Не очередной рейтинг зарплат. Я разбираюсь, как опыт связан с грейдом, какие навыки сопутствуют более высокому доходу, от чего зависит удовлетворённость работой и кто открыт к переходу.

Чуть больше года назад я запустил зарплатный опрос среди подписчиков «Нескучного Data Science». Потом произошло то, что иногда случается даже с дата-сайентистами: данные были собраны, а до аналитики руки так и не дошли. В таблице лежали 695 анкет и молча напоминали о моём долге. Участники делали это уже вслух, регулярно возвращаясь к теме в комментариях под новыми постами.

После проверки в анализ вошли 694 анкеты дата-сайентистов всех уровней, от стажёров до Head of DS. Я посмотрел, как связаны их опыт, грейд, доход и условия работы. В опросе я спрашивал об образовании и способе входа в профессию, навыках и типах данных, с которыми работают специалисты, времени на встречах, переработках, бэкграунде руководителя, удовлетворённости работой, готовности сменить компанию и ожидаемой прибавке к зарплате.

Хотя опросу больше года, карьерные зависимости за это время должны были сохраниться. Конкретные суммы успели сдвинуться, поэтому актуальный уровень дохода лучше сверять по свежим вакансиям. Например, их можно посмотреть в канале «Нескучный Data Science Jobs».

Опрос охватил основные роли, все грейды и широкую географию. Он распространялся через канал «Нескучный Data Science» при поддержке каналов «Start Career in DS», «DziS Science | Data Science», «girafe.ai», «Artificial stupidity», «LightAutoML framework» и «Борис опять». Выборки достаточно для сравнения крупных групп и поиска карьерных зависимостей, но отдельные десятые доли процента не стоит выдавать за точную оценку всего рынка.

Кто ответил на опрос и что именно спрашивали

Медианному участнику 26 лет, у него три года опыта в Data Science и год работы у текущего работодателя. Самая большая группа, 272 человека или 39% выборки, находится на уровне middle. Ещё 257 респондентов занимают позиции senior и выше.

Из Москвы работают 57% участников, по 14% из Петербурга и других регионов России, ещё 15% находятся за пределами страны. Почти половина работает полностью удалённо. Главный перекос выборки гендерный: мужчин 84%, женщин 16%, поэтому в соответствующих сравнениях я отдельно показываю размеры групп.

Ответы формально собирались с 3 марта по 25 октября 2025 года, но основная волна уложилась в месяц: 91% анкет пришли за первые две недели, 95% за первые 30 дней.

В форме было 29 вопросов. Доход спрашивался в тысячах рублей в месяц «на руки», а премия как доля этого дохода. Опыт в Data Science измерялся в годах, стаж у работодателя в месяцах, время на встречах и переработки в часах за неделю. Удовлетворённость работой, оплатой и развитием ценных навыков оценивались по шкале от 0 до 10. Цена перехода означала минимальную прибавку к текущему доходу в процентах.

Есть две важные особенности формулировок. В вопросе о бэкграунде руководителя не уточнялось, работал ли он на позициях middle/senior именно в Data Science. Отрасли в анкете вообще не было: я восстановил её по названию работодателя и смог определить для 322 анкет.

Анкета: формулировки и распределения всех 29 вопросов

изображениях дословные формулировки вопросов совмещены с распределениями ответов. В вопросах с несколькими вариантами один человек мог попасть сразу в несколько строк, поэтому сумма долей может быть больше 100%.

Кто отвечал на вопросы

Как приходили в Data Science и с чем работают

Как устроена текущая работа

Опыт, руководитель и следующая карьерная ветка

Доход и рабочая нагрузка

Как оценивают работу и относятся к ее смене

Свободные ответы в конце анкеты

От 54 тысяч у стажёров до 4,5 млн у Head of DS: доход и премии по грейдам

Доход и премии

Медианный доход растёт от 54 тысяч рублей у стажёров до 655 тысяч у Head+. Диапазоны между 10-м и 90-м процентилями составляют 35–89 тысяч у стажёров, 70–187 у junior, 150–380 у middle, 253–594 у senior, 283–860 у Senior+/Lead и 281–1550 у Head+. Ответ в 4,5 млн относится к узкой группе Head of DS/CDO/CDS/CTO, к которой я вернусь ближе к концу статьи.

