Profil zawodowy

Inżynier ds. testów

Zrzut ekranu

Inżynierowie ds. testów planują i przeprowadzają szczegółowe badania jakości na różnych etapach procesu projektowania, aby upewnić się, że systemy są właściwie zainstalowane i funkcjonują prawidłowo. Analizują oni dane zebrane podczas badań i sporządzają sprawozdania. Są również odpowiedzialni za bezpieczeństwo operacji testowych.

Rynek pracy
Niedobór w kraju Irlandia i 13 krajów
ELA/EURES 2025
Przemysł
Zaawansowana produkcja
Edukacja
Licencjat lub równoważny
50%
Odporność Wynik · 2026 (Im wyżej, tym lepiej)
Licencjat lub równoważny 37% 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.

8 z 13 z niedoborem202529 z 30 rośnie3.9Mwakaty do 2035

Niedobór: Belgia, Bułgaria, Dania, Hiszpania i 4 więcej.

Najdłużej trwający niedobór: Irlandia, 4 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 Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2024 * — +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 Zgłoszony niedobór ELA/EURES 2023 * 931 200 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 inżynier ds. testów

The outlook for inżynier ds. testów 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 inżynier ds. testów 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 14 lat (około 2040 roku) w wybranym scenariuszu „Oczekiwane”.
~50%
Odporność
Ryzyko automatyzacji
EXP~40%
Ludzka krawędź
MOAT~50%

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

2026
2034
2045
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.

50% Należący do człowieka

Co jeszcze zależy od ludzi

  • Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.
  • testować sprzęt komputerowy
  • myśleć abstrakcyjnie
Ludzka przewaga Aby pozostać z przodu w tej roli, skoncentruj się na procesy inżynierii i inżynieria przemysłowa. Te skoncentrowane na człowieku umiejętności są najtrudniejsze do replikacji dla AI w ciągu następnych 20 lat.
15% Asysta

Gdzie sztuczna inteligencja może zostać drugim pilotem

  • analizować dane naukowe
  • analizować dane z badań
  • korzystać z oprogramowania do rysunków technicznych
37% Automatyzuj

Zadania najbardziej narażone na automatyzację

  • dokonywać syntezy informacji
  • zarządzać danymi badawczymi
Szczegółowa analiza

Parametry życiowe i wektory AI

Wektory narażenia na sztuczną inteligencję

0-100%
Sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe 15%

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

Generatywna sztuczna inteligencja 9%

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

Automatyka robotyczna i fizyczna 2%

Narażenie na automatyzację fizyczną, robotykę i zmianę zadań kierowaną czujnikami

Oprogramowanie kognitywne 0%

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

Zaawansowana produkcja

Dzień w życiu

Typowy dzień jako inżynier ds. testów

09
09:00 · Rano
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.
10
10:30 · Środek poranka
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.
12
12:00 · Południe
analizować dane z badań
Interpretować i analizować dane zebrane podczas badań w celu formułowania wniosków, nowych spostrzeżeń lub rozwiązań.
14
14:00 · Popołudnie
dokonywać syntezy informacji
Krytycznie czytać, interpretować i streszczać nowe i złożone informacje z różnych źródeł.
15
15:30 · Późne popołudnie
dostosowywać projekty techniczne
Dostosowywać projekty produktów bądź ich części tak, aby spełniały wymagania.
17
17:00 · Podsumowanie
korzystać z oprogramowania do rysunków technicznych
Tworzyć projekty i rysunki techniczne z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania.

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
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.

współpraca z innymi osobami
  • Prowadzić współpracę ze stronami w środowiskach badawczych i zawodowych.

    Wykazywać szacunek dla innych, jak również zdolność do interakcji ze współpracownikami. Słuchać, przekazywać i przyjmować informacje zwrotne oraz odpowiadać z uwagą innym osobom, co wiąże się również z nadzorowaniem pracowników i pełnieniem roli lidera w środowisku zawodowym.

programowanie systemów komputerowych
  • 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.

analiza danych naukowych i medycznych
  • 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.

przeprowadzanie badań, postępowań wyjaśniających i kontroli
  • wykazywać się wiedzą specjalistyczną w danej dyscyplinie

    Wykazywać się szczegółową wiedzą i złożonym zrozumieniem konkretnego obszaru badań, w tym odpowiedzialnych badań, etyki badawczej i zasad integralności naukowej, prywatności i wymogów RODO, związanych z działalnością badawczą w ramach konkretnej dyscypliny.

projektowanie materiałów, systemów lub produktów przemysłowych
  • dostosowywać projekty techniczne

    Dostosowywać projekty produktów bądź ich części tak, aby spełniały wymagania.

montaż elementów drewnianych i metalowych
  • testować sprzęt komputerowy

    Testować systemy i podzespoły sprzętu komputerowego przy użyciu odpowiednich urządzeń i metod badawczych, takich jak test systemu (ST), ciągły test niezawodności (ORT) oraz test obwodu (ICT). Monitorować i oceniać wyniki systemu i w razie potrzeby podejmować działania.

stosowanie projektowania wspomaganego komputerowo i narzędzi kreślarskich
  • korzystać z oprogramowania do rysunków technicznych

    Tworzyć projekty i rysunki techniczne z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania.

ocena systemów, programów, urządzeń i produktów
  • analizować dane z badań

    Interpretować i analizować dane zebrane podczas badań w celu formułowania wniosków, nowych spostrzeżeń lub rozwiązań.

