Profil zawodowy

Bioinformatyk

Zrzut ekranu

Bioinformatycy analizują procesy biologiczne wykorzystujące programy komputerowe. Utrzymują lub budują bazy danych zawierające informacje biologiczne. Bioinformatycy zbierają i analizują dane biologiczne, a także pomagają naukowcom w różnych dziedzinach, w tym w dziedzinie biotechnologii i farmacji. Prowadzą badania naukowe i analizy statystyczne oraz składają sprawozdania ze swoich ustaleń. Bioinformatycy mogą również gromadzić próbki DNA, odkryć wzorce danych i prowadzić badania genetyczne.

Rynek pracy
Więcej kandydatów niż miejsc w kraju Austria i 5 krajów
ELA/EURES 2025
Przemysł
Technologia cyfrowa
Edukacja
Licencjat lub równoważny
40%
Odporność Wynik · 2026 (Im wyżej, tym lepiej)
Licencjat lub równoważny 50% Narażenie na AI · 2026
Rynek pracy

Gdzie ten zawód jest poszukiwany

Zgłoszone niedobory i nadwyżki siły roboczej, według roku. Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.

Dane obejmują Specjaliści nauk fizycznych, matematycznych i technicznych — 274 zawodów, w tym ten.

3 z 9 z niedoborem202529 z 30 rośnie3.9Mwakaty do 2035

Niedobór: Irlandia, Słowenia, Włochy.

Najdłużej trwający niedobór: Irlandia, 3 lata.

Wybierz obszar na mapie, aby zobaczyć jego dane.

O tym źródle›

Źródło: ELA/EURES, niedobory i nadwyżki siły roboczej. Dane publikowane są na poziomie grupy zawodowej i obejmują Europę. Wydania różnią się układem załącznika oraz zakresem krajów, więc zmiana między latami nie zawsze oznacza, że zmienił się rynek pracy. Kraje na szaro nie zostały zgłoszone, co nie jest tym samym co równowaga.

Co oznaczają te słowa

Cztery informacje przedstawiane w tej sekcji

Zgłoszone zapotrzebowanie
Zgłoszone zapotrzebowanie pokazuje, czy pracodawcy zgłaszają potrzebę zatrudnienia osób w tym zawodzie — jest to ocena opublikowana przez organ krajowy lub unijny, a nie liczba.
W którą stronę zmierza
W którą stronę zmierza zatrudnienie w tym zawodzie w nadchodzących latach, zgodnie z oficjalną prognozą.
Wakaty
Wakaty pokazują w przybliżeniu, ile wolnych miejsc pracy powstaje w wyniku rozwoju oraz odchodzenia osób z tego zawodu.
Typowe wynagrodzenie
Typowe wynagrodzenie osób pracujących w tym zawodzie, jeśli dane źródło je publikuje. Brak danych nie oznacza, że praca jest bezpłatna — oznacza, że nikt nie publikuje takich danych dla danego miejsca.

Informacja jest pomijana, jeśli nikt nie publikuje jej dla danego miejsca, zamiast przedstawiać ją jako zero.

W którą stronę rynek skłania się w Twoim przypadku

Na Twoją korzyść
Więcej wolnych miejsc niż szukających — pracodawcy konkurują o kandydatów.
Zrównoważony
Liczba wolnych miejsc i szukających jest mniej więcej równa.
Konkurencyjny
Więcej szukających niż wolnych miejsc — licz się z konkurencją.
Sprzeczne dane
Źródła się różnią albo w tej samej grupie zawodowej w jednym miejscu brakuje ludzi, a w innym jest ich nadmiar.

Każde źródło przypisuje wynik do jednej z tych czterech kategorii, dzięki czemu można posługiwać się jednym zestawem określeń. Różnią się natomiast dane będące ich podstawą, które są podane pod każdym wynikiem — jest to zmierzony stosunek liczby wolnych miejsc pracy do liczby osób poszukujących pracy albo ocena opublikowana przez organ krajowy.