После стажировки премию указало большинство респондентов. Среди тех, кто её получает, медианная доля обычно составляет 15–20% общего дохода. Отдельный сюрприз нашёлся у стажёров: четверо из 23 ответивших указали премию в 10%, 15%, 20% и 30%. Я с такой практикой не сталкивался. Если среди читателей есть стажёры с премией или руководители таких программ, расскажите в комментариях, как она устроена.

География, отрасли и гендерный разрыв

В других регионах России доход остаётся ниже московского даже при сравнении специалистов с похожими характеристиками. Медианы без каких-либо поправок равны 260 тысячам рублей в Москве, 205 тысячам в Петербурге и 175 тысячам в других регионах. После учёта роли, грейда, опыта, возраста, формата работы и отрасли оценка разрыва с Москвой составляет около 23%. Для Петербурга оценка близка к московской, но широкий интервал допускает и заметную разницу.

Разрыв нельзя объяснить только отсутствием синьорных позиций вне столиц. Среди опрошенных из других регионов России есть 11 Senior+/Lead и четыре Head+, а более низкие медианы видны отдельно среди junior, middle и senior. Я работал в компании, где для региональных дата-сайентистов формально действовала более низкая вилка. Одна компания не описывает весь рынок, но показывает реалистичный механизм: удалёнка расширила географию найма, однако не сделала страну единой зарплатной зоной.

Нельзя выделить одну самую высокооплачиваемую отрасль без учёта грейда. У junior выше медиана в банках, у middle различия невелики, у Senior+/Lead лидирует BigTech, хотя старшие отраслевые группы малы. Из 322 респондентов с определённой отраслью 141 человек, или 44%, работают в банках и финтехе. Банки до сих пор остаются крупнейшим работодателем дата-сайентистов в этой части выборки.

В нашей выборке женщины зарабатывают примерно на 12% меньше мужчин. Медианный доход без учёта других различий равен 260 тысячам рублей у мужчин и 227,5 тысячи у женщин. Затем я сравнил специалистов с похожими опытом, возрастом, грейдом и ролью, работающих в одной географии и отрасли. В расчёт вошли 652 анкеты, а оценка почти не изменилась: доход женщин оказался ниже на 12,6%. Широкий 95%-й доверительный интервал, примерно от 3% до 22%, показывает, что точную величину разрыва нужно читать осторожно.

Дата-сайентистов не удержать в золотой клетке

Среди 69 высокооплачиваемых, но недовольных работой специалистов только шестеро полностью закрыты от предложений. Высокооплачиваемыми я считал тех, кто зарабатывает как минимум на 18% больше медианного дохода специалистов с сопоставимыми грейдом и опытом. К недовольным отнёс респондентов, оценивших работу от 0 до 6 баллов из 10.

В эту группу попали один стажёр, 22 junior, 21 middle, девять senior и по восемь Senior+/Lead и Head+. Двадцать пять человек ищут работу активно, 38 сами не рассылают резюме, но готовы обсудить предложение рекрутера, и только шестеро не рассматривают предложения.

Если дополнительно оставить лишь тех, кто доволен оплатой на 7–10 баллов, остаётся 27 анкет. Четверо ищут активно, восемнадцать готовы разговаривать с рекрутерами, пятеро закрыты, а пятнадцать согласны потерять часть дохода ради более интересной работы. Высокая зарплата способна отложить уход, но не делает плохую работу привлекательной.

Что происходит, когда работа и оплата устраивают по-разному

Недовольные и работой, и оплатой ищут новую работу значительно чаще довольных обоими: 43% против 7% без поправок и 41% против 8% среди респондентов с похожими характеристиками.

