Mentionsy
Czy Data Engineer boi się AI? | ETL & Data Pipelines | Gość: Darek Butkiewicz [ "Nieinformatyk" ]
🟦 Darka znajdziesz na: https://nieinformatyk.pl/
🟨 KajoData znajdziesz na: https://kajodata.com/
W tym odcinku zaprosiłem do rozmowy Darka Butkiewicza, znanego szerzej jako Nieinformatyk – twórcę popularnych kursów o bazach danych i doświadczonego inżyniera danych. Rozmawiamy o jego ścieżce do zawodu, która nie była wcale oczywista – od pracy w call center, przez fascynację rozwojem osobistym, aż po specjalizację w Oracle i obecnie pracę w środowisku chmurowym. To świetna historia dla tych, którzy myślą o przebranżowieniu lub dopiero wchodzą do świata IT.
Z Darkiem rozkładamy też na czynniki pierwsze codzienność data inżyniera – od budowania pipeline’ów, przez procesy ETL/ELT, aż po pracę z hurtowniami danych i współpracę z analitykami. Rozmawiamy też o tym, dlaczego SQL mimo upływu lat ciągle trzyma się mocno, a także jak wygląda praktyczne korzystanie z narzędzi AI w pracy inżyniera danych.
To odcinek, w którym łączymy perspektywę techniczną, karierową i trochę filozoficzną. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak wygląda nowoczesna praca z danymi „od kuchni” i co sprawia, że ta ścieżka może być naprawdę satysfakcjonująca – koniecznie posłuchaj tej rozmowy.
Szukaj w treści odcinka
Że jakby ten aspekt biznesowy nie aż tak cię zainteresował, tak czytam, nie aż tak cię zainteresował jak aspekt techniczny.
Ja tak się zainteresowałem w to i wciągnąłem na dosyć długo, więc zacząłem się po prostu rozwijać.
Wiem, że jest AI, tak?
I ty masz takie poczucie, że może będę delikatnie już zaczynał dotykać świata AI'owego.
Mija 50 minut naszej rozmowy i nie padło jeszcze tutaj zbyt dużo o sztucznej inteligencji i aż takie to dziwne, że dwóch technologicznych gości gada bez AI w tle, więc muszę cię o to zapytać.
Jak duża część Twojej pracy polega na interakcji z systemami AI, powiedzmy?
A druga rzecz, której namiętnie korzystam, to jest korespondencja, pisanie maili czy wiadomości.
Być może jeszcze nie dojrzałem albo nie nadążyłem na rynkiem, żeby znaleźć jakieś inne zastosowanie AI dla mnie, ale poza nauką i konwersją tekstu czy tłumaczeniami to nie używam jej.
Ja nieskromnie powiem, że ja jestem szybszy niż AI, w tym sensie, że
Co do samego AI, no to myślę, że to jeszcze za długa droga.
No i kiedyś, w przeszłości, skoro musiałbym zatrudnić sześciu programistów, brutto płacić każdemu tam po kilkadziesiąt tysięcy, to jest koszt nie do zaakceptowania, no to teraz się może okazać, że nie jest potrzeba ich sześciu, a jeden czy dwóch ze wsparciem AI i na to już mnie stać.
Wiesz co, odbiję się na moment, bo to z tym AI jest tak, że to możemy rzeźbić w wodzie przez dłuższy czas.
Ostatnie odcinki
-
Data Analyst 👉 Kompletny plan kariery
22.04.2026 15:30
-
Przyszłość dla Data Analyst 👉 3 ścieżki
15.04.2026 17:00
-
Angielski w IT: największy problem to nie grama...
13.04.2026 15:30
-
Boisz się, że Cię zwolnią? Zrób to zanim będzie...
06.04.2026 17:00
-
Jak znaleźć czas na naukę? Jak się uczyć nowych...
30.03.2026 15:30
-
Twój pierwszy projekt analityczny | Wywiad z Kl...
26.03.2026 16:30
-
Przebranżowienie w 2026
23.03.2026 16:30
-
Szef NVIDIA każe Ci wydać 250 000 dolarów ☠️
22.03.2026 18:00
-
AI vs Analityk danych w 2026
21.03.2026 21:26
-
Odpowiadam na WASZE WSZYSTKIE PYTANIA o pracę j...
16.03.2026 17:00