Jak ten zawód wypada na tle innych zawodów w tym samym kraju

Silny
Wśród najsilniejszych w kraju that country
Dobry
Silniejszy niż większość zawodów w kraju that country
Niejednoznaczny
Mniej więcej typowy dla kraju that country
Słaby
Słabszy niż większość zawodów w kraju that country

To pozycja w rankingu w jednym kraju, a nie wynik, który można porównywać między krajami — rejestry będące podstawą danych dla dwóch krajów obejmują różne osoby, więc ta sama liczba oznacza w każdym z nich coś innego. Z tego samego powodu zawód może należeć do najsilniejszych w danym kraju, a mimo to mieć wynik Konkurencyjny: zajmuje czołowe miejsce na rynku, na którym ogólnie panuje duża konkurencja.

Skąd pochodzą te dane

Każda liczba jest publikowana przez krajowy urząd statystyczny, publiczne służby zatrudnienia lub organ Unii Europejskiej, a na każdej karcie podano źródło i okres, którego dotyczą dane. W niektórych miejscach dane są zbierane co miesiąc, a w innych oceniane raz lub dwa razy w roku, dlatego dwa miejsca na tej samej mapie mogą opisywać różne momenty — data jest zawsze podana.

Żadna z tych informacji nie przewiduje szans konkretnej osoby. Opisuje rynek.

Zgłoszone zapotrzebowanie · Typowe wynagrodzenie · W którą stronę zmierza (Polska, Niemcy, Holandia, Czechy, Irlandia, Norwegia)
Zgłoszone zapotrzebowanie · Typowe wynagrodzenie · W którą stronę zmierza
Zgłoszone zapotrzebowanie Typowe wynagrodzenie W którą stronę zmierza
Polska Nie zgłoszono — +22,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Niemcy Zgłoszona nadwyżka ELA/EURES 2025 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Holandia Nie zgłoszono — +28,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Czechy Zgłoszona nadwyżka ELA/EURES 2025 * — +50,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irlandia Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2025 * — +35,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Norwegia Nie zgłoszono 815 640 NOK 2026K2 +33,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Publikowane dla grup zawodowych, nie dla pojedynczych stanowisk.

Source: Statistics Norway (SSB), CC BY 4.0; changes made: annualised as 12 x monthly

Czy udzielają Państwo porad zawodowych uczniom, klientom lub pracownikom? Wykorzystajcie dane dotyczące tego zawodu w swojej organizacji.

NexFuture™

Perspektywy przyszłości dla bioinformatyk

The outlook for bioinformatyk reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Jak są obliczane te wyniki?

Indeks Odporności (0–100) szacuje, jak strukturalnie chroniony jest ten zawód przed automatyzacją i zakłóceniami AI, na podstawie analizy na poziomie zadań. Wyższe wyniki oznaczają więcej zadań wymagających ludzkiej oceny. Narażenie na AI pokazuje szacowany procent godzin zadań, na który mogłyby wpłynąć obecne możliwości AI. Są to strukturalne wskaźniki oparte na modelu, a nie prognozy dotyczące indywidualnego bezpieczeństwa pracy.

Zagraj w przyszłość
Jak bioinformatyk może się zmienić w miarę wzrostu wykorzystania sztucznej inteligencji?

Rola ta prawdopodobnie będzie się stopniowo zmieniać, a sztuczna inteligencja będzie wspierać wybrane zadania, a nie zastępować cały zawód.

Szacuje się znaczącą transformację na poziomie zadań za 12 lat (około 2038 roku) w wybranym scenariuszu „Oczekiwane”.
~35%
Odporność
Ryzyko automatyzacji
EXP~55%
Ludzka krawędź
MOAT~40%

Scenariusz poglądowy oparty na automatyzacji zadań — nie prognoza. Wartości są zaokrąglane im dalej w przyszłość patrzysz.

2026
2033
2043
Szybkość wdrażania AI:

Szacunek oparty na modelu. Użyj go jako sygnału do planowania, a nie gwarancji.

Jak sztuczna inteligencja może zmienić tę rolę

Deterministyczna, oparta na modelu interpretacja aktualnych sygnałów roli — nie gwarantuje zastąpienia.

