Branża IT w Polsce od lat dynamicznie się rozwija i przyciąga specjalistów wysokimi zarobkami oraz atrakcyjnymi warunkami pracy. Coraz częściej pojawia się pytanie: czy programiści zarabiają wyraźnie więcej od innych specjalistów STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics), takich jak inżynierowie, analitycy danych, naukowcy czy matematycy? Niniejszy artykuł to szczegółowe porównanie dochodów programistów w Polsce z dochodami w innych zawodach STEM. Przyjrzymy się średnim wynagrodzeniom brutto i netto programistów na różnych poziomach doświadczenia (junior, mid, senior) i zestawimy je z pensjami inżynierów, specjalistów od danych oraz naukowców. Omówimy także typowe benefity pozapłacowe w IT i poza nim, porównamy czas pracy, work-life balance i elastyczność w różnych profesjach, a także zbadamy ścieżki rozwoju zawodowego, możliwości awansu oraz mobilności międzynarodowej. Na koniec uwzględnimy globalne trendy (m.in. w USA, Niemczech i Indiach) i ich wpływ na polski rynek pracy.
Zarobki programistów w Polsce – junior, mid, senior
Programiści należą do najlepiej opłacanych specjalistów na polskim rynku pracy. Oczywiście wysokość pensji zależy od szeregu czynników: formy zatrudnienia, doświadczenia, technologii, specjalizacji czy miasta zatrudnienia. Skupmy się jednak na uśrednionych wartościach dla trzech głównych poziomów doświadczenia:
• Junior (początkujący) – według danych z 2024 roku początkujący programista w Polsce zarabia średnio od 7 500 do 8 500 zł brutto miesięcznie, co daje około 5 400 zł “na rękę” (netto) przy typowej umowie o pracę. Są to kwoty uśrednione – minimalne stawki startowe mogą zaczynać się od około 5 000 zł brutto (zwłaszcza poza największymi miastami). Niemniej jednak już w pierwszych latach pracy programiści znacząco przebijają medianę krajową. Dla porównania, przeciętne wynagrodzenie w sektorze przedsiębiorstw w Polsce w 2023 roku wynosiło około 7 000–7 500 zł brutto, a więc wielu juniorów w IT startuje od poziomu zbliżonego lub wyższego od średniej krajowej.
• Mid (regularny) – programista ze średnim doświadczeniem (zwykle 2–5 lat pracy) może liczyć na około 15 000 zł brutto miesięcznie, co odpowiada mniej więcej 10 000 zł netto na etacie. Kwota ta oczywiście rośnie wraz z każdym kolejnym rokiem doświadczenia i poszerzaniem kompetencji. Raport Edge1s wskazuje, że średnie zarobki doświadczonego regulara to ~15 tys. brutto, a więc ponad 10 tys. zł “na rękę”. W większych miastach, jak Warszawa czy Kraków, mid może nawet przebić ten poziom – np. w Warszawie widełki dla doświadczonych programistów sięgają 13 000–37 000 zł brutto (w zależności od specjalizacji).
• Senior (wysoko wykwalifikowany) – najbardziej doświadczeni programiści (6–10+ lat doświadczenia) osiągają średnio około 20 000 zł brutto miesięcznie, co daje mniej więcej 14 000 zł netto na umowie o pracę. To jednak nie koniec – najlepsi eksperci, zwłaszcza na kontraktach B2B, potrafią negocjować stawki znacznie wyższe. Według danych rynkowych seniorzy często zarabiają 20–25 tys. zł netto na fakturze B2B, a w skrajnych przypadkach topowi specjaliści (np. architekci systemów czy eksperci AI) mogą otrzymywać nawet 30 000 zł netto miesięcznie, głównie w modelu B2B. Oczywiście są to już wyjątki zarezerwowane dla wąskiego grona osób o unikalnych kompetencjach.
Wynagrodzenia programistów zależą też od formy zatrudnienia. Na umowie o pracę (UoP) kwoty netto są niższe ze względu na podatek dochodowy i składki, ale stałe (pracownik “na rękę” dostaje pensję pomniejszoną o zaliczki). W przypadku kontraktów B2B często podaje się stawkę „netto na fakturze”, z której programista opłaca samodzielnie ZUS i podatek. Dlatego porównując oferty, zawsze warto przeliczać brutto/netto w jednakowym ujęciu. Przykładowo, według raportu Bulldogjob 2025 frontend developer na UoP zarabia ~**5 500 zł netto jako junior **i ~13 000 zł netto jako senior. Natomiast na B2B brak danych dla juniora, ale senior frontendowiec wystawi fakturę średnio na prawie 25 000 zł netto miesięcznie – oczywiście od tego musi jeszcze opłacić swoje koszty (podatek liniowy, ZUS, itd.).
Warto podkreślić, że powyższe kwoty to **średnie rynkowe. **W poszczególnych technologiach mogą występować różnice. Na przykład programiści backend (od “silnika” aplikacji) statystycznie zarabiają nieco lepiej niż frontend (od warstwy wizualnej) – mediana wynagrodzeń senior backendowca to ok. 14 000 zł netto, podczas gdy senior frontendu ok. 13 000 zł netto. Jeszcze wyżej plasują się specjalizacje niszowe lub szczególnie pożądane, np. specjaliści od sztucznej inteligencji czy architektury chmurowej, gdzie stawki seniorów w Polsce nierzadko przekraczają 20 tys. zł brutto.
Podsumowując, programista w Polsce już na poziomie juniora może startować od 5–6 tys. zł netto, jako **mid **szybko przekracza 5 cyfr “na rękę”, a jako senior należy do ścisłej czołówki najlepiej zarabiających specjalistów w kraju. Warto teraz zestawić te wartości z dochodami przedstawicieli innych zawodów STEM.
Zarobki w innych zawodach STEM w Polsce
Specjaliści z dziedziny STEM obejmują bardzo szeroką gamę profesji – od inżynierów różnych specjalności, przez analityków danych i statystyków, po naukowców pracujących na uczelniach. Poniżej omawiamy, jak wyglądają ich zarobki w Polsce i jak mają się do pensji programistów.
Inżynierowie (mechanicy, budowlańcy, elektronicy itd.)