Особенно интересна группа, которую устраивают деньги, но не сама работа. Для перехода ей достаточно медианной прибавки 30%, а 62% готовы согласиться на более интересную работу даже с потерей дохода. Когда работа нравится, но не устраивает оплата, медианная цена перехода равна 50%, а потерять доход готовы лишь 23%. Хорошую работу можно исправить деньгами; хорошую зарплату, за которой не осталось интересной работы, исправить сложнее.

Хорошая работа держится на двух столбах: справедливой оплате труда и профессиональном росте

С оценкой удовлетворённости работой сильнее всего связаны то, насколько человека устраивает оплата, и то, насколько работодатель помогает развивать ценные на рынке навыки. Совместный расчёт сделан на 608 полностью заполненных анкетах. Ответ о прошлом опыте руководителя на позициях middle/senior занимает третье место. Для абсолютного дохода, грейда, времени на встречах, переработок и стажа у работодателя самостоятельная связь заметно слабее или статистически неотличима от нуля.

Это важное различие: высокая сумма сама по себе не гарантирует, что человек считает оплату справедливой. На оценку влияют задачи, рынок, ожидания и чувство собственной стоимости.

Может ли профессиональный рост компенсировать менее высокий доход

Возможность развивать ценные навыки частично компенсирует менее высокий текущий доход в оценке самой работы. Во всех трёх группах дохода респонденты, считающие, что работодатель активно способствует их развитию, оценивают работу выше. Самый наглядный контраст: 7,74 балла в нижней группе дохода при сильном развитии против 5,57 в верхней группе при слабом развитии.

Результат повторяется внутри junior, middle, senior и Head+. Разница между доходом не выше медианы при сильном развитии и доходом выше медианы при слабом развитии составляет 2,72 балла у junior, 2,08 у middle, 1,75 у senior и 2,22 у Head+. У Senior+/Lead она почти исчезает и равна 0,09 балла. Возможно, для части специалистов это верхняя точка индивидуального трека, где обещание будущего роста уже хуже заменяет текущую оплату. У Head+ в каждой группе лишь по девять человек, поэтому оценка особенно неточна.

Рост навыков не отменяет желание хорошо зарабатывать, но в начале и середине карьеры может сделать временно меньший доход осмысленным выбором. Я показывал на собственной траектории, как разменивал текущие деньги на опыт и что происходило с удовлетворённостью работой.

Технологии меняются, а бизнес продолжает платить больше тем, кто пытается нанести ему пользу

Какие навыки связаны с доходом

Python указали 638 человек из 694, машинное обучение 558, SQL 484. Это база профессии, поэтому наличие этих навыков плохо разделяет специалистов по доходу.

Я проверил все 15 навыков одновременно, поскольку они часто встречаются у одного человека, а множество отдельных сравнений легко порождает случайные находки. Статистически значимая связь с доходом сохранилась только у A/B-тестирования: оценка выше примерно на 14%, а 95%-й доверительный интервал составляет от 5% до 24%. Сравнивались специалисты с похожими опытом, возрастом, грейдом, ролью и географией.

Анкета не показывает, что сама строка про A/B-тесты автоматически повышает зарплату. Более вероятное объяснение в том, что эти специалисты чаще умеют проверить эффект решения и связать свою работу с измеримой пользой для бизнеса.

Нейросети, типы данных и доходы Researcherов

Deep Learning. У указавших этот навык точечная оценка дохода выше примерно на 12%, однако при одновременном сравнении всех 15 навыков статистически значимой разницы уже нет. Deep Learning может чаще встречаться в более дорогих задачах, ролях и командах, поэтому считать эти 12% отдельной надбавкой за нейросети нельзя.

Типы данных. После совместной проверки работы с текстами, изображениями, логами, временными рядами и другими типами данных ни один вариант не показал статистически значимой связи с доходом. Это означает лишь, что по анкете нельзя выделить более дорогой тип данных независимо от задач, роли и продукта.

Получает ли Researcher больше

Researchers. Их общая медиана выше: 290 тысяч рублей против 250 тысяч у респондентов с остальными ролями. Но внутри одинаковых диапазонов опыта преимущество меняет направление. При стаже 0–1 год медианы Researchers и остальных равны 110 и 140 тысячам, при 2–3 годах 204 и 250, при 4–5 годах 380 и 350, при 6+ годах 450 и 490. Медианный стаж у текущего работодателя в обеих группах равен 12 месяцам.

