Диванная аналитика рынка зарплат в IT

За последнее несколько лет, стабильно, несколько раз в месяц вижу аналитику собранную по первым страницам с hh.ru или вообще не с целевых job сайтов, на которых процент соискателей из разработки меньше 1-4%.

Part 2 (Тут есть мобилка и fortran).

Самая частая история Авито, можно взять любой другой job сайт кроме hh/хабр карьеры. Кстати, на момент написание на superjob было вообще около 5 тыс. всех вакансий:)

Ну и вишенка на торте, что понимается под данной категорией.

Основные моменты которые всегда смущали в подобной аналитике:

Собирают статистику только с вакансий, у которых обозначена вилка. Но чаще всего крупные экосистемы/продуктовые компании держат зарплаты сотрудников под NDA, что бы избежать проблем с текущими сотрудниками (не для кого не секрет, что на рынке есть определенная проблема с индексацией зарплат и при разнице трудоустройства в месяц, можно получить offer с солидно большей суммой).
Вернемся к проблеме источников. Из-за ситуации в пункте выше становиться, как минимум, не релевантно смотреть статистику вакансий. Тем более ограничиваться одним источником для разбора.
В вакансиях никогда не отделяют продуктовые компании/аутсорс/аутстаф/стартапы. Такая же история и с размерами компаний. Чаще всего, смотрят на привязку к локации где была опубликована вакансия. Хотя большая часть компаний работает с удаленными сотрудниками и ищет по РФ, есть локальные рынки небольших компаний (в среднем до 250 человек), в таких вилки могут быть в 3-4 раза меньше рынка и это скорее исключение чем правило.
И финальное - это категории и специальности которые включают в подобную аналитику. Например дизайнеры/тех. поддержка/data, продуктовые, маркетинговые аналитики и подобные специальности. Формально данные специалисты работают в IT компаниях, но по профилю больше относятся к digital или более широкому рынку. И не очень корректно включать их в подобную аналитику, скорее стоит делать для них отдельную (про аналитиков можно сделать отдельную огромную аналитику, ХА!).

Поэтому давно хотелось собрать более ли менее адекватную аналитику именно для ITшных специальностей.
Какие отличия будут у моей диванной аналитике:

Мы будем собирать статистику не из вакансий, а из зарплатных ожиданий людей на рынке.
В аналитике будут ITшные специальности совокупное кол-во которых, в открытых источниках, превышало 500 человек.
Из-за того, что вся аналитика собиралась ручками, плюс использовалась только открытая информация, было принято решение смотреть только хабр карьеру (ex мой круг). К сожалению, сейчас на hh около 2 169 909 доступных резюме и нету адекватного алгоритма, что бы фильтровать резюме junior/middle/senior или по конкретному языку/профилю. Даже с учетом boolean search нельзя адекватно собрать точную статистику без дублей и релевантных своему уровню людей. А использовать парсер достаточно проблемно и ресурсозатратно.
У всех цифр есть погрешность в 5-7% потому, что хабр карьера может делать фильтр только по городам. Нельзя убрать другие странны. Но, приходят на данные ресурс, люди так или иначе ищут работу в РФ. Поэтому циферки можно учитывать при подсчете.
По итогу в категорию аналитиков включались только DA, без учета продуктовой аналитики и ребят с обычными xsl.
И финальный дисклемер, как указанно в тайтле материала, это "диванная аналитика", автор не претендует на точно и правдивость.

На момент сбора данных, всего на хабр карьере цифры по категориям были такие:

Кстати, мобильную разработку адекватно посчитать не вышло, она попадала под категорию меньше 500 человек в направление.

1- Dev, 2 - QA, 3 - Analyst, 4 - DS(ML), 5 - DS(DL), 6 - DevOps, 7 - DBA, 8 - Network, 8 - IS.

И вот статистка по самым популярным языкам:

Есть погрешность в количестве людей не упоминавших свой уровень в профиле. Поэтому есть погрешность с оверолом из первой таблички.

Все цифры - это зарплатные ожидания на руки, без учета премий.

Из-за небольшого количества данных, некоторые специальности остались без расчета.

Картинке с богатой Pepe не нашлось, поэтому так!

Самые дорогие разработчики - это C++/Python разработчики. А самые дорогие специалисты Data Scientist(ы), которые пишут нейронки.
Как показала статистика, чем меньше специалистов - тем больше им готовы заплатить на рынке. Еще есть дополнительный афикс с энтерпрайз разработкой (поэтому вилки junior С++ и Python разработчиком порядком ниже, а более популярные на аутсорсе/аутстафе rubu, java/js получают больше до определенного момента. Джунов редко берут в энтерпрайз, особенно продуктовый).
Никто не хочу идти работать в DBA, IS и заниматься сетями. Из-за чего в условиях рынка сложно найти хорошего специалиста. Очень высокий порог вхождения для DS и DevOps также оставляет свой след.
Если вы только хотите "вкатиться в IT", не стоит рассчитывать на легкий старт и 300k/s. Сейчас на рынке не хватает специалистов категории senior+ - lead, почти все остальные есть в избытке. В зависимости от вашего бэкграуда и выбранной специальности, вкатиться может быть почти не реальным в целом (очень хороший пример с DS и миллионом junior разработчиков с базовыми знаниями python, без модных фреймворков вроде PySpark/Hadoop и скилов в мат. стате.)

Возможно, если у автора будет: сила, желание и ресурсы - автор осилит собрать данные с hh. Как писал в самом начале, сейчас есть большая проблема собрать данные без дублей, на момент сбор данных с хабр карьеры очень хотелось сопоставить их с hh и общей массой людей с LinkedIn, но нету хорошего алгоритма и ресурсов, что это сделать сейчас.

Если вам понравился формат диванной аналитики или у вас есть идеи как можно реализовать изначальную идею, напишите в комментариях. Будет очень интересно обсудить этот вопрос и все данные в целом.

Спасибо за прочтение тем кто дошел до этого момента!:)

194 комментария

Nikolay Kenig

14.09.2022

Бейсик уровень джун, сколько ЗП?

Ответить

Артём А.

Сядешь на кпп, график 2/2, 15 на руки. Есть компьютер, интернет с телефона. На работе не спать, а так че хочешь, то и делай. Бейсик, хуэйсик, или гей порно - дело твое.