Inżynierowie to grupa zawodowa o zróżnicowanych zarobkach zależnych od branży i doświadczenia. Ogólnie jednak, w porównaniu z programistami, **średnie płace inżynierów są nieco niższe. **Według danych serwisu Wynagrodzenia.pl, mediana wynagrodzenia inżyniera procesu (przykład stanowiska inżynierskiego w przemyśle) wynosi około 9 240 zł brutto miesięcznie. Co drugi inżynier procesu zarabia pomiędzy 7 860 zł a 11 010 zł brutto, w zależności od doświadczenia i firmy. To sugeruje, że typowy doświadczony inżynier (odpowiednik mid/senior) zarabia około 6 500–7 500 zł netto, czyli mniej niż analogicznie doświadczony programista (przypomnijmy: ~10 000 zł netto na poziomie regulara w IT).
Na początku kariery młodszy inżynier zarabia z reguły mniej niż młodszy programista. Według dostępnych analiz, połowa magistrów inżynierów w Polsce zaraz po studiach (dane sprzed kilku lat) zarabiała w granicach 4 800 – 5 500 zł brutto. Obecnie, po kilku latach wzrostu płac, można szacować, że startowe pensje inżynierów wzrosły do ok. **6 000 – 7 000 zł brutto **(czyli ~4 300–5 000 zł netto). Nadal jest to pułap nieco niższy od typowego juniora w IT. Przykładowo, średnie wynagrodzenie inżyniera konstrukcji to ok. 8 800 zł brutto, co wskazuje, że dopiero po zdobyciu pewnego doświadczenia inżynierowie osiągają poziom zbliżony do młodszych programistów.
Oczywiście są specjalizacje inżynierskie przynoszące wyższe dochody. W branży budowlanej inżynierowie z uprawnieniami i kierownicy projektów mogą zarabiać ponad 10 tys. zł brutto. Jednak często wiąże się to z dużą liczbą nadgodzin i dodatkowymi obowiązkami. Badania pokazują, że w budownictwie inżynierowie pracujący więcej godzin (np. 7–17 z nadgodzinami oraz sobotami) osiągają średnio około 10 650 zł netto miesięcznie. To bardzo dobry dochód (prawie ponad 10 tys. “na rękę”), ale zauważmy, że jest on osiągany kosztem dłuższego czasu pracy. Aż 80% kadry inżynierskiej w budownictwie deklaruje pracę z nadgodzinami (8–16 lub 7–17 plus dodatkowe godziny), podczas gdy branża IT rzadziej wymaga aż takiej liczby nadgodzin (o czym szerzej w dalszej części artykułu). Podsumowując, przeciętny inżynier w Polsce zarabia nieco mniej od przeciętnego programisty, choć w pewnych sektorach (np. technologia, przemysł wysokich technologii czy stanowiska kierownicze) różnice mogą się zacierać.
Analitycy danych i specjaliści Data Science
Drugą grupą zawodów STEM, która konkuruje z IT pod względem płac, są analitycy danych i data scientists. W dobie gospodarki opartej na danych rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią wydobywać z danych cenne informacje. Zarobki takich osób również są wysokie, choć średnio nieco niższe od programistycznych – z wyjątkiem najbardziej doświadczonych ekspertów. Według raportów płacowych, mediana wynagrodzeń data scientist w Polsce to około 9 650 zł brutto miesięcznie. Połowa osób na tym stanowisku zarabia między 7 330 zł a 12 090 zł brutto, w zależności od doświadczenia i wielkości firmy. Te wartości są zbliżone do zarobków programistów mid-level (przypomnijmy: ~15 tys. brutto), choć minimalnie niższe. Początkujący specjalista data science może liczyć na start w okolicach 8 000 – 10 000 zł brutto (w przybliżeniu 5 500–7 000 zł netto), co jest porównywalne z juniorem programistą. Natomiast doświadczeni data scientists z kilkuletnim stażem osiągają pensje rzędu 15 000 do 23 000 zł brutto miesięcznie. Górne widełki (20k+ brutto) dotyczą już ekspertów często pracujących w międzynarodowych korporacjach lub dla zagranicznych klientów – są więc porównywalne z zarobkami senior developerów.
Warto zaznaczyć, że do grupy tej zaliczają się też analitycy danych, analitycy biznesowi i BI (Business Intelligence). Ich wynagrodzenia bywają nieco niższe niż stricte data scientistów (którzy często mają też kompetencje programistyczne i zaawansowaną wiedzę statystyczną). Przykładowo, analityk IT (biznesowy/systemowy) ma medianę wynagrodzenia ok. 11 460 zł brutto, a więc ok. 8 000 zł netto. Jest to poziom zbliżony do mid-level w IT, choć w najwyższych specjalizacjach IT (np. sztuczna inteligencja) nadal przebijany. Generalnie jednak, specjaliści od danych cieszą się wynagrodzeniami plasującymi się tuż za programistami lub na porównywalnym poziomie. W dużym stopniu wynika to z faktu, że data science to dziedzina pokrewna IT – często osoby te mają umiejętność programowania (np. w Pythonie, R) i są zatrudniane w firmach technologicznych lub finansowych, gdzie budżety płacowe są konkurencyjne.
Naukowcy i matematycy (kariera akademicka vs sektor prywatny)
Naukowcy pracujący na uczelniach i w instytutach badawczych niestety zarabiają znacząco mniej niż ich koledzy z sektora komercyjnego. Kariera akademicka w Polsce, choć prestiżowa i rozwojowa intelektualnie, pod względem finansowym często wiąże się z przeciętnymi zarobkami. Wynagrodzenia profesorów i doktorów są ustalane odgórnie przez ministerstwo (w przypadku uczelni publicznych) i przez wiele lat pozostawały na stosunkowo niskim poziomie.
Jeszcze do niedawna minimalna pensja profesora uczelni wynosiła ok. 7 210 zł brutto (ok. 5 200 zł netto), a adiunkta (odpowiednik doktora na stanowisku badawczo-dydaktycznym) ok. 5 263 zł brutto (tylko ~4 000 zł netto). Były to stawki niższe niż ówczesna średnia krajowa, a młodsi naukowcy (asystenci, wykładowcy) zarabiali wręcz na poziomie płacy minimalnej. W 2024 roku nastąpiły podwyżki – minister nauki podniósł minimalne wynagrodzenie profesora do 9 370 zł brutto (wzrost o 30%). To automatycznie pociągnęło za sobą wzrost pensji pozostałych pracowników naukowych (bo są procentowo powiązane z pensją profesora). Szacunkowo obecnie (2024/2025) adiunkt zarabia minimalnie ok. 6 840 zł brutto (~5 000 zł netto), profesor uczelni ok. 7 777 zł brutto (~5 700 zł netto), a profesor tytularny ok. 9 370 – 12 000 zł brutto (tj. 6 500–8 400 zł netto, w zależności od dodatków). Mimo tej podwyżki, nawet najwyższe stanowiska naukowe wciąż opłacane są na poziomie zbliżonym do zarobków mid-level programistów, a więc znacznie niższym niż zarobki seniorów w IT.