После учёта опыта, возраста, географии и отрасли оценка разницы составляет около 4%, а широкий 95%-й интервал от −20% до +37% включает отсутствие различий. Поэтому статистически значимой разницы в доходе Researchers и остальных ролей при одинаковом опыте в этих данных нет.

За один и тот же стаж работодатели дают разные грейды

Опыт, возраст и отрасль

Опыт связан с текущим грейдом заметно сильнее возраста. Ранговая корреляция грейда с опытом равна 0,74, с возрастом 0,53. Медианный опыт составляет один год у junior, три у middle, пять у senior и восемь у Head+. Стать senior, просто досидев до тридцати на стуле мидла, получится только в том случае, если сесть на него достаточно рано. Помогает не возраст сам по себе, а накопленный опыт, и даже он не гарантирует повышения.

Быстрые траектории тоже существуют. От выхода на позицию Data Scientist до моей первой роли DS Team Lead прошло 20 месяцев. Я отдельно рассказывал об этом в «Нескучном Data Science». Одна история не опровергает общую картину, но напоминает, что задачи, навыки и полученная ответственность могут ускорить рост.

Границы грейдов отличаются по отраслям. Медианный senior имеет пять лет опыта в банках, четыре в BigTech/IT-продуктах и 3,5 в e-commerce. У Senior+/Lead медианы равны пяти, семи и шести годам соответственно. Формальная проверка увереннее всего подтверждает различие BigTech и банков; результат e-commerce опирается на меньшую группу. Практическая гипотеза звучит заманчиво: раньше получить title senior в продуктовой компании, а затем монетизировать его в банке. Но анкета измеряла только текущую позицию, а не историю переходов и офферов, поэтому вторую часть сценария ещё предстоит проверить.

Какие навыки связаны с более высоким грейдом

При одинаковом опыте с более высоким грейдом статистически значимо связаны ML System Design и развитые soft skills. Разница составляет примерно 0,33 и 0,28 ступени. Одна ступень соответствует переходу, например, от junior к middle. В расчёт вошли 658 анкет; все 15 навыков проверялись одновременно с учётом опыта, возраста, пола, географии и отрасли.

Образование и текущий грейд

Самая высокая медиана дохода без поправок, 403,5 тысячи рублей, у выпускников МФТИ, МГУ или ВШЭ, которые также прошли ШАД либо Ozon Masters. У остальных образовательных траекторий медианы находятся между 230 и 300 тысячами. В совместной группе всего 39 человек, и они опытнее остальных, поэтому сырая медиана ещё ничего не говорит о причине различия.

После сравнения специалистов с похожими характеристиками оценки дохода остаются выше во всех трёх образовательных группах: примерно на 10% у выпускников топ-вузов без ШАД / Ozon Masters, на 32% у выпускников ШАД / Ozon Masters без этих вузов и на 26% при сочетании обоих признаков. Последние две оценки рассчитаны всего на 17 и 36 анкетах, поэтому точное место каждой группы в рейтинге ненадёжно.

Выпускники МФТИ, МГУ или ВШЭ, которые также прошли ШАД либо Ozon Masters, при одинаковом опыте в среднем находятся на более высоком грейде. Увереннее всего эта разница видна у специалистов с опытом 3–5 лет. После пяти лет направление сохраняется, но среди таких выпускников всего 13 анкет, поэтому статистической значимости нет. Мои наблюдения за карьерными траекториями выпускников показывают ту же картину: преимущество, похоже, сохраняется и дальше. Для одного только топ-вуза или одной только ШАД / Ozon Masters уверенной связи с более высоким грейдом не видно.

Работу чаще ищут те, кто считает, что им недоплачивают, а не просто мало зарабатывает

Почему начинают искать

Активно ищущие работу оценили оплату в среднем на 4,55 балла из 10, а не рассматривающие предложения на 7,51. Даже среди довольных самой работой расчётная доля активного поиска равна 18% у недовольных оплатой против 7,6% у довольных и работой, и оплатой.

