Data Science, Machine Learning i AI

Od 2023 r., kiedy to specjalizacja Data Science, Machine Learning i AI po raz pierwszy pojawiły się w raporcie z dodatkowym raportem szczegółowym, stosunkowo nieliczna społeczność specjalistek i specjalistów tej dziedziny (od 2 do 3% ankietowanych – mniej jest tylko architektów IT) nieprzerwanie charakteryzuje się najwyższym wykształceniem: w 2025 r. niemal 52% ankietowanych jest po studiach II stopnia, a ponad 12% – po doktoracie (przy średniej dla tego poziomu wykształcenia nie przekraczającej 1,5% w całej badanej populacji).

Specjalność nadal jest młoda – zarówno stażem pracy (średnio 5 lat, trzy razy mniej, niż np. Architekt IT – choć szybka ścieżka rozwoju może być też efektem najwyższego udziału w posługiwaniu się narzędziami AI/ML), jak i wiekiem: niemal 51% jest w grupie 25-29 lat (udział tej grupy wiekowej wśród całości ankietowanych wynosi ok. 30%).

Szybka ścieżka kariery, zainteresowanie swoją dziedziną i najniższe wypalenie zawodowe wydają się też decydować o najwyższej „lojalności” dla swojej specjalności: powyżej 85% chce w niej pozostać, mimo że nie jest ona najwyżej opłacana: zarobki pozostają na 4. miejscu, czyli w środku stawki. W połowie stawki jest też udział kobiet: przy średnim udziale ok. 20% w tej grupie jest ich prawie 26%.

W ponad 31% miejscem zatrudnienia specjalistów Data Science, ML i AI są firmy bardzo duże (na podstawie praktycznej obserwacji rynku można przypuszczać, że są to przeważnie działy czy departamenty IT firm „nieinformatycznych”), podczas gdy dla całej badanej populacji dominującym miejscem zatrudnienia – o podobnym udziale procentowym – są firmy średnie.