W kontekście matematyków sytuacja wygląda podobnie, jeśli mówimy o pracy naukowej lub edukacyjnej. Nauczyciele akademiccy z dziedziny matematyki czy fizyki będą zarabiać zgodnie z powyższymi widełkami akademickimi (często bliżej minimum, zwłaszcza na początku kariery naukowej). Nie dziwi więc fakt, że wielu młodych naukowców odchodzi z uczelni – niskie płace w nauce od lat stanowią problem, skutkując drenażem talentów do sektora prywatnego.
Z drugiej strony, osoby z wykształceniem matematycznym znajdują zatrudnienie w branżach finansowych i analizie ryzyka, gdzie zarobki są znacznie wyższe. Sztandarowym przykładem jest zawód aktuariusza (specjalisty od matematyki ubezpieczeniowej). Mediana płacy aktuariusza to około 12 090 zł brutto miesięcznie, a więc blisko 8 500 zł netto. Co czwarty aktuariusz zarabia powyżej 15 800 zł brutto (czyli dwucyfrowe tysiące “na rękę”), a główni aktuariusze w dużych firmach mogą osiągać nawet 30 000 zł brutto miesięcznie. Podobnie analitycy finansowi czy tzw. quantsi (matematycy w bankowości inwestycyjnej) należą do elity płacowej – choć takich stanowisk jest ograniczona liczba i często wymagają one pracy w międzynarodowych centrach finansowych.
Podsumowując, naukowcy w sektorze publicznym zarabiają znacznie mniej niż programiści i inni specjaliści STEM w sektorze prywatnym. Natomiast osoby z wykształceniem **ścisłym/matematycznym w biznesie **(np. aktuariusze, analitycy finansowi) mogą osiągać wynagrodzenia porównywalne lub nawet wyższe od programistów – są to jednak specjalizacje wymagające unikalnych kwalifikacji i często wieloletniego zdobywania certyfikatów.
Tabela porównawcza dochodów – programiści vs inne zawody STEM
Poniżej przedstawiamy zestawienie orientacyjnych miesięcznych wynagrodzeń brutto i netto (na umowie o pracę) dla wybranych ról w IT oraz innych zawodach STEM w Polsce. Należy pamiętać, że są to wartości uśrednione i orientacyjne – rzeczywiste zarobki mogą się różnić w zależności od regionu, firmy i indywidualnych negocjacji. Mimo to tabela daje pogląd na skalę różnic między poszczególnymi profesjami:
Stanowisko / poziom Wynagrodzenie brutto Wynagrodzenie netto (UoP)
Programista – junior (0–2 lata) ok. 7 500 zł brutto ok. 5 400 zł netto Programista – mid (3–5 lat) ok. 15 000 zł brutto ok. 10 000 zł netto Programista – senior (6+ lat) ok. 20 000 zł brutto ok. 14 000 zł netto Inżynier – poczatkujący ok. 6 000–7 000 zł brutto ok. 4 500–5 000 zł netto Inżynier – doświadczony (5+ lat) ok. 9 000–10 000 zł brutto ok. 6 500–7 500 zł netto Data Scientist – junior ok. 8 000–10 000 zł brutto ok. 5 500–7 000 zł netto Data Scientist – senior ok. 15 000–20 000 zł brutto ok. 10 000–14 000 zł netto Naukowiec (adiunkt na uczelni) ok. 7 000 zł brutto ok. 5 000 zł netto Naukowiec (profesor) ok. 9 000–12 000 zł brutto ok. 6 500–8 400 zł netto
Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych z raportu Edge1S 2024, serwisu Wynagrodzenia.pl, publikacji branżowych.
Uwaga: Podane kwoty netto dla umowy o pracę dotyczą pracowników powyżej 26 roku życia (bez ulg podatkowych dla młodych) i mogą się różnić w zależności od kosztów uzyskania przychodu. W przypadku kontraktów B2B wynagrodzenia netto mogą być wyższe, ale wykonawca sam opłaca składki i podatek.
Z tabeli wynika jasno, że programiści na każdym etapie kariery osiągają zarobki wyższe niż większość innych specjalistów STEM. Największa różnica uwidacznia się na poziomie senior – doświadczony programista potrafi zarabiać dwa razy tyle, co np. doświadczony inżynier czy profesor naukowy. W dalszej części artykułu porównujemy także inne aspekty pracy w IT i poza nim, które mogą wpływać na atrakcyjność tych zawodów.
Benefity pozapłacowe – IT kontra inne branże STEM
Wynagrodzenie podstawowe to nie jedyny czynnik decydujący o atrakcyjności pracy. Równie ważne są różnego rodzaju benefity pozapłacowe oferowane przez pracodawców. Pod tym względem branża IT wyróżnia się na tle wielu tradycyjnych sektorów.
Typowy pakiet benefitów w IT często obejmuje:
• Prywatną opiekę medyczną (pakiet medyczny dla pracownika, a nierzadko także dla rodziny), • Kartę sportową (Multisport) umożliwiającą darmowe lub zniżkowe korzystanie z siłowni, basenów itp., • Budżet szkoleniowy lub dofinansowanie kursów, certyfikacji, udziału w konferencjach branżowych, • Elastyczny czas pracy i możliwość pracy zdalnej (o czym więcej w następnym rozdziale), • Nowoczesne narzędzia pracy – pracodawca zapewnia wysokiej klasy laptop, sprzęt dodatkowy, a czasem także dopłaca do wyposażenia home office, • Ubezpieczenie na życie opłacane przez firmę, • Bonusy finansowe – premie roczne, uznaniowe lub udział w zyskach, a w przypadku korporacji międzynarodowych także akcje/udziały (RSU) dla kluczowych pracowników, • Dodatkowe udogodnienia jak owoce, napoje, przekąski w biurze, imprezy integracyjne, wyjazdy team-buildingowe, a nawet pokoje relaksu, konsole do gier itp. w miejscu pracy.
Tak rozbudowane pakiety stały się w IT standardem, szczególnie w dużych firmach i centrach technologicznych. Pracodawcy walcząc o talenty technologiczne starają się wyróżnić ofertą – stąd niektóre firmy oferują np. nielimitowany urlop (w ramach norm), możliwość pracy z dowolnego miejsca na świecie przez część roku (tzw. workation), czy dodatkowe dni wolne na wolontariat.
