Python conf in Kharkiv, Nov 16 with Intel, Elastic engineering leaders. Prices go up 21.10

Зарплаты PM, май 2011: есть ли стеклянный потолок?

Менеджеры проекта (PM) — традиционно самая высокооплачиваемая группа в украинском аутсорсинге. Да, конечно, есть инженеры, которые зарабатывают больше, но это скорее исключения из правил.

Напоминаю, что все данные о зарплатах есть в открытом доступе, а мы проводим конкурс на лучшую их визуализацию.

All generalizations are false, including this one. — Mark Twain

Наша выборка

Мы получили 267 анкет от PM из 2190. Кого мы считали? Все технические позиции, связанные с управлением проектами и людьми:

— Team lead (TL)
— Project manager (PM)
— Senior PM (Program Manager)
— Director of Engineering (Program Director)

Последние две должности актуальны для средних и крупных компаний, где есть необходимость курировать несколько связанных между собою проектов.

Как я уже писал в отчете по QA, выборка отражает прежде всего состояние дел в аутсорсинговой индустрии и гораздо меньше — на украинском рынке разработки в целом.

Общая картинка

Средняя зарплата (медина) PM для Киева составила $2200 ± 56. Львов — $2350, Харьков и Днепропетровск — $2500. Средняя (медиана) по остальным городам — $1600.

Обратите внимание, что средняя по Киеву составила меньше чем по Львову или Харькову. Это конечно может быть погрешность выборки, а может быть и нет. Например, причиной может быть острый дефицит кадров и то, что крупные компании вынуждены везти людей из Киева чтобы закрывать такие позиции. Что думаете?

Senior PM

Самые высокие зарплаты в украинском аутсорсинге именно у них. Насколько высокие?

10%25%медиана75%90%
17672200306235004500

Выборка из 54 анкет Senior Project Manager и Director of Engineering со стажем работы свыше 5 лет.

Динамика

По сравнению с октябрьским отчетом, однозначного роста нет.

В Киеве и Львове медианная зарплата даже уменьшилась, хотя это связано скорее всего с ростом доли TL и молодых PM в выборке, а не вовсе с падением зарплат. В октябре у нас было всего лишь 78 анкет всего из них 28 Киев и 9 Львов. Не очень достоверное получается сравнение.

Потолок для PM

Судя по этому графику, «стеклянный полоток» для PM находится на уровне $3k. Во всяком случае, это медиана. Правильные люди в правильном месте совершенно точно будут зарабатывать больше.

Ну и хорошая новость для разработчиков в том, что этот «потолок» каждый год растет и конца-краю этому не видно.

Интересно, что в целом гораздо лучше выражена корреляция между опытом работы и зарплатой, чем для QA. Что, в общем, логично. Стать хорошим PM требует гораздо больше времени, а QA часто работает как «ступенька» к более высокооплачиваемой позиции в разработке или менеджменте.

Пока все. Разобравшись с QA и PM, возьмемся наконец и за разработчиков. Stay tuned.

LinkedIn

28 комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

собираюсь устраиваться на работу PMом, опыта работы нет. посоветуйте, сколько просить?

ти спочатку влаштуйся, покажи що з тебе будуть люди, попрацюй на досвід а тоді проси! А так то можеш погодитися на мінімальну по ринку (в більшості залежить від міста проживання). То я рекомендую зі своєї точки зору, оскільки сам би так поступив.

Живу в Харькове. у наших компаний такая политика что ты должен сказать желаемый уровень ЗП на собеседовании. какой он?

Меньше $3K просить не надо. Видишь, какой на графике разброс з/п для PM.

обиженный кодер? кто-нибудь, посоветуйте

Мало? Ну я наверное совсем отстал от жизни. Хотя нет, вот результаты же перед глазами. Даже многовато, но речь о торге ведь.

Хорошо, что Вы сами понимаете что отстали. срать в коментах это удел юзеров времен диал-апа. пора меняться

Хм, я какбы вполне серьезно. Ну ладно, дело Ваше. Посмотрите на график еще, подумайте, нужно ли просить медиану, или несколько больше и насколько. Удачных Вам переговоров. Кстати, ваш работодатель вполне может это читать, трудная будет позиция у Вас тогда.

Господа, это все интересно, но аж ни разу не помогает в поиске работы. Мне кажется, народ в Украине относится к обсуждению зарплат уж слишком трепетно. В Штатах, где я работаю уже почти год, свою ЗП не скрывают ни от кого, потому что это еще один способ показать, чего ты добился в жизни. Если вы меняете работу после трех лет трудов без пересмотра ЗП, проведите опрос своих знакомых — вас удивят результаты) Но только знакомых надо спрашивать не рядовых, а таких, кто умеет продавать свое бренное серое вещество.