Ещё сильнее поиск связан с общей оценкой работы. Среди поставивших текущему месту 0–4 балла активно ищет 51%, при оценке 5–7 баллов 23%, при 8–10 баллах 9%. Тот же рисунок повторяется внутри каждого грейда.

За какую прибавку к зарплате можно перекупить специалиста?

Заявленная цена перехода растёт вместе с удовлетворённостью текущим местом. Медианный ответ по всей выборке равен 40%. Тем, кто сам не ищет, но готов обсудить предложение, достаточно 30%; закрытым от предложений нужно 50%. При оценке работы 0–4 медиана снова равна 30%, при 8–10 баллах 40%.

Отсюда практический вывод для рекрутера: недовольного текущим местом кандидата чаще можно заинтересовать содержанием работы и меньшей прибавкой, чем довольного. Полезно понимать удовлетворённость не только своих сотрудников, но и потенциальных кандидатов. Правда, важно отличать недовольство конкретной средой от ожиданий, которые не закроет и следующий работодатель.

Треть респондентов готова перейти на более интересную работу даже с потерей дохода. Среди оценивших текущее место на 0–4 балла согласен почти каждый второй, 49%; среди довольных на 8–10 баллов 26%. Медианный доход у готовых и неготовых потерять часть зарплаты одинаков и равен 250 тысячам рублей. Похоже, дело не в низком доходе, а в готовности отказаться от части денег, когда они остались главным преимуществом текущего места.

Стаж у работодателя и цена перехода

У тех, кто работает в компании дольше полугода, оценки текущего места ниже, чем у недавно пришедших. В первые шесть месяцев средняя оценка работы равна 7,50, после двух лет — 6,53. Даже среди специалистов с похожими характеристиками каждый дополнительный год связан примерно с −0,1 балла общей оценки работы. Это похоже на окончание «медового месяца», но опрос сравнивает разных людей, а не следит за одной когортой.

Чем выше текущий доход, тем меньший процент прибавки требует специалист, но тем дороже переход обходится в рублях. В нижней четверти дохода медиана равна 50%, в верхней — 30%; в деньгах это примерно 50 тысяч против 170 тысяч рублей в месяц. Речь идёт об ожиданиях респондентов, а реальная прибавка при переходе может отличаться.

Руководители не только больше времени проводят на встречах, но и чаще перерабатывают

Что меняется с грейдом

Медианное время, проведённое на встречах, растёт от трёх часов в неделю у стажёров до двенадцати у Senior+/Lead и пятнадцати у Head+. Среди самых высокооплачиваемых 5% медиана тоже равна пятнадцати часам, но 79% этой группы занимают лидерские или менеджерские позиции. Заполненный календарь здесь скорее следствие характера работы, чем самостоятельный источник дохода.

Внутри каждого грейда время, проведённое на встречах, почти не связано с удовлетворённостью работой. У Head+ с ростом числа встреч оценка направлена вниз, но ответов слишком мало, чтобы считать эту связь статистически значимой. Уверенно можно сказать только одно: при переходе к руководящей работе встреч становится больше, но сами по себе они не делают сотрудников ни довольнее, ни несчастнее.

Кто перерабатывает кроме руководителей

Заметной переработкой я считал не меньше шести дополнительных часов в неделю. До senior включительно доля таких ответов почти не меняется: 15% у стажёров, 12,9% у junior, 15,7% у middle и 15,4% у senior. Затем она растёт до 27% у Senior+/Lead и 42% у Head+.

Среди специалистов с похожими опытом, грейдом и ролью доход перерабатывающих выше примерно на 17%. Это может быть компенсацией за повышенную нагрузку, но анкета не позволяет отделить оплату дополнительных часов от цены более ответственной роли, в которой одновременно выше и зарплата, и вероятность переработок.