W innych zawodach STEM benefity często są mniej rozbudowane. Inżynierowie w firmach produkcyjnych czy budowlanych również otrzymują prywatne ubezpieczenie zdrowotne czy karty sportowe, ale elastyczność czasu i miejsca pracy jest mniejsza – rzadziej zdarza się praca zdalna (inżynier często musi być obecny na miejscu w fabryce, na budowie lub w biurze projektowym). Budżety szkoleniowe są oferowane, zwłaszcza jeśli firma chce, by inżynier zdobył np. uprawnienia budowlane czy certyfikaty (np. SEP dla elektryków). Jednak dodatkowe „miękkie” benefity (jak chill room z Xboxem) nie są już tak powszechne poza IT.
Analitycy danych zatrudnieni w sektorze finansowym bądź konsultingu również mogą liczyć na prywatną opiekę medyczną, ubezpieczenia, czy okazjonalne premie. W instytucjach finansowych standardem jest pakiet opieki zdrowotnej i fundusz świadczeń socjalnych. Work-life balance bywa jednak mniej korzystny niż w IT – np. w audycie czy konsultingu (gdzie pracuje wielu analityków danych) normą są okresy wzmożonej pracy i nadgodziny, a benefitem bywa raczej samochód służbowy niż piłkarzyki w biurze.
Naukowcy na uczelniach z kolei mają bardzo ograniczony pakiet benefitów – poza względnie długim urlopem wypoczynkowym (zgodnie z Kartą Nauczyciela akademickiego), nie ma tam bonusów znanych z korporacji. Plusem bywa stabilność zatrudnienia (etat na uczelni publicznej jest stosunkowo pewny) i możliwość pracy nad własnymi projektami badawczymi. Często też praca akademicka daje elastyczność godzinową – poza zajęciami dydaktycznymi, naukowiec sam rozplanowuje badania, co pewnym osobom odpowiada bardziej niż sztywne korporacyjne ramy. Jednak benefity materialne (np. prywatna opieka medyczna czy premie) na uczelniach praktycznie nie występują.
Podsumowując, branża IT wyróżnia się bogactwem benefitów pozapłacowych, podczas gdy w innych zawodach STEM pakiety świadczeń dodatkowych są skromniejsze lub ograniczone do podstaw (medycyna, ubezpieczenie). Wyjątkiem mogą być duże firmy inżynierskie i sektor high-tech, które – konkurując o tych samych kandydatów co firmy IT – także rozszerzają oferty benefitowe.
Czas pracy, work-life balance i elastyczność pracy
Balans między życiem zawodowym a prywatnym (work-life balance) oraz elastyczność organizacji pracy to czynniki, które coraz bardziej zyskują na znaczeniu przy wyborze kariery. W tej kategorii również widać różnice między branżą IT a innymi sektorami STEM.
Programiści na ogół pracują w trybie 8-godzinnego dnia pracy, często z elastycznym podejściem do godzin rozpoczęcia i zakończenia. Wiele firm technologicznych rozlicza pracowników z efektów (zadań, projektów) zamiast sztywno zliczać godziny spędzone przy biurku. Co więcej, po pandemii COVID-19 praca zdalna stała się normą w IT – według statystyk, w 2023 roku ponad połowa ofert pracy w IT umożliwiała pełną pracę zdalną (około 55–61% ogłoszeń zależnie od kwartału). Aż 53% specjalistów IT preferuje tryb całkowicie zdalny, a kolejne 45% hybrydowy – tylko 2% deklaruje chęć pracy całkowicie z biura. To obrazuje, jak mocno zakorzeniła się elastyczność w branży technologicznej. Dzięki temu programiści mogą często dostosować pracę do życia prywatnego – np. pracować z domu, zaczynać wcześniej lub później, zrobić przerwę w ciągu dnia na załatwienie spraw osobistych, by potem dokończyć pracę wieczorem. Oczywiście są wyjątki: w niektórych projektach (np. przy wdrożeniach o krytycznym terminie) zdarzają się nadgodziny czy praca w weekendy, a w rolach typu DevOps/SRE bywa dyżur on-call poza typowymi godzinami. Niemniej, na tle innych zawodów, programista ma dużą kontrolę nad swoim czasem pracy, a nadgodziny nie są codziennością (często firmy wręcz kładą nacisk na unikanie wypalenia zawodowego).
Inżynierowie w tradycyjnych sektorach (produkcja, budownictwo, przemysł) mają z reguły mniej elastyczny czas pracy. Często obowiązuje stały grafik (np. 8:00–16:00 lub 7:00–15:00), zwłaszcza tam, gdzie praca jest powiązana z funkcjonowaniem zakładu produkcyjnego czy placu budowy. Jak wspomniano wcześniej, w budownictwie nadgodziny są czymś powszechnym – wielu inżynierów kończy pracę późnym wieczorem oraz pracuje dodatkowo w soboty, aby dopilnować terminów i realizacji inwestycji. Taki system rekompensowany jest dodatkowymi płatnościami (co widać w nieco wyższych zarobkach najlepszych specjalistów budowlanych), ale odbywa się kosztem prywatnego czasu. W fabrykach z kolei inżynierowie procesu czy utrzymania ruchu mogą mieć dyżury i być wzywani w razie awarii linii produkcyjnej. Praca zdalna w klasycznym inżynieringu to rzadkość – większość zadań wymaga fizycznej obecności przy maszynach, instalacjach czy prototypach. Pewną odmianą są tu inżynierowie oprogramowania wbudowanego czy elektronicy pracujący w R&D – ich praca bywa zbliżona do pracy programistów (przy komputerze) i tu pojawia się więcej elastyczności oraz możliwość home office, choć nadal nie na taką skalę jak w czystym IT.
Specjaliści data science/analitycy często pracują w środowisku biurowym podobnym do IT, więc jeśli są zatrudnieni w firmie technologicznej lub finansowej, mogą korzystać z pracy hybrydowej lub zdalnej (choć sektor finansowy bywa bardziej zachowawczy w podejściu do pracy zdalnej niż sektor software). Generalnie jednak analiza danych wykonana na komputerze nie wymaga obecności w konkretnym miejscu, więc analitycy danych mają umiarkowaną elastyczność – zależy to głównie od polityki firmy. Jeśli pracują w konsultingu, mogą dochodzić wyjazdy do klienta i okresy intensywnej pracy pod dedline, co bywa mniej komfortowe niż stały rytm programisty w produkcie software’owym.
