Mentionsy Mentionsy
KajoData - Analiza danych dla każdego
KajoData - Analiza danych dla każdego

Jak znaleźć pracę w 2026 | Nowe skuteczne sposoby szukania pracy

07.01.2026 ·20 min 48 s

🟨 Społeczność analityków🟦 Kursy - Excel, Power Query, SQL, PowerBI, Python, Tableau🟥 Zapisz się na newsletter i zyskaj DARMOWE BONUSYW tym odcinku pokazuję, dlaczego szukanie pracy w 2026 roku wygląda zupełnie inaczej niż jeszcze kilka lat temu. Problemem nie jest sam rynek pracy, tylko to, że wiele osób nadal próbuje działać według starych zasad, które dziś są po prostu mało skuteczne. Tłumaczę, co się realnie zmieniło i dlaczego hasło „kiedyś było łatwiej” niczego już nie załatwia. Przechodzę przez kluczowe elementy całego procesu: nową rolę CV, znaczenie portfolio, dłuższe i bardziej chaotyczne rekrutacje, testy techniczne w świecie AI oraz odporność psychiczną, bez której coraz trudniej to wszystko udźwignąć. Pokazuję też, dlaczego masowe wysyłanie CV działa coraz gorzej i czemu networking, dopasowanie się do konkretnych ról oraz świadome decyzje zawodowe zaczynają mieć dużo większe znaczenie. Na koniec składam to wszystko w jedną całość i proponuję inne spojrzenie: szukanie pracy jako projekt, a nie jednorazowe wydarzenie. Taki projekt wymaga czasu, testowania różnych podejść i wyjścia z trybu automatu. Jeśli czujesz, że stare metody przestały działać, ten odcinek pomoże Ci lepiej zrozumieć nowe realia i sensownie zaplanować kolejny krok zawodowy.

Naprawdę ogrom wiedzy i takie jedno miejsce, które powinno ci wystarczyć, żebyś mógł znaleźć lepszą pracę, lepszą ścieżkę zawodową. Mieliśmy też już mnóstwo historii ludzi, którzy naprawdę zmienili pracę albo dostali awans, albo po prostu kompletnie się przebranżowili i to nawet w dosyć niesprzyjających okolicznościach, więc gorąco Cię zachęcam, daj sobie szansę na rozwój i wbijaj na kajodata.com. Mam nadzieję, że widzimy się na KajoData Space, no i jeszcze raz kajodata.com. Kolejnym ciekawym punktem są testy techniczne, bo może się wydawać, że w świecie sztucznej inteligencji technologia odgrywa mniejszą znaczenie, a zatem nie potrzebujemy robić testów technicznych, bo przecież wszystko za nas zrobi AI.

A! Okazuje się, że jest zupełnie inaczej. Paradoks tak naprawdę polega na tym, że wymagamy więcej i to praktycznie w każdej technologii. Dlaczego? Dlatego, że AI pomaga nam się tej technologii uczyć. Nauka jest o wiele szybsza i to nie jest tak, że przez to jakoś zmieniła się sytuacja dla juniorów tylko. Pod tym względem zmieniła się sytuacja dla wszystkich, Ale te wymagania wzrosły wszystkim. Dlatego, że my dzisiaj jesteśmy w stanie pracować szybciej, wiedzieć więcej i uczyć się sprawniej. Tych rzeczy kiedyś nie było. Nie można było sobie kiedyś pozwolić na posiadanie takich wymagań.

Dzisiaj możemy to zrobić. I znowu, jeżeli żyjemy w starym świecie, W którym nie próbujemy sobie układać sensownie rozpisanej ścieżki nauki, to oczywiście się tracimy. I ja nie mówię, że tutaj AI ma nam ułożyć wszystko, czego się mamy nauczyć. Bo oczywiście, że musimy w sensowny sposób robić kursy. Sensowny sposób mieć poukładaną ścieżkę, może jakieś webinary dodatkowe. Coś, żeby słyszeć wiedzę z różnych źródeł, żeby słuchać różnych ekspertów, mieć różne punkty widzenia. Czy dzisiaj korzystamy z VBA, czy nie korzystamy? Czy bardziej Tableau, bardziej Power BI? Kiedy używamy Pythona, kiedy używamy SQL-a? Bardzo dużo różnych takich pytań, a nie konkretnie jak coś zrobić w SQL-u, tak? Ta wiedza techniczna zaczyna nam rosnąć. I chciałbym dotknąć też tego mitu.

To nie jest tak, że AI powoduje, że każdy jest analitykiem, bo AI nam zrobi wszystko za nas. Tak nie jest. Gdyby tak było, to w czasach Wikipedii każdy z nas byłby historykiem. Dlatego, że mógłbym sprawdzić sobie dowolne wydarzenie historyczne w Wikipedii, przecież błyskawicznie sobie tam rzeczy znajdę, błyskawicznie się przeklikam, no i mogę cytować. Wikipedię. Tutaj prawda. Bitwa pod Chocimiem. Bitwa pod Grunwaldem. Oblężenie Wiednia. Jan III Sobieski. Mogę tak rzucać, prawda? Jeszcze z Wikipedią, to z całymi artykułami. Czy to czyni mnie historykiem? Absolutnie nie. Tak samo jak nie czyńcie analitykiem, jeżeli coś za ciebie zrobi AI.

Pokazano wszystkie 4 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.