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.

Obszary wiedzy & Oprogramowanie i technologie
Obszary wiedzy
  • procesy inżynierii

    Systematyczne podejście do rozwoju i eksploatacji systemów inżynieryjnych.

  • badanie wewnątrzobwodowe

    Test oceniający prawidłowe wykonanie płytek drukowanych (PCB). Test w obwodzie (ICT) pod kątem zwarć, rezystancji i pojemności, może być przeprowadzany za pomocą próbnika z gwoździami lub za pomocą bezstykowego testu obwodu (FICT).

Umiejętności międzysektorowe
  • inżynieria przemysłowa
  • podstawy inżynierii
  • procedury przeprowadzania testów
  • procesy produkcji i dystrybucji
  • procesy wytwarzania
  • rysunki techniczne
  • elektrotechnika
  • energia jądrowa
  • inżynieria pomiarowa
  • urządzenia kontrolno-pomiarowe
Oprogramowanie i technologie
Structured query language SQLPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABMicrosoft Visual BasicExtensible markup language XMLC++Oracle JavaJavaScriptTeradata DatabaseCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAPerlPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMySQLC#Microsoft Visual StudioGitSplunk EnterpriseGitHubApache CassandraRubyNoSQLPuppetPostgreSQLElasticsearchSeleniumApache Subversion SVNMongoDBApache KafkaGoAnsible softwareDockerChefMicrosoft PowerShellNode.js
Kluczowe cechy, których potrzebujesz
Myślenie analityczne Integralność Uznanie Osiągnięcie Dostosowanie/Giętkość Niezawodność Innowacja Współpraca Różnorodność Osiągnięcie/Wysiłek Niezależność Tolerancja stresu Przywództwo Samokontrola Troska o innych Orientacja społeczna
Kluczowe nagrody, których możesz się spodziewać
OsiągnięcieWarunki pracyUznanieRelacjeWsparcieNiezależność
Jak się zakwalifikować

Inżynier ds. testów: 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

1159 programów kształcenia w 27 krajach uczy podstawowych umiejętności niezbędnych w tym zawodzie. Ponadto 127 krótkich kursów, z których każdy rozwija jedną umiejętność.

Kilka przykładów programów nauczanych w języku tej strony:

Stopień

Inżynieria produkcji

Politechnika Lubelska · 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 inżynier ds. testów?

Ta rola
inżynier ds. testów 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 techniczne są najważniejsze dla inżyniera ds. testów?
Kluczowe są znajomość metodologii testowania oprogramowania (np. Agile, Waterfall), umiejętność tworzenia skryptów testowych (np. w Pythonie, Java), doświadczenie z narzędziami do zarządzania testami (np. Jira, TestRail) oraz podstawowa wiedza z zakresu programowania i baz danych.
Czy praca inżyniera ds. testów wymaga ciągłego uczenia się?
Absolutnie. Technologia rozwija się bardzo szybko, dlatego inżynier ds. testów musi być gotowy do ciągłego poszerzania swojej wiedzy i nabywania nowych umiejętności, zwłaszcza w zakresie automatyzacji testów i nowych technologii.
Jakie cechy charakteru są przydatne w tej roli?
Analityczne myślenie, dokładność, umiejętność rozwiązywania problemów, komunikatywność i dbałość o szczegóły są niezwykle ważne. Ważna jest również umiejętność pracy w zespole i efektywnej komunikacji z innymi specjalistami.
Inżynier Ds. Testów — czy w Europie występuje niedobór?
Tak. W wydaniu ELA/EURES z 2025 r. niedobór zgłoszono w 8 z 12 krajów europejskich, które oceniły tę grupę zawodową: Belgia, Bułgaria, Dania, Hiszpania i 4 więcej. Irlandia zgłasza go od 4 lat z rzędu. Oceny te publikuje się dla grup zawodowych, a nie dla pojedynczych nazw stanowisk.
Inżynier Ds. Testów — ile się zarabia w Stanach Zjednoczonych?
101 140 dolarów rocznie w medianie, stan na 2025-05. Mediany stanowe mieszczą się między 81 820 a 156 510 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