Naukowcy i pracownicy akademiccy mają z jednej strony dość nienormowany czas pracy – badania można prowadzić o dowolnej porze, a poza godzinami zajęć dydaktycznych nikt nie rozlicza ich z 8 godzin dziennie przy biurku. To daje pewną swobodę (np. elastyczne godziny, możliwość pracy z domu nad publikacjami). Z drugiej strony work-life balance w nauce bywa zaburzony przez presję na wyniki – nieformalnie oczekuje się, że naukowiec będzie pracować znacznie więcej niż 40 godzin, czy to pisząc wnioski grantowe, czy publikując po nocach. Jest to jednak własna inicjatywa (nikt nie płaci za te nadgodziny, ale konkurencja w nauce wymusza dużą produktywność). Dlatego życie akademickie może przenikać się z prywatnym bardziej niż etatowa praca od-do – pasjonaci nauki często poświęcają jej znaczną część życia kosztem czasu wolnego, choć formalnie nikt im tego nie nakazuje.
Reasumując, branża IT oferuje najlepszy work-life balance w sensie formalnym (elastyczność, praca zdalna, mało narzuconych nadgodzin). Inżynierowie i wielu specjalistów spoza IT ma bardziej sztywne godziny i częściej mierzy się z nadgodzinami i pracą w terenie, co może utrudniać łączenie pracy z życiem prywatnym. Kariera naukowa zaś jest elastyczna w rozkładzie czasu, ale wymagająca pod względem samodyscypliny i często pochłania więcej czasu niż typowy etat.
Rozwój zawodowy, awans, specjalizacja i mobilność międzynarodowa
Perspektywy rozwoju kariery oraz możliwości awansu i zmiany pracy (w tym za granicą) to kolejny obszar, w którym warto porównać programistów z innymi zawodami STEM.
Ścieżki awansu i specjalizacji
W branży IT ścieżka kariery jest zazwyczaj klarowna i dość szybka. Osoba zaczynająca jako Junior Developer może w ciągu kilku lat awansować na Regular/Mid, a potem na Senior. Kolejne etapy to często Lead (Tech Lead), czyli lider techniczny zespołu, lub skierowanie się w stronę **stanowisk architekta oprogramowania **bądź managera (np. Kierownik Działu IT, CTO w mniejszych firmach). Możliwe są też ścieżki specjalistyczne – doświadczony programista może wyspecjalizować się w wąskiej dziedzinie (np. Machine Learning Engineer, Security Expert, DevOps Engineer) i zostać ekspertem w swoim niszowym obszarze bez konieczności zarządzania zespołem. Branża IT jest na tyle chłonna, że umożliwia stosunkowo częste zmiany pracy – standardem bywa zmiana firmy co 2–3 lata w poszukiwaniu lepszych wyzwań i wyższej pensji. Ma to też związek z tempem rozwoju technologii: co kilka lat pojawiają się nowe trendy (np. przejście od on-premise do chmury, popularyzacja sztucznej inteligencji itp.), co pozwala specjalistom, którzy pierwsi opanują nową technologię, szybko przeskoczyć na wyższe stanowiska.
W zawodach inżynierskich ścieżka awansu jest bardziej tradycyjna i często wolniejsza. Inżynier startuje zazwyczaj jako Asystent / Młodszy Inżynier, następnie staje się Samodzielnym Inżynierem, a po latach może zostać Starszym Inżynierem lub Kierownikiem Projektu / Działu. W niektórych branżach (np. budownictwo) kluczowe jest zdobycie uprawnień zawodowych – np. uprawnienia budowlane pozwalają pełnić samodzielne funkcje techniczne i otwierają drogę do wyższych stanowisk. Awans często oznacza przejście do roli kierowniczej (np. kierownik budowy, manager zespołu konstruktorów), bo ścieżka czysto specjalistyczna jest ograniczona – nie ma aż tak wielu “poziomów seniora” jak w IT. Natomiast istnieje opcja specjalizacji branżowej (np. inżynier mechanik może wyspecjalizować się w automotive albo lotnictwie, inżynier elektronik w mikroprocesorach lub systemach przemysłowych), co może wiązać się z przejściem do firmy o globalnym zasięgu i w efekcie lepszymi zarobkami. Niemniej przeciętny inżynier w Polsce często rozwija się w ramach jednej firmy przez wiele lat, stopniowo pnąc się po szczeblach, i dynamika tych awansów jest spokojniejsza niż w szybkozmiennym świecie IT.
W obszarze analizy danych i nauki ścieżki kariery mogą być mniej zdefiniowane, ponieważ role są różnorodne. Data scientist może awansować na Senior Data Scientist, potem Lead Data Scientist lub kierownika zespołu analityków. Część specjalistów danych przenosi się też do ról bardziej biznesowych, np. Head of Analytics czy Chief Data Officer w organizacji. W analizie danych bardzo cenne jest ciągłe rozwijanie umiejętności technicznych (nowe algorytmy, narzędzia big data), co daje przewagę na rynku – podobnie jak w IT, jest konieczność ciągłego uczenia się. Tutaj również względnie łatwo o zmianę branży – analityk może pracować dla banku, by potem przejść do e-commerce czy telekomunikacji; umiejętność pracy z danymi jest uniwersalna.
Kariera naukowa (akademicka) rządzi się z kolei własnymi prawami – awanse są powolne i sformalizowane. Młody naukowiec zaczyna jako asystent (po studiach), potem zostaje adiunktem (po doktoracie), po wielu latach i dorobku habilituje się i zostaje doktorem habilitowanym, co często wiąże się ze stanowiskiem profesora uczelni. Ostatecznym etapem jest tytuł profesora (belwederskiego) nadany przez prezydenta, co pozwala piastować stanowisko profesora zwyczajnego. Cała ta droga zajmuje często kilkanaście do kilkudziesięciu lat. W międzyczasie są też funkcje administracyjne (kierownik katedry, dziekan, rektor), ale to już kwestie bardziej zarządcze niż rozwój naukowy. W nauce specjalizacja jest absolutną podstawą – naukowiec staje się ekspertem w wąskiej dziedzinie badawczej. Jednak ta specjalizacja nie zawsze przekłada się na finansowe profity czy awans formalny (który zależy od spełnienia wymogów formalnych, publikacji, punktów, grantów). W porównaniu z IT czy data science, rozwój kariery naukowej jest mniej elastyczny – nie da się „przeskoczyć” pewnych szczebli niezależnie od talentu, trzeba spełnić wymogi czasu, dorobku itd.