Переработки чаще встречаются при большом количестве встреч. Среди тех, кто проводит на встречах десять и более часов в неделю, 30,7% перерабатывают не меньше шести часов. При времени на встречах меньше пяти часов таких 10,6%. По моему опыту, не всегда полезные встречи могут занять рабочий день, после чего основную работу приходится выполнять вечером. В данных есть связь, но нельзя утверждать, что именно встречи стали причиной переработок.

Бэкграунд руководителя влияет не только на удовлетворённость сотрудников, но и на их доход

Сотрудники, чьи руководители раньше работали на позициях middle/senior, не только больше удовлетворены работой, но и больше зарабатывают. После учёта опыта, роли, грейда, нагрузки и дохода разница в удовлетворённости составляет около 1,3 балла из десяти. Если дополнительно учесть оценку оплаты и развития навыков, остаётся около 0,5 балла. Оценка дохода специалистов с похожими характеристиками выше примерно на 14%.

В канале «Нескучный Data Science Jobs» ссылка на резюме будущего руководителя является обязательным параметром вакансии. Этот результат хорошо объясняет требование: кандидату полезно заранее видеть не только задачи, стек и зарплату, но и человека, с которым предстоит работать и у которого можно будет учиться.

Сильнее ли связь в начале карьеры

У junior и middle связь с удовлетворённостью выглядит сильнее: около 1,7 балла против 0,7 у senior и выше. Но различие между этапами карьеры статистически незначимо. Для дохода положительное направление видно в обеих группах. Поэтому данные не позволяют утверждать, что бэкграунд руководителя особенно важен только в начале карьеры.

Что дата-сайентисты хотят сказать Head of DS — и как часто они *******?

В конце анкеты были два необязательных вопроса: «Оказавшись перед Head of Data Science, что ты ему скажешь?» и «Как часто ты *******?». Здесь я не проверял статистическую значимость и не строил сложных моделей. Это описательная и немного несерьёзная часть исследования.

Что хотят сказать Head of DS

На первый вопрос ответили ровно 347 человек, ещё 347 оставили поле пустым. Все ответы размечены вручную по основной теме и тональности. В 147 случаях это приветствие или шутка, в 43 разговор о процессах и стратегии, в 40 вопрос о карьере и обучении. Явный негатив или критика встретились в 31 сообщении.

Авторы негативных сообщений оценили текущую работу в среднем на 5,58 балла против 6,99 у остальных ответивших. Их медианный доход, напротив, выше: 350 тысяч рублей против 250 тысяч. Похоже, анонимный свободный вопрос даёт недовольным сотрудникам возможность прямо высказать то, что они не всегда говорят своему руководителю.

Как часто дата-сайентисты *******

Во втором вопросе 352 человека промолчали, а 342 что-то написали. Сопоставимую частоту удалось восстановить только для 170 ответов, ещё 83 дали частичную информацию, а 89 не содержали частоты. В частичную группу попали и 27 голых чисел: без единиц нельзя понять, означают они разы в день, неделю или месяц.

Заметной связи ни с доходом, ни с удовлетворённостью работой не нашлось. У ответивших «редко или никогда», «иногда» и «часто» медианный доход равен 235, 261 и 240 тысячам рублей, а средняя оценка работы 6,90, 7,13 и 6,95 балла. У промолчавших медианный доход 250 тысяч, у давших понятную частоту 245 тысяч. Карьерного совета из этого не получится, кроме одного: в следующей анкете варианты ответа и единицы нужно задать заранее.

После Head of DS начинается уже другая работа

Среди двадцати респондентов уровня Head of DS/CDO/CDS/CTO медианный доход равен миллиону рублей, а максимальный — 4,5 млн. Доход заполнили девятнадцать человек. На этом месте можно было бы закончить рекламой менеджерского трека, но остальные показатели портят простой сюжет.

У Head of DS/CDO/CDS/CTO выше не только доход, но и менеджерская нагрузка. По сравнению с Senior+/Lead медианное время на встречах составляет 20 часов в неделю против 12, переработки — 7,5 часа против нуля. Оценка развития рыночных навыков ниже — 5,95 против 6,93, а удовлетворённость почти не отличается: 6,5 против 6,86.

