Ситуация на рынке труда постоянно меняется, профессии «продуктовый аналитик» и «дата-аналитик» — одни из ключевых для IT/Tech компаний и постоянно развиваются. Мы в NEWHR внимательно следим за тем, что происходит в этих профессиях. Например, совсем недавно мы выпустили исследование рынка аналитиков, где опросили почти 1300 человек и подробно расписали, чем занимаются и чего хотят аналитики.
При этом нам кажется важным делиться накопленной экспертизой рекрутингового агентства NEWHR о том, что происходит с профессией на рынке труда, поэтому мы возобновляем формат аналитики по хантингу, в котором рассказываем:
сколько сейчас стоит нанять специалиста;
что повышает/понижает его стоимость;
что ещё, кроме денег, увеличивает шансы привлечь кандидата.
Это — экспертная аналитика команды Оксаны Прутьяновой(LinkedIn), хеда поиска аналитиков и data scientists в NEWHR. Наша аналитика будет полезна как работодателям, так и специалистам.
Про кого мы рассказываем
В этом обзоре мы пишем о продуктовых и дата-аналитиках. Про руководителей аналитики расскажем в следующем материале.
В первую очередь мы рассказываем о русскоязычных аналитиках из продуктовых и технических компаний, живущих как в России, так и за её пределами. Мы не учитывали аналитиков, работающих в не-IT/Tech индустриях, несмотря на то что там могут быть уже сформированные крупные аналитические практики (промышленность, нефтедобыча, логистика, фарма, производство и т. д.).
Большинство опытных аналитиков, которых мы оценивали, не находятся в активном поиске работы, но готовы рассмотреть интересные предложения. Такие кандидаты обычно готовы к работе, интересной с точки зрения профессионального роста и других перспектив. Мы не включали в нашу оценку тех кандидатов, которые ищут работу экстра-срочно, а значит, потенциально готовы соглашаться на всё, что предлагает рынок.
Как устроен доход аналитиков
Судя по результатам нашего большого исследования рынка, за 2024 год зарплата аналитиков выросла в среднем на 10−30%.
Большая часть зарплаты аналитиков — фикс. Бонусы чаще всего в пределах 10%-20% оклада. При этом, чем выше аналитик по грейду, тем больше растёт процент бонусов в совокупном доходе.
Стоимость аналитика сложно оценить в отрыве от конкретного проекта. Каждый кандидат оценивается индивидуально, в зависимости от запроса конкретной компании.
Общее правило: чем больше ваш опыт и бэкграунд соответствуют потребности бизнеса, тем больше компания готова будет вам заплатить.
Тем не менее, есть несколько факторов, которые практически гарантированно влияют на стоимость кандидатов. Про них — ниже.
Продуктовый аналитик
Задачи:
Поиск инсайтов для бизнеса в данных
Формулировка гипотез на основе исследований
Работа с ключевыми метриками
Визуализация данных
А/Б тесты
Зарплатная вилка:
Что повышает стоимость продуктового аналитика:
Глубокая доменная экспертиза (Fintech, Gamedev и т. д.).
Способность решать бизнес-задачи с помощью аналитических инструментов.
Фулстек-навыки: разноплановый аналитический бэкграунд, понимание инфраструктуры, структуры данных, методов сбора, обработки и хранения.
Умение общаться со стейкхолдерами: качественно брифовать внутреннего заказчика и доносить результаты работы на понятном заказчику языке.
Для определённых работодателей — узкозаточенная экспертиза (монетизация, Growth, рекомендательные системы, личный кабинет и т. д.).
Владение DS и ML инструментами.
Что может снизить стоимость продуктового аналитика:
Незнание аналитических инструментов, важных для работодателя.
Слабая коммуникация: неумение собирать требования, погружаться в специфику бизнеса, презентовать результаты своей работы.
Для некоторых отраслей (Gamedev, iGaming, Hedge Funds) критично отсутствие экспертизы в домене.
Дата-аналитик
Задачи и специфика:
Сбор и обработка данных из различных источников
Перевод сырых данных в понятную и полезную бизнесу информацию
Функционал дата-аналитика может быть сходен с продуктовым аналитиком. Ключевая разница: меньше бизнес-экспертизы, больше технической
Как правило, по мере накопления опыта дата-аналитики уходят либо в продуктовую аналитику, либо в дата-инженерию
Зарплатная вилка:
Что повышает стоимость дата-аналитика:
Способность решать бизнес-задачи при сохранении технической глубины.
