От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬 Наконец-то дождались 🗿 Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях. Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science. Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить. Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов: 1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой клетке? 2️⃣ Какие навыки помогут быстрее вырасти в грейде и больше зарабатывать? 3️⃣ Одинаково ли зарабатывают мужчины и женщины с одним грейдом и опытом? 4️⃣ Что дата-сайентисты хотят сказать Head of DS, когда отвечают анонимно? 5️⃣ Как часто дата-сайентисты *********** и связано ли это с доходом и удовлетворённостью работой? Ещё там премии стажёров, ШАД на скейтборде, зарплата CDS до 4,5 млн рублей 😳, переработки и попытка понять, где заканчивается развитие и начинается менеджмент. В анализ вошли 694 анкеты. Спасибо «Start Career in DS», «DziS Science | Data Science», «girafe.ai», «Artificial stupidity», «LightAutoML framework» и «Борис опять» 👉 Читать на Хабре