generatywnej AI i technologii serverless wystarczy dobry pomysł, trochę samozaparcia i jeden weekend, by stworzyć własny mikro-startup. To nie teoria – to dzieje się tu i teraz.

Niektórzy siadają w sobotę rano, a w niedzielę późnym wieczorem mają już działający prototyp. Inni – fani adrenaliny – ruszają na hackathony i wspólnie z zespołem budują coś unikalnego na oczach publiczności.

Dlaczego warto?

Działające portfolio mówi więcej niż niejeden projekt na GitHubie czy staż w akademickim labie. Dodatkowy bonus jest taki, że możesz zarobić swoje pierwsze pieniądze (przy odrobinie szczęścia zwróci się za serwer lub choćby za domenę),jeszcze zanim dostaniesz etat. Przy okazji nauczysz się wszystkiego, czego oczekują przyszli pracodawcy – nie tylko kodu, ale też DevOps-owania, marketingu i radzenia sobie z problemami (bo przy tworzeniu appki zawsze coś wypłynie!).

To najbardziej praktyczna forma nauki i dowód, że potrafisz wziąć sprawy w swoje ręce. Nie musisz czekać, aż ktoś da Ci szansę – możesz ją stworzyć sam(a).

Podsumowanie: Twoja ścieżka do kariery w AI

Rynek jest trudniejszy niż kiedykolwiek, ale trudny nie oznacza zamknięty. Z dobrym portfolio, odrobiną cierpliwości (bo ghosting i nieogarnięci rekruterzy), a także proaktywnym podejściem (staże, networking, własne projekty) zwiększasz swoje szanse wykładniczo. 

Kariera w AI w 2025 r. to połączenie solidnych podstaw akademickich, praktycznego portfolio i sprytu networkingowego. Nie wiesz od czego zacząć? Sprawdź nasze ścieżki kariery programisty AI i zobacz, co ciekawego mógłbyś/mogłabyś dodać do swojego CV.

„Najlepszy czas na posadzenie drzewa był 20 lat temu. Drugi najlepszy – dziś.” – chińskie przysłowie (i świetna rada dla juniora w 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.