Широкий инструментарий: DWH, ETL, BI-инструменты.
Оптимизация расходов компании на работу с данными.
Владение DS и ML инструментами.
Развитые коммуникационные навыки и понимание бизнес-контекста.
Что может снизить стоимость дата-аналитика:
Слабое владение SQL, Python, плохое знание математики, статистики.
Неумение презентовать результаты своей работы и объяснять из ценность для бизнеса.
Узкая специализация на редком инструментарии (например, отсутствие опыта работы со стандартными инструментами рынка, только с самописными).
Актуально для всех аналитиков
Что повышает стоимость кандидата:
Опыт построения аналитики с нуля.
Сильный личный бренд.
Умение генерировать неочевидные гипотезы и оперировать не только аналитическими факторами, но и экономическими, логистическими, политическими и прочими.
Зарплаты сеньоров могут сильно выбиваться за любые верхние границы и превышать вилку самого грейда. Это связано с экспертностью роли и влиянием решаемых задач на эффективность бизнеса.
100% удалёнка из любой локации снижает для компаний стоимость найма, особенно на международном рынке.
Отраслевая специфика
Зарплатные ожидания аналитиков различаются в зависимости от отрасли:
По верхней границе вилки они проходят в стартапах (компании отчасти закладывают в компенсацию риски, связанные с привлечением инвестиций) и в FinTech отрасли (хедж-фонды, трейдинг, крипта).
В медиану вилки, как правило, попадают компании, для которых наём аналитиков — перманентная задача, и поэтому они внимательно мониторят рынок зарплат (в том числе зарплаты у конкурентов), отслеживая колебания.
Также медианные значения будут у компаний, где соблюдены различные интересы кандидатов-аналитиков (удалёнка, возможность получать оплату в валюте, выстроенная аналитическая культура), т. е. нет смысла переплачивать и хеджировать риски.
Меньше всего платят компании, для которых аналитика не является core продуктом, где данные не являются основной для принятия бизнес-решений, а аналитика — скорее вспомогательная функция. Как правило, спектр задач аналитиков в таких компаниях гораздо уже.
Как схантить сильного аналитика?
В первую очередь аналитиков привлекают:
Хорошая зарплата
Значимость зарплаты, судя по результатам нашего недавнего исследования, резко выросла по сравнению с прошлым годом и стала важным фактором лояльности работодателю.
Интересные задачи
Аналитики сильно мотивированы на профессиональный рост и шанс поработать над новыми задачами из другого продукта или сферы
При хантинге опытных специалистов мы рекомендуем российским компаниям обратить внимание и на тех, кто находится в странах ближнего зарубежья (в первую очередь это Грузия, Армения, Казахстан, Беларусь, Узбекистан). Сегодня аналитики, находящиеся в этой «буферной зоне», охотнее общаются с работодателями из России, чем в 2022 и 2023 годах.
Что ещё повышает интерес опытного аналитика к вакансии:
Возможность вырасти в роли на новом месте.
Аналитическая культура: прямое влияние аналитики на продукт и бизнес, современный инструментарий, доступность и качество данных.
Возможность работать на 100% удалённо.
Гибкость рабочего времени.
Работа в команде опытных аналитиков, сильный эксперт/руководитель команды.
Возможность поработать на известный бренд.
Стабильность компании.
Факторы, снижающие привлекательность вакансии:
Малоизвестная компания.
Отсутствие амбициозных планов по развитию и сформулированной бизнес-стратегии.
Микроменеджмент руководителя и привычка управлять командой без аргументов и объяснений.
Отсутствие профессионального окружения — когда не у кого учиться.
Устаревший стек технологий или использование полностью самописных аналитических инструментов, отсутствие возможности внедрения актуального стека.
Целиком саппортная функция аналитики без влияния на бизнес-решения.
Отсутствие возможности вертикального и/или профессионального роста.
Если вам необходимы максимально точные данные о стоимости конкретного специалиста в определенной локации и отрасли, предлагаем наш новый продукт — «Зарплатная аналитика». Он создан исключительно для компаний, данные мы получаем тоже напрямую от компаний. Для доступа к сервису напишите нам: data@new.hr.