Зарплати data-фахівців в Україні 2024: хто і скільки отримує сьогодні
DOU нещодавно оприлюднив свіжі дані щодо зарплат фахівців із роботи з даними. За пів року середні доходи аналітиків збільшилися на $25, а в напрямках Data Science, Data Engineering та AI/ML — аж на $100. Детальніше про тенденції та нюанси на ринку – далі.
Що треба знати про зарплатний зріз
У аналізі DOU взяло участь понад 1300 спеціалістів: 750 аналітиків, 350 технічних data-фахівців з України, а також 217 професіоналів, які зараз працюють за кордоном. Хоча окремі показники можуть трохи «плясати», загалом зарплати вдалося відкоригувати вгору порівняно з минулим роком. Наприклад, медіанна зарплата аналітиків піднялася до $2225, збільшившись на $25 за 6 місяців. Найпомітніше додали у доходах досвідчені фахівці: Senior Business Analysts заробляють до $3400, а Senior Data Analysts – до $3550.
Після невеликого спаду взимку фахівці з Data Science, Machine Learning та AI відновили свої зарплати, повернувшись майже до торішнього рівня. Медіана в цих сферах тепер становить $3275, що на $100 більше за показник піврічної давнини.
Хто отримує найбільше у світі даних
Перегляди зарплат у data-напрямку відбуваються частіше, ніж у IT загалом — за півроку 38% опитаних отримували підвищення, тоді як загалом по IT цей показник складає 33%. Серед аналітиків підвищення отримали 37%, а у категорії Data Science, AI, ML і Data Engineering навіть 40%. Втім найвигідніші зарплати часто мають ті, хто міцно закріпився на топових позиціях, а не ті, хто нещодавно отримав підвищення.
У категорії аналітиків найбагатшими є:
- Head of Analytics з доходом близько $5250;
- Team Lead Data Analysts – середня зарплата $3950;
- Senior Data Analysts та Senior Business Analysts із медіаною $3550 і $3400 відповідно.
Загалом Data Analysts отримують менше, ніж інші аналітичні ролі, але на рівні senior перевершують Business Analysts. Найнижчі зарплати мають Security Analysts – $1550 і фахівці з Market Research – $1150.
Тепер про Data Science, AI та ML:
- Data Engineers лідирують за кількістю і отримують близько $3780;
- Data Scientists та ML Engineers мають приблизно $3000;
- AI Engineers отримують близько $2900;
Також варто відзначити Analytics Engineer з медіаною $2065, а керівники напрямків AI та Data Science – приблизно $6400.
Де можна заробити найбільше?
Серед усіх типів компаній найбільше платять data-фахівцям у стартапах – середньо $4100, а у продуктових компаніях – трохи менше — близько $3985. Для аналітиків робота в не-IT компаніях виявляється менш вигідною, адже медіана їх зарплат становить всього $1500 проти $2475 в класичному IT-секторі.
На верхньому щаблі зарплат зазвичай опиняються ті, хто працює через платформу «Дія Employment». Саме ця категорія об’єднує більшість топспеціалістів. Для аналітиків там середній дохід $2700, а для фахівців DS/ML — вже $5400. Найменше, як правило, отримують гіг-контрактори та штатні працівники з офіційним працевлаштуванням.
Найвищі середні зарплати у Києві — близько $2308 для аналітиків і $3800 для DS/ML спеціалістів. На другому місці – Львів із медіаною технічних спеціалістів $3150. Аналітики більше заробляють у повністю удаленому форматі — близько $2500, а от дата-інженери і ML-експерти почувають себе краще, коли працюють у гібриді — їх середня зарплата сягає $3523.
Для тих, хто виїхав працювати за кордон, доходи відчутно зросли. Наприклад, досвідчений аналітик в Україні в середньому отримує $3835, а за кордоном — вже $5400. Найстарші й найбільш кваліфіковані спеціалісти з DS/ML за кордоном можуть розраховувати і на $7000 і більше.
Хто насправді працює з даними?
У галузі аналітики жінки становлять майже половину — приблизно 48%. У більш технічних і спеціалізованих напрямках, як DS, ML, AI, жінок менше, але їх частка поступово зростає й вже досягає чверті. Середній вік аналітиків стабільно знизився до 30 років, означаючи появу нового покоління. Натомість у DS/ML-сфері зростає частка фахівців із великим досвідом — 10% мають понад 15 років практики.
Якщо дивитися по ролях, найбільша частка — бізнес-аналітики (43%) та дата-аналітики (29%). Технічні ж фахівці – це передусім дата-інженери, яких близько 43% серед усіх Data Science і ML спеціалістів.