40% Należący do człowieka

Co jeszcze zależy od ludzi

  • pomagać w badaniach naukowych
  • Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.
  • oceniać działania związane z badaniami
Ludzka przewaga Aby pozostać z przodu w tej roli, skoncentruj się na biologia obliczeniowa i chemia obliczeniowa. Te skoncentrowane na człowieku umiejętności są najtrudniejsze do replikacji dla AI w ciągu następnych 20 lat.
23% Asysta

Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem

  • analizować dane naukowe
  • stosować techniki analizy statystycznej
  • zarządzać otwartymi publikacjami
50% Automatyzuj

Zadania najbardziej narażone na automatyzację

  • gromadzić dane biologiczne
  • dokonywać syntezy informacji
  • gromadzić dane
Szczegółowa analiza

Parametry życiowe i wektory AI

Wektory narażenia na sztuczną inteligencję

0-100%
Sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe 23%

Narażenie na analizę wspieraną AI, rozpoznawanie wzorców i zadania modelowania predykcyjnego

Generatywna sztuczna inteligencja 8%

Narażenie na generowanie treści, wzmacnianie kreatywne i narzędzia dużych modeli językowych

Automatyka robotyczna i fizyczna 1%

Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami

Oprogramowanie kognitywne 1%

Narażenie na automatyzację przepływu pracy, oprogramowanie wspomagające decyzje i digitalizację procesów

Szczegóły techniczne
Metodologia: NexFuture v3.0 Źródła: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Zaktualizowano: paź 2026

NexFuture v3.0 szacuje narażenie na automatyzację bezpośrednio na podstawie kluczowych grup umiejętności ESCO, ważonych masą umiejętności i skalibrowanych względem kotwic eksperckich. Wyniki to szacunki probabilistyczne, a nie gwarancje. Pełne szczegóły znajdują się w białej księdze metodologii NexFuture.

Mierzy narażenie na automatyzację. Nie mierzy wynagrodzenia, popytu ani liczby miejsc pracy w Twojej okolicy.

Dzień w życiu

Co ludzie w tej roli zazwyczaj robią

Technologia cyfrowa

Dzień w życiu

Typowy dzień jako bioinformatyk

09
09:00 · Rano
gromadzić dane biologiczne
Gromadzenie próbek biologicznych, rejestrowanie i podsumowywanie danych biologicznych wykorzystywanych w badaniach technicznych, opracowywanie planów zarządzania środowiskowego i produktów biologicznych.
10
10:30 · Środek poranka
tworzyć oprogramowanie open source
Obsługiwać i tworzyć oprogramowanie open source. Posiadać wiedzę na temat głównych modeli open source, programów udzielania licencji oraz praktyk kodowania powszechnie przyjętych w tworzeniu oprogramowania open source.
12
12:00 · Południe
zarządzać prawami własności intelektualnej
Zajmować się prawami prywatnymi chroniącymi wytwory własności intelektualnej przed bezprawnym naruszeniem.
14
14:00 · Popołudnie
analizować dane naukowe
Gromadzić i analizować dane naukowe uzyskane w wyniku badań. Interpretować te dane zgodnie z pewnymi standardami i punktami widzenia, aby można było je skomentować.
15
15:30 · Późne popołudnie
dokonywać syntezy informacji
Krytycznie czytać, interpretować i streszczać nowe i złożone informacje z różnych źródeł.
17
17:00 · Podsumowanie
gromadzić dane
Wyodrębniać dane do eksportu z wielu źródeł.

Kolejność zadań ma charakter poglądowy. Poszczególne dni są różne.

Umiejętności i wiedza

Czego potrzebujesz, aby wykonywać tę pracę

Umiejętności, wiedza i narzędzia wymagane na tym stanowisku — oraz cechy i korzyści, które się z nim wiążą.

Niezbędne umiejętności
prowadzenie badań naukowych lub rynkowych
  • promować otwarte innowacje w pracach badawczych

    Wspierać zintegrowaną współpracę, w ramach której różne zainteresowane strony razem tworzą innowacje w zakresie wspólnych wartości.