Mobilność międzynarodowa
W obecnych czasach wielu specjalistów rozważa pracę za granicą lub współpracę z zagranicznymi firmami. Tutaj również programiści mają pewne przewagi:
• **Programiści i specjaliści IT **są rozchwytywani globalnie, a ich umiejętności są uniwersalne (języki programowania są takie same na całym świecie). To sprawia, że polski developer stosunkowo łatwo znajdzie pracę w krajach zachodnich – bariery to głównie język angielski (który większość programistów zna dobrze) i formalności wizowe. Istnieje ogromna mobilność zdalna – tysiące polskich programistów pracuje z Polski dla firm z USA, UK czy Niemiec, osiągając dużo wyższe dochody niż na lokalnym rynku, bez konieczności emigracji. Ci, którzy zdecydują się wyjechać, trafiają często do globalnych hubów technologicznych (Dolina Krzemowa, Berlin, Londyn, Dublin). Polska stała się też europejskim zagłębiem outsourcingu IT – wiele zagranicznych firm otworzyło w Polsce oddziały IT, co zapewnia międzynarodowe środowisko pracy nawet bez wyjazdu. Mobilność dotyczy także kontraktów: polscy software house’y wysyłają swoich specjalistów do klientów za granicę na projekty, a doświadczenie zdobyte w takich projektach zwiększa wartość rynkową specjalisty. Krótko mówiąc, dla programisty świat stoi otworem – zarówno jeśli chodzi o relokację, jak i pracę zdalną międzynarodowo.
• Inżynierowie również mają możliwości pracy za granicą, ale w niektórych branżach muszą pokonać dodatkowe przeszkody. Na przykład inżynier budowlany w Polsce, by pracować w pełni samodzielnie np. w Niemczech, musiałby uznać swoje kwalifikacje i często zdać dodatkowe egzaminy lub uzyskać lokalne uprawnienia. Jednak w sektorach mniej regulowanych (np. inżynierowie mechanicy, elektrycy w przemyśle) polscy specjaliści są cenieni i dość licznie wyjeżdżają do krajów zachodnich, zwłaszcza do Niemiec, Skandynawii, czy na Bliski Wschód (duże inwestycje infrastrukturalne). Z uwagi na różnice płac (o czym w następnym rozdziale), taka emigracja jest kusząca. W ramach UE uznawalność dyplomów technicznych jest ułatwiona, więc młody polski inżynier po prostu aplikuje do firmy np. we Francji czy Holandii i wyjeżdża. Praca zdalna dla inżyniera jest rzadsza – raczej mówimy tu o fizycznej relokacji. Wyjątkiem są zawody inżynierskie pokrywające się z IT (np. inżynierowie oprogramowania, inżynierowie systemów), bo ci mogą pracować podobnie jak programiści zdalnie.
• Specjaliści ds. danych (data science, analitycy) – ich umiejętności również są dość uniwersalne i praca zdalna jest możliwa. Wielu data scientistów z Polski współpracuje z zagranicznymi firmami (np. startupami z USA) jako kontraktorzy. Ci, którzy chcą wyjechać, są przyjmowani np. w Big Techach czy globalnych firmach finansowych, o ile posiadają świetne kwalifikacje. Mobilność jest więc wysoka, choć konkurencja też duża – np. dostać się jako analityk do Google czy Goldman Sachs to spore wyzwanie. Niemniej, Polacy z mocnymi umiejętnościami analitycznymi niejednokrotnie robią kariery międzynarodowe.
• Naukowcy – tutaj mobilność międzynarodowa jest wręcz wpisana w ścieżkę kariery. Wielu polskich naukowców po doktoracie wyjeżdża na staże podoktorskie (postdoc) za granicę, bo tam są lepsze warunki finansowe i infrastrukturalne do badań. Emigracja zarobkowa w nauce przybiera formę np. wyjazdu na kilka lat na uniwersytet w USA czy Niemczech. Niestety, spora część nie wraca, wybierając lepsze perspektywy. Ci, co wracają, często budują sieci współpracy międzynarodowej. Ogólnie jednak w nauce prawo jest globalne – liczy się dorobek i publikacje, więc zdobyte za granicą doświadczenie zwiększa szanse na awans także w Polsce. Mobilność jest duża, ale motywowana raczej chęcią rozwoju i koniecznością niż łatwą dostępnością ofert – to znaczy naukowcy muszą aktywnie zdobywać stypendia i granty, by móc pracować za granicą, bo “rynek” nie rekrutuje ich tak bezpośrednio jak programistów. Ponadto naukowcy często muszą dostosować się do języka danego kraju (np. wykładać w lokalnym języku), choć w sferze czysto badawczej językiem pracy jest zwykle angielski.
Wpływ wykształcenia formalnego vs. umiejętności praktycznych
Kwestia wykształcenia wymaganego do wejścia do zawodu to kolejny interesujący element odróżniający programistów od innych profesji STEM. Tradycyjnie zawody STEM wiązały się z koniecznością posiadania solidnego formalnego wykształcenia (tytuł inżyniera, magistra, doktorat). Jednak w przypadku programistów obserwujemy od lat odejście od tego wymogu na rzecz praktycznych umiejętności.
W branży IT panuje przekonanie, że dyplom nie jest najważniejszy – liczy się to, co kandydat potrafi. Szacuje się, że średnio co czwarty programista nie ma wyższego wykształcenia kierunkowego. Wielu jest samoukami lub absolwentami bootcampów programistycznych. Firmy IT, zwłaszcza te z sektora nowych technologii, często otwarcie mówią, że studia informatyczne nie są niezbędne, by u nich pracować – kluczowe jest portfolio projektów, znajomość konkretnych technologii, algorytmów, umiejętność rozwiązywania problemów. Oczywiście, wykształcenie informatyczne bywa pomocne – daje solidne podstawy teoretyczne, uczy matematycznego myślenia i często ułatwia start (na uczelniach są targi pracy, staże). Jednak brak dyplomu nie zamyka drogi do kariery programisty. W Polsce wiele osób przebranżawia się na IT mając już inne studia lub nawet bez nich – uczą się na własną rękę lub na kursach i z powodzeniem znajdują zatrudnienie. Umiejętności praktyczne, poparte np. własnymi projektami na GitHubie, certyfikatami (np. AWS, Cisco) czy dobrymi wynikami na rozmowie technicznej, potrafią przeważyć nad formalnym tytułem. Można więc powiedzieć, że w IT panuje meritokracja: liczy się to, co potrafisz zrobić tu i teraz.