Верхняя ступень выборки заметно отличается и по бэкграунду. 70% выбрали менеджерский карьерный трек, 70% учились в МФТИ/МГУ/ВШЭ, а 60% указали самообразование среди способов входа; только одна из двадцати — женщина. Эти группы пересекаются и не должны складываться до 100%.

Head of DS в этой выборке — не «тот же Data Scientist, только дороже», а преимущественно менеджерская роль. Но в группе всего двадцать человек, поэтому это портрет участников опроса, а не правило для рынка.

Что с этой информацией делать дата-сайентисту

• Развивайте навыки, которые помогают расти и приносить измеримую пользу бизнесу. При одинаковом опыте ML System Design и soft skills связаны с более высоким грейдом, а A/B-тестирование — с более высоким доходом. Это не гарантирует автоматического повышения или прибавки, но показывает общий принцип: технологии меняются, а работодатели продолжают платить больше тем, кто сочетает техническую зрелость, умение работать с людьми и способность проверить эффект своих решений.

• В начале и середине карьеры вкладывайтесь в навыки, которые повысят вашу будущую стоимость. Иногда ради сильной команды и полезного опыта разумно временно выбрать не максимальную зарплату. Я показывал на своём примере, как разменивал деньги на опыт и как это меняло удовлетворённость работой.

• Не позволяйте высокой зарплате превратиться в золотую клетку. Если работа перестала развивать, а деньги остались единственной причиной не уходить, это тупик. Среди недовольных высокооплачиваемых специалистов почти все всё равно ищут выход или готовы обсуждать предложения.

Коротко повторю главные находки

1. Доход растёт вместе с грейдом, но вилки соседних ступеней сильно пересекаются. Среди получающих премию её типичная доля равна 15–20%; четыре стажёра тоже сообщили о премии.

2. В других регионах России оценка дохода остаётся примерно на 23% ниже московской. Одной самой высокооплачиваемой отрасли нет, а крупнейшая определённая группа работает в банках и финтехе.

3. В нашей выборке оценка дохода женщин примерно на 12% ниже мужской даже после учёта различий в опыте, грейде и роли. Широкий интервал не позволяет точно назвать размер разрыва или его причину.

4. Высокая зарплата редко закрывает недовольного специалиста от рынка. Удовлетворённость работой в первую очередь связана с оценкой оплаты и тем, помогает ли работодатель развивать ценные навыки.

5. Из 15 навыков только A/B-тестирование сохранило статистически значимую связь с доходом в основном расчёте. Для Deep Learning, типов данных и роли Researcher убедительного самостоятельного различия не нашлось.

6. Опыт связан с грейдом сильнее возраста, но работодатели дают разные грейды за одинаковый стаж. С более высокой ступенью связаны ML System Design и soft skills; сочетание топ-вуза с ШАД или Ozon Masters тоже показывает преимущество, особенно при опыте 3–5 лет.

7. Поиск новой работы связан не только с суммой дохода, но и с тем, насколько человека устраивают оплата и само место. Заявленная цена перехода обычно равна 30–50%, а треть респондентов готова потерять часть дохода ради более интересных задач.

8. У руководителей больше встреч и переработок. При этом перерабатывают не только они: до senior включительно не меньше шести лишних часов указывают 13–16% респондентов.

9. Сотрудники руководителей, которые раньше работали на позициях middle/senior, выше оценивают работу и больше зарабатывают. Исходный вопрос не уточнял область этого опыта, поэтому механизм ещё нужно исследовать.

10. После Head of DS работа становится преимущественно менеджерской. В маленькой группе из двадцати руководителей медианный доход равен миллиону рублей, но вместе с ним растут время на встречах и переработки, а оценка развития навыков снижается.

11. Фановые вопросы тоже принесли результат: негативные сообщения Head of DS чаще писали недовольные работой. А связь вопроса со звёздочками с доходом и удовлетворённостью не обнаружилась.

Актуальные вакансии и зарплатные вилки можно смотреть в канале «Нескучный Data Science Jobs».