  • uwzględniać aspekt płci w badaniach naukowych

    W całym procesie badawczym brać pod uwagę cechy biologiczne oraz zmieniające się cechy społeczne i kulturowe kobiet i mężczyzn (płeć).

  • prowadzić badania z różnych dziedzin

    Prowadzić badania wykraczające poza granice dyscyplinarne i funkcjonalne.

  • promować zaangażowanie społeczeństwa w badania naukowe

    Angażować obywateli w opracowywanie, prowadzenie i rozpowszechnianie badań naukowych.

  • zarządzać danymi, które są możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystanie

    Opracowywać, opisywać, przechowywać, zabezpieczać i (ponownie) wykorzystywać dane naukowe na podstawie zasad FAIR (możliwe do znalezienia, dostępne, zapewniają interoperacyjność i ponowne wykorzystanie), czyniąc dane otwartymi w największym możliwym zakresie, zamkniętymi tylko w koniecznym.

  • prowadzić badania naukowe

    Angażować się w tworzenie koncepcji lub tworzenie nowej wiedzy poprzez formułowanie pytań badawczych, prowadzenie badań, ulepszanie lub rozwijanie koncepcji, teorii, modeli, technik, oprzyrządowania, oprogramowania lub metod operacyjnych oraz poprzez stosowanie metod i technik naukowych.

  • stosować metody naukowe

    Stosować metody i techniki naukowe w celu badania zjawisk poprzez zdobywanie nowej wiedzy lub korygowanie i integrowanie zebranej wcześniej wiedzy.

  • przeprowadzać badania ilościowe

    Przeprowadzać systematyczne badanie empiryczne obserwowalnych zjawisk za pomocą technik statystycznych, matematycznych lub obliczeniowych.

  • stosować zasady etyki badawczej i rzetelności naukowej w pracach badawczych

    Stosować podstawowe zasady etyki i przepisy w zakresie prowadzenia badań naukowych, z uwzględnieniem kwestii rzetelności badawczej. Przeprowadzać badania, dokonywać przeglądu badań i sporządzać sprawozdania z badań, unikając uchybień, jak np. fabrykowanie, fałszowanie i plagiat.

pisanie techniczne lub akademickie
  • publikować wyniki badań akademickich

    Prowadzić badania akademickie, uniwersyteckie, bądź własne w swojej dziedzinie wiedzy specjalistycznej i publikować je w książkach lub czasopismach naukowych w celu wniesienia wkładu w swoją dziedzinę i uzyskania osobistej akredytacji akademickiej.

  • tworzyć publikacje naukowe

    Przedstawiać hipotezy, ustalenia i wnioski z własnych badań naukowych w ramach swojej specjalizacji w publikacjach branżowych.

  • sporządzać projekty prac naukowych lub akademickich oraz dokumentacji technicznej

    Sporządzać i redagować dokumenty naukowe, akademickie lub techniczne na różne tematy.

  • rozpowszechniać wyniki w środowisku naukowym

    Publicznie udostępniać wyniki badań naukowych za pomocą wszelkich odpowiednich środków, takich jak konferencje, warsztaty, sympozja i publikacje naukowe.

gromadzenie informacji ze źródeł fizycznych lub elektronicznych
  • gromadzić dane biologiczne

    Gromadzenie próbek biologicznych, rejestrowanie i podsumowywanie danych biologicznych wykorzystywanych w badaniach technicznych, opracowywanie planów zarządzania środowiskowego i produktów biologicznych.

  • dokonywać syntezy informacji

    Krytycznie czytać, interpretować i streszczać nowe i złożone informacje z różnych źródeł.

  • gromadzić dane

    Wyodrębniać dane do eksportu z wielu źródeł.

zarządzanie danymi cyfrowymi, ich gromadzenie i przechowywanie
  • prowadzić bazę danych freelancerów

    Utrzymywać bazę danych freelancerów, oferującą dodatkowe wsparcie dla zespołów i być w stanie obliczyć koszty negocjacji.

  • przeprowadzać analizę danych

    Zbierać dane i statystyki do testowania i oceny w celu generowania twierdzeń i prognoz wzorców, z zamiarem odkrycia przydatnych informacji w procesie decyzyjnym.