W kontraście, inne zawody STEM często wymagają formalnego wykształcenia jako absolutnej podstawy. Inżynierowie praktycznie zawsze muszą mieć dyplom inżyniera lub magistra inżyniera w danej dziedzinie. Jest to wręcz wymóg prawny w niektórych profesjach – np. by projektować budynki, trzeba mieć uprawnienia budowlane, a te można zdobyć tylko po ukończeniu odpowiednich studiów i odbyciu praktyki. Nawet w inżynierii przemysłowej czy mechanicznej, pracodawcy oczekują tytułu inżyniera – wynika to zarówno z tradycji, jak i z przekonania, że projektowanie maszyn czy układów elektronicznych wymaga ugruntowanej wiedzy z uczelni. Oczywiście praktyka też jest ważna, ale nie spotyka się raczej samouków konstruktorów bez studiów – to zbyt ryzykowne przy realnych projektach. Realia branży wymuszają więc na inżynierach posiadanie formalnego wykształcenia, a często też dalszego dokształcania (studia podyplomowe, certyfikaty branżowe).
Podobnie specjaliści data science najczęściej legitymują się przynajmniej tytułem magistra (z informatyki, matematyki, statystyki). Wynika to z faktu, że praca z danymi wymaga dość głębokiego zrozumienia metod analitycznych, modeli matematycznych, często wiedzy domenowej (np. ekonomii, biologii – zależnie od danych). Choć są wyjątki – zdarzają się samoucy, którzy nauczyli się analizować dane np. poprzez Kaggle lub kursy online – to jednak duże firmy preferują kandydatów z formalnym wykształceniem ścisłym. W sektorze finansowym czy medycznym wręcz doktorat bywa atutem (np. wielu data scientistów w top korporacjach ma PhD z nauk ścisłych, co buduje wiarygodność i wiedzę).
W przypadku naukowców sprawa jest oczywista – tu wykształcenie formalne jest conditio sine qua non. Nie sposób zostać naukowcem bez ukończenia studiów wyższych i doktoratu. Cała kariera akademicka opiera się na kolejnych stopniach naukowych. Umiejętności praktyczne (np. w laboratorium) są ważne, ale muszą iść w parze z uzyskaniem tytułów. Można mieć świetne umiejętności badawcze, lecz bez doktoratu nie będzie się samodzielnym pracownikiem naukowym. Tak więc w nauce formalne wykształcenie jest kluczowe, a praktyka przychodzi z czasem.
Interesujący jest natomiast aspekt ciągłego kształcenia vs. umiejętności praktycznych już w trakcie pracy. W branży IT bardzo istotne jest samokształcenie – technologie zmieniają się tak szybko, że nawet absolwenci informatyki muszą stale uczyć się nowych frameworków, języków, narzędzi. Paradoksalnie więc umiejętność uczenia się we własnym zakresie jest jedną z najważniejszych cech programisty. Podobnie jest zresztą u innych specjalistów STEM, choć tempo zmian bywa mniejsze. Inżynier mechanik może przez dekadę pracować w oparciu o tę samą wiedzę z termodynamiki, ale programista webowy w ciągu dekady zobaczy kilka nowych wersji technologii front-endowych, których będzie musiał się nauczyć od podstaw. Formalne wykształcenie daje fundament, ale to praktyczne umiejętności i stały rozwój decydują o sukcesie w karierze – i tu zarówno w IT, jak i w innych dziedzinach STEM, osoby inwestujące w rozwój (szkolenia, konferencje, kursy online) wyprzedzają tych, którzy spoczywają na laurach dyplomu.
Trendy globalne w wynagrodzeniach a polski rynek
Na koniec warto spojrzeć na globalne trendy płacowe w branży technologicznej i naukowej, aby zrozumieć, jak mogą one wpływać na sytuację w Polsce. W dobie globalizacji rynku pracy, wynagrodzenia specjalistów STEM w różnych krajach zaczynają oddziaływać na siebie – poprzez migracje, outsourcing czy pracę zdalną dla zagranicznych firm.
Stany Zjednoczone – to wciąż punkt odniesienia, jeśli chodzi o najwyższe wynagrodzenia w IT. Średnia roczna pensja programisty w USA to ponad $100 000 (około $102,9k według danych Glassdoor za 2024 rok), a z dodatkowymi bonusami całkowite roczne wynagrodzenie dobija średnio do ~$130k (co miesięcznie daje ponad 40 tys. zł brutto w przeliczeniu). Topowe firmy technologiczne z Doliny Krzemowej potrafią płacić inżynierom oprogramowania nawet 200–300 tys. dolarów rocznie (uwzględniając akcje i premie), co przekracza 1 mln zł rocznie. Oczywiście, koszty życia w USA (zwłaszcza w Kalifornii czy Nowym Jorku) są bardzo wysokie, ale i tak realna siła nabywcza takich pensji jest ogromna. Dla porównania – polski senior developer zarabiający ok. 20 tys. zł brutto miesięcznie to ok. 240 tys. zł rocznie, czyli jakieś $60k, co stanowi mniej niż połowę średniej amerykańskiej. Ta dysproporcja sprawia, że niektórzy polscy specjaliści migrują do USA lub podejmują pracę zdalną dla amerykańskich firm, które płacą więcej (choć zwykle nie aż tyle co na miejscu w USA, ale np. 50–70% stawki amerykańskiej). Brain drain do USA nie jest masowy ze względu na bariery wizowe, ale wpływ amerykańskiego rynku jest odczuwalny – globalne firmy muszą dbać, by wynagrodzenia w polskich oddziałach były na tyle konkurencyjne, aby pracownicy nie uciekali do USA.
Europa Zachodnia – wynagrodzenia programistów i inżynierów w krajach takich jak Niemcy czy Wielka Brytania również przewyższają polskie, choć nie tak drastycznie jak w USA. Przykładowo, średnia pensja Software Engineera w Niemczech to około 60 000 € rocznie (co daje 5 000 € miesięcznie, czyli ok. 23 000 zł brutto). W dużych miastach jak Monachium czy Berlin seniorzy mogą zarabiać 70–80k € rocznie, czyli ~30 000 zł brutto miesięcznie. Niemcy mają też rozwinięty sektor inżynieryjny – np. inżynier mechanik w przemyśle samochodowym zarobi tam 5000–7000 € brutto miesięcznie. W Wielkiej Brytanii programista w Londynie może liczyć na 50–80k £ rocznie (czyli podobnie 5–8k £ miesięcznie, ok. 25k–40k zł brutto). Jednak po uwzględnieniu kosztów życia te kwoty nie są już tak odległe od polskich – np. wynajem mieszkania w Berlinie czy Londynie pochłania wielokrotnie więcej pieniędzy niż w Warszawie. Mimo to różnica w nominalnych zarobkach sprawia, że sporo polskich specjalistów wyjeżdża do Europy Zachodniej. Z drugiej strony, wiele firm zachodnich otwiera swoje biura w Polsce, oferując pensje wyższe niż lokalne średnie, choć niższe niż u siebie – co dla nich jest oszczędnością, a dla Polaków i tak atrakcyjną stawką. Ten trend centrów R&D w Polsce (np. Google, Microsoft, Intel, Daimler, ABB mają tu swoje centra) winduje poziom zarobków w IT i zaawansowanym inżynieringu, bo tworzy lokalnie miejsca pracy z wynagrodzeniami bliższymi standardom zachodnim.
