Оплати праці аналітиків та експертів у галузі Data Science, інженерії та штучного інтелекту продовжують бути одними з найвищих у сфері інформаційних технологій — Delo.ua.

Середні заробітні плати: на першому місці знаходяться фахівці з обробки даних.

Найвищі медіанні доходи спостерігаються у дата-інженерів, які отримують $3844, а також у BI інженерів із зарплатою $3300. Це можна пояснити їх більшим професійним досвідом, який у середньому становить 7 і 6 років відповідно. У свою чергу, ML інженери заробляють в середньому $3100, а Data Scientists - $3000, при цьому їхній досвід роботи менший — приблизно 5 років.

AI-інженери отримують медіанну зарплату на рівні $2700, що є нижчим показником. Це пояснюється значною часткою початківців з досвідом до одного року, яка складає 17%, у порівнянні з 5% в середньому по індустрії.

Серед аналітиків найвищі зарплати отримують Business Analysts -- $2500, BI Analysts -- $2350, System Analysts -- $2200.

Молоді фахівці (аналітики продукту, даних та маркетингу) мають нижчі середні показники зарплат через значну кількість новачків у цій сфері. Проте, у межах одного звання, продуктові аналітики часом отримують вищу оплату, ніж бізнес-аналітики.

Зарплати фахівців з обробки даних досягли рекордних висот: медіанна зарплата для Middle Data Engineer підвищилася на $309, досягнувши $2940. Щодо Data Scientists, зростання зарплат обумовлене збільшенням частки Senior-спеціалістів з 13% до 19%.

ML-інженери відновили свої зарплати до показників, які були перед падінням у грудні 2024 року. У той же час, зарплати для старших аналітиків даних зросли на $500, досягнувши $3500. Проте, у аналітиків продукту спостерігається зниження на $213, що пов'язано зі зростанням частки джуніор-спеціалістів, яка наразі становить 35% порівняно з 22% у грудні.

Різниця між нижнім і верхнім квартилем є найбільшою серед новачків. У фахівців рівня Senior ці відмінності виявляються менш вираженими.

На початку кар'єри зарплати аналітиків та спеціалістів у сфері даних можуть бути подібними. Проте з набуттям досвіду понад три роки професіонали в галузі Data Science, Data Engineering, машинного навчання та штучного інтелекту суттєво перевищують аналітиків за рівнем доходів.

Володіння англійською мовою також має суттєвий вплив на розмір доходу. Серед фахівців у сфері даних 78% демонструють рівень Upper Intermediate або Advanced, тоді як серед аналітиків цей показник становить 62%. У обох групах спеціалісти з високим рівнем володіння англійською отримують вищу медіанну заробітну плату.

66% аналітиків зайняті в продуктових компаніях, стартапах або ІТ-відділах нефінансових підприємств. У продуктових компаніях спостерігається вища кількість початківців, що призводить до зниження загальної медіани заробітних плат. Однак, Junior-аналітики в продуктових сферах отримують більше коштів (середня зарплата складає $1000, в той час як у сервісних компаніях – $755), тоді як Senior-аналітики заробляють менше ($4000 у порівнянні з $4500 у сервісах).

У галузі Data Science, Engineering, ML та AI спостерігається більш збалансований розподіл: 51% фахівців працює в продуктових компаніях, тоді як 47% — у сервісних або аутстафінгових. Продуктові компанії зазвичай віддають перевагу найму досвідченіших спеціалістів і пропонують їм вищі заробітні плати: для Middle-спеціалістів це $3100, у порівнянні з $2600 у сервісному секторі, а для Senior-фахівців — $6000 проти $5000.

Аналітики у великих компаніях з понад тисячею співробітників мають медіанну зарплату $3915 (проти $3650 загалом для фахівців з 10+ роками досвіду).

У сфері Data Science, Engineering, ML та AI залежність від розміру компанії майже відсутня.

У порівнянні між містами Київ демонструє дещо вищий рівень зарплат. За даними аналітиків, середня зарплата в Києві становить 2200 доларів, тоді як у Львові -- 2100 доларів. У сфері Data-напряму різниця також помітна: для спеціалістів рівня Senior у Києві середня зарплата становить 5500 доларів, у Львові -- 5000. Для Middle-спеціалістів це 3000 проти 2800 доларів відповідно, а для Junior -- 1000 у Києві та 900 у Львові.

Щодо заробітних плат поза межами України, фахівці, які трудяться за кордоном, отримують в середньому на 20-25% більше. Зокрема, для професіоналів з досвідом від трьох до дев'яти років, тобто для спеціалістів середнього рівня, ця різниця може досягати 30%. Натомість для старших спеціалістів надбавка зазвичай становить 10-15%.

Серед портрету фахівців у сфері аналітики переважають молоді та прогресивні спеціалісти. Дев'ять відсотків аналітиків увійшли в ІТ лише протягом останнього року, і більшість із них -- дата-аналітики (38% серед новачків). Найбільшу частку серед усіх аналітиків складають Business Analysts -- 42%, тоді як Data Analysts становлять 27%.

У галузях Data Science, Data Engineering, Machine Learning та AI новачків дещо менше -- 5%, що, утім, більше, ніж серед розробників (2%) чи тестувальників (3%). Медіанний вік спеціалістів у цих сферах досить молодий: 25 років для ML/AI Engineers, 26 -- для Data Scientists і 27 -- для Data Engineers.

Цікаво, що 25% усіх спеціалістів, які працюють у напрямі Data Science, Engineering, ML та AI, мешкають у Львові. Це значно більше за середній показник частки ІТ-спеціалістів у місті, який становить 17%.

Додамо, що зарплати українських розробників продовжують зростати для сеньорів та лідів/керівників, тоді як у мідлів, особливо тих, хто працює в сервісних та аутстафінгових компаніях і має досвід 2-6 років, спостерігається зниження.