  • korzystać z baz danych

    Używać narzędzi oprogramowania do zarządzania i organizowania danych w ustrukturyzowanym środowisku, które składa się z atrybutów, tabel i relacji w celu przeszukiwania i modyfikowania przechowywanych danych.

przedstawianie informacji ogólnych
  • przedstawiać sprawozdania

    Prezentować odbiorcom wyniki, statystyki i wnioski w sposób przejrzysty i bezpośredni.

  • zarządzać wiedzą na potrzeby wpływu polityki

    Zwiększać wpływ i korzystać z wyników badań w polityce poprzez zapewnianie, aby najbardziej użyteczne fakty były przedstawiane i rozumiane w odpowiednim czasie, tak aby decydenci mogli uwzględniać je w całym cyklu polityki.

zarządzanie informacjami
  • zarządzać danymi badawczymi

    Tworzyć i analizować dane naukowe pochodzące z jakościowych i ilościowych metod badawczych. Przechowywać i utrzymywać dane w bazach danych badawczych. Wspierać ponowne wykorzystywanie danych naukowych i znać zasady zarządzania otwartymi danymi.

  • zarządzać bazą danych

    Stosować schematy i modele projektowania baz danych, definiować zależności danych, używać języków zapytań i systemów zarządzania bazami danych (DBMS) do tworzenia baz danych i zarządzania nimi.

doradztwo w zakresie spraw prawnych, regulacyjnych i proceduralnych
  • promować transfer wiedzy

    Zapewniać powszechną świadomość procesów podnoszenia wartości wiedzy w celu maksymalizacji dwukierunkowego przepływu technologii, własności intelektualnej, wiedzy specjalistycznej i zdolności pomiędzy bazą badawczą a przemysłem lub sektorem publicznym.

komunikacja, współpraca i kreatywność
  • myśleć abstrakcyjnie

    Wykazywać umiejętności stosowania pojęć w celu dokonywania i rozumienia uogólnień oraz odnoszenia się do innych przedmiotów, wydarzeń lub doświadczeń i łączenia ich z tymi przedmiotami, wydarzeniami i doświadczeniami.

coaching i mentoring
  • pełnić funkcję indywidualnego mentora

    Osoby działające jako mentorzy, udzielając wsparcia emocjonalnego, dzieląc się doświadczeniami i doradzając, pomagając w rozwoju osobistym, a także dostosowując wsparcie do konkretnych potrzeb danej osoby oraz uwzględniając jej wnioski i oczekiwania.

opracowywanie programów edukacyjnych
  • zarządzać osobistym rozwojem zawodowym

    Ponoszenie odpowiedzialności za uczenie się przez całe życie i ustawiczne doskonalenie zawodowe. Angażowanie się w uczenie w celu wspierania i aktualizowania kompetencji zawodowych. Określenie priorytetowych obszarów rozwoju zawodowego w oparciu o własne praktyki i kontakty z partnerami i zainteresowanymi stronami.

Obszary wiedzy & Oprogramowanie i technologie
Obszary wiedzy
  • biologia obliczeniowa

    Interdyscyplinarna dziedzina nauki wykorzystująca analizę danych i teorie danych do badania systemów biologicznych uzyskanych w drodze eksperymentów.

  • chemia obliczeniowa

    Dziedzina chemii, której celem jest rozwiązywanie złożonych problemów chemicznych za pomocą symulacji komputerowych.

  • genomika

    Dziedzina badań zajmująca się całymi genomami organizmów, a także ich sekwencjami informacji genetycznych lub epigenetycznych. Jej celem jest poszerzanie wiedzy na temat produktów biologicznych niższego szczebla oraz analizowanie struktury i funkcji tych sekwencji przez stosowanie podejść bazujących na rekombinowanym DNA i bioinformatyce.

  • programowanie sieciowe

    Paradygmat programowania oparty na łączeniu znaczników (co dodaje kontekst i strukturę do tekstu) oraz na innym kodzie programowania sieciowego, takim jak AJAX, Javascript i PHP, w celu przeprowadzenia odpowiednich działań i wizualizacji treści.