Azja (Indie) – ciekawym odniesieniem są też kraje o niższych kosztach pracy, jak Indie czy inne azjatyckie centra IT. Indie słyną z ogromnej liczby programistów i inżynierów, którzy jednak zarabiają zdecydowanie mniej niż ich koledzy z USA czy Europy. Średnia pensja inżyniera oprogramowania w Indiach to około ₹10 00 000 rocznie (10 lakh rupii), co odpowiada ~50 000 zł rocznie, czyli zaledwie ok. 4 000 zł brutto miesięcznie. Oczywiście jest to uśrednione – w dużych miastach (Bangalore, Mumbai) doświadczeni specjaliści mogą zarabiać po 20–30 lakh (2-3 mln INR) rocznie, czyli np. 15 000–20 000 zł miesięcznie, ale to wciąż mniej niż stawki zachodnie. Znaczenie Indii polega na tym, że outsourcing do tego kraju wywarł presję na globalny rynek – firmy amerykańskie czy europejskie przenosiły tam projekty, korzystając z niższych kosztów. Dla polskich specjalistów Indie to konkurencja, bo Polska także jest outsourcingowym hubem, ale droższym niż Indie. Jednak Polska konkuruje jakością, bliskością kulturową i strefą czasową z UE. Niemniej, globalnie ceny usług IT są modulowane przez to, że gdzieś na świecie (np. w Indiach, Ameryce Południowej) ktoś wykona pracę taniej. Na razie polski rynek radzi sobie, pozycjonując się jako półka premium wśród outsourcingu (drożej niż Indie, taniej niż Zachód, za to bardzo wysokie kompetencje). Trzeba jednak obserwować trend rosnących płac w Indiach – tamtejsi specjaliści też zaczynają żądać więcej, szczególnie ci najlepsi (którzy często migrują z kolei do USA).
Trendy globalne technologiczne również wpływają na płace. Gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego spowodował, że specjaliści AI/ML stali się jednymi z najbardziej pożądanych na świecie. W USA początkujący inżynier ML może dostać $150k rocznie, a w Polsce w 2023 roku oferty dla ekspertów AI sięgały 20 tys. zł brutto na umowie o pracę i do 25 tys. zł netto na B2B – co jak na polski rynek jest kwotą astronomiczną, a i tak niższą niż zachodnia. To pokazuje, że globalny popyt winduje pensje także w Polsce, zwłaszcza w niszowych specjalizacjach. Podobny efekt widzieliśmy wcześniej dla bezpieczeństwa IT (cybersecurity) czy architektów chmurowych – ich wynagrodzenia poszybowały, gdy globalnie urosło zapotrzebowanie.
Podsumowanie wpływu na Polskę: Polski rynek IT i STEM stopniowo goni Zachód pod względem płac, ale różnice nadal istnieją. Globalizacja działa w dwie strony – najlepsze polskie talenty mogą pracować dla zagranicy (fizycznie lub zdalnie) i zarabiać więcej, co może wyciągać górne widełki w Polsce w górę (by ich zatrzymać). Z drugiej strony, firmy mogą też korzystać z globalnej puli talentów – np. polska firma może zatrudnić tańszego programistę z innego kraju zdalnie. Jednak biorąc pod uwagę infrastrukturę, strefę czasową i dostępność kadr, to raczej Polska pozostaje importerem pracy (projekty przychodzą do naszych specjalistów) niż eksporterem na tańsze rynki.
W dłuższej perspektywie trendy globalne wskazują na dalszy wzrost wynagrodzeń w sektorze technologicznym, choć nie liniowy – zdarzają się korekty (np. spowolnienie w 2022/2023, gdy po fali wzrostu nastąpiły zwolnienia w Big Tech). Mimo przejściowych wahań, zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych specjalistów STEM będzie rosło, co powinno przekładać się na polepszanie warunków płacowych i pozapłacowych również w Polsce.
Podsumowanie
Programiści w Polsce zdecydowanie wysunęli się na prowadzenie pod względem wysokości zarobków wśród zawodów STEM. Już na starcie kariery ich pensje są konkurencyjne, a na poziomie seniora nie mają sobie równych w porównaniu z innymi profesjami inżynierskimi czy naukowymi. Oprócz tego branża IT oferuje bogate benefity, dużą elastyczność i możliwości rozwoju, co czyni ją atrakcyjną dla młodych ludzi. Inne zawody STEM, takie jak tradycyjni inżynierowie, analitycy czy naukowcy, mimo że często wymagają równie wysokich (a nieraz wyższych) kwalifikacji formalnych, nie zawsze idą w parze z równie atrakcyjnymi wynagrodzeniami czy warunkami pracy. Niemniej, każdy z tych zawodów ma swoje zalety i ścieżki, w których może przewyższać IT – np. inżynierowie mogą realizować wielkie projekty infrastrukturalne, naukowcy dokonują przełomowych odkryć, a matematycy mogą błyszczeć w finansach.
Patrząc na globalny kontekst, polscy programiści i inni specjaliści STEM wciąż zarabiają mniej niż ich koledzy z Zachodu, ale dystans ten się zmniejsza. Globalne trendy – takie jak popyt na AI, zdalna praca czy napływ inwestycji do Polski – sprzyjają dalszemu wzrostowi wynagrodzeń w sektorze technologicznym. Można się spodziewać, że rynki będą się stopniowo wyrównywać, choć pełne zrównanie płac z USA czy Niemcami może zająć wiele lat (o ile w ogóle nastąpi, biorąc pod uwagę różnice w gospodarce).
Podsumowując, wybierając ścieżkę kariery w STEM, warto brać pod uwagę nie tylko kwestie finansowe, ale też własne pasje i predyspozycje. Programowanie kusi zarobkami i warunkami, ale nie każdy musi zostać programistą – również w innych dziedzinach STEM można znaleźć satysfakcjonującą (choć może nie tak dobrze płatną) pracę. Z drugiej strony, jeśli priorytetem są wysokie zarobki i dynamiczna kariera, to trudno o lepszy wybór niż IT w obecnych realiach rynku polskiego. Ważne jest też ciągłe uczenie się i dostosowywanie do trendów – bo niezależnie od branży STEM, wiedza i umiejętności są najlepszą inwestycją przekładającą się na przyszłe dochody.