  • system zarządzania bazą danych

    Narzędzia do tworzenia, aktualizacji i zarządzania bazami danych, takie jak Oracle, MySQL i Microsoft SQL Server.

  • wyposażenie komputerowe

    Oferowane komputery, sprzęt peryferyjny i oprogramowanie, ich funkcje, właściwości oraz wymogi prawne i regulacyjne.

Umiejętności międzysektorowe
  • biologia
  • inżynieria komputerowa
  • literatura naukowa
  • nauki przyrodnicze
  • programowanie komputerowe
  • statystyka
Oprogramowanie i technologie
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaJavaScriptCPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Microsoft Active Server Pages ASPApache HadoopMicrosoft Visual StudioGitGitHubRubyNoSQLPostgreSQLMicrosoft SQL Server Reporting Services SSRSOracle PL/SQLjQueryDockerJavaScript Object Notation JSONScalaDjangoStataCorp StataRelational database management software
Kluczowe cechy, których potrzebujesz
Uznanie Współpraca Myślenie analityczne Osiągnięcie/Wysiłek Niezawodność Integralność Osiągnięcie Niezależność Różnorodność Innowacja Dostosowanie/Giętkość Tolerancja stresu Przywództwo Troska o innych Samokontrola Orientacja społeczna
Kluczowe nagrody, których możesz się spodziewać
OsiągnięcieWarunki pracyUznanieRelacjeWsparcieNiezależność
Jak się zakwalifikować

Bioinformatyk: jak zdobyć kwalifikacje i gdzie się uczyć

Co zazwyczaj jest potrzebne, aby się zakwalifikować: poziom wykształcenia, gdzie jest to zawód regulowany i gdzie się uczyć.

Typowy poziom wykształcenia

Licencjat lub równoważny

Gdzie studiować

1738 programów kształcenia w 27 krajach uczy podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 259 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.

Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:

Stopień

Bioinformatyka

Politechnika Poznańska · Polska

Źródła
  1. 1. Source: RAD-on, POL-on register of study programmes, Ministry of Science and Higher Education of Poland, dane.gov.pl, CC0 1.0. Data as at 25/09/2026.
Rozwój kariery

Ścieżki rozwoju i podobne role

Poznaj typowe ścieżki kariery, powiązane umiejętności i podobne role, aby zaplanować swój kolejny krok.

Krajobraz kariery

Gdzie pasuje bioinformatyk?

Ta rola
bioinformatyk Ta rola

Wyniki podobieństwa oparte na pokrywaniu się umiejętności z danych ESCO.

Dla organizacji

Dane na tej stronie mogą pracować na rzecz Państwa uczniów, klientów i pracowników.

Często zadawane pytania

Często zadawane pytania

Jakie umiejętności programistyczne są najbardziej przydatne dla bioinformatyka?
Najczęściej wykorzystywane języki programowania to Python, R i Perl. Znajomość baz danych (np. SQL) oraz narzędzi do analizy danych (np. Bioconductor) jest również bardzo ważna.
Czy bioinformatyk musi mieć wykształcenie biologiczne?
Tak, solidne podstawy biologiczne są niezbędne do zrozumienia danych i interpretacji wyników. Połączenie wiedzy biologicznej z umiejętnościami informatycznymi jest kluczowe dla sukcesu w tej roli.
Jakie ścieżki kariery są dostępne dla bioinformatyków?
Bioinformatycy mogą pracować w firmach farmaceutycznych, biotechnologicznych, instytutach badawczych, laboratoriach diagnostycznych, a także w sektorze IT specjalizującym się w rozwiązaniach dla biologii i medycyny. Możliwe jest również prowadzenie własnych badań naukowych.
Bioinformatyk — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
93 330 dolarów rocznie w medianie, stan na 2025-05. Mediany stanowe mieszczą się między 63 290 a 121 680 dolarów. Źródło: US Bureau of Labor Statistics. Liczba dotyczy Stanów Zjednoczonych i nie jest prognozą dla Europy.

Źródła: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Dane zaktualizowano 3 października 2026 O naszych danych