Спасибо за внимание

у меня такой вопрос, можно ли подписаться на некую рассылку, в которой будет сообщаться, что в текущий момент времени вы собираете данные о зарплатах? хотелось бы самому поучавствовать и привлечь знакомых, для получения более реальной картины.

если это возможно, подскажите как это сделать.

RSS? :) Я например ДОУ в основном через RSS и читаю.

Есть общая еженедельная рассылка с новостями для зарагестрированных пользователей, и в ней было в частности и про опрос.
А вообще согласен, что следовало бы сделать отдельно рассылку с предложением пройти анкетирование.

И кроме того можно делать это еще через социальные сети. В Линкедине, например, более 4 тыс. человек состоит в группе.

Мы делаем рассылку два раза в месяц на пользователей сайта. Там было и приглашение поучаствовать в опросе. Опрос ведь анонимный, т.е. у нас нет базы емейлов участников прошлых опросов.

Кстати по Киеву график немного неверный, т.к. зависимость судя по всему не есть линейной и значит нужно немного другой регрессионный анализ использовать, с помощью преобразований.

Разброс точек как раз намекает, что в Киеве прямой зависимости от годов работы в количестве зряплаты нету, либо она не совсем линейная, скорее всего тут еще 2-3 фактора по типу компании, дополнительные бонусы влияют.

Кстати по Киеву график немного неверный, т.к. зависимость судя по всему не есть линейной и значит нужно немного другой регрессионный анализ использовать, с помощью преобразований.

а расскажи, пожалуйста, подробно?

Разброс точек как раз намекает, что в Киеве прямой зависимости от годов работы в количестве зряплаты нету, либо она не совсем линейная, скорее всего тут еще 2-3 фактора по типу компании, дополнительные бонусы влияют.

ну, loess как раз показывает, что зависимость близка к линейной, а разброс точек означает увеличение дисперсии с возрастом/зарплатой — тоже вполне ожидаемо, имно. задача же не притянуть модель как можно ближе к данным, а выбрать минимальный набор самых значимых факторов, и красиво показать их влияние на результат (или отсутствие этого влияния).

ну, loess как раз показывает, что зависимость близка к линейной, а разброс точек означает увеличение дисперсии с возрастом/зарплатой
Ага, тогда двумерный шар(который круг) тоже показывает линейную зависимость с некоторой дисперсией.

>

а расскажи, пожалуйста, подробно?

Подробно не получится, давненько уже к этому прикасался, когда диплом писал по регрессионному анализу.

Вкратце я тут вижу что нужно применять нелинейную регрессию.

Нелинейная регрессия — частный случай регрессионного анализа, в котором рассматриваемая регрессионная модель есть функция, зависящая от параметров и от одной или нескольких свободных переменных. Зависимость от параметров предполагается нелинейной.

Я в этом деле далеко не спец, но у меня были подобные графики тоже и их я с помощью преобразований приводил к более похожим на линейные. Почему я это делал? Потому, что оптимальной считается модель, где большую часть разброса можно пояснить, случай линейной или почти линейной зависимости — самый простой для рассмотрения.

Как видимо по графику Киева — большая часть разброса тяжело поясняется случайными отклонениями, как в случае того же Львова или Днепропетровска.

Для приведения к линейному виду (то есть простому для анализа) используется так званое преобразование предикаторов, в частности можно попробовать логарифмическое преобразование в данном случае.

В общем это все лирика, те кто в теме — тем это пояснение до фени будет, т.к. и так знают, а кто не в теме — прийдется внимать в теорию и мое пояснение тоже особо ничего не дает :)

По-крайней мере я так себе это вижу, если бы я ставил себе целью более глубокое исследование ситуации на рынке Киева.

ну, loess как раз показывает, что зависимость близка к линейной, а разброс точек означает увеличение дисперсии с возрастом/зарплатой — тоже вполне ожидаемо, имно. задача же не притянуть модель как можно ближе к данным, а выбрать минимальный набор самых значимых факторов, и красиво показать их влияние на результат (или отсутствие этого влияния).

Близка, я и не отрицаю и другими факторами можно принебречь, ввиду желания увидеть ситуацию на рынке, а не изучить ее досконально. Это я чисто решил позанудничать, да :)

Впрочем может кто-то и захочет такое сделать (не для ДОУ, а в других своих проектах), будет знать куда копать ;)

Рекомендую на этот счет:

Weisberg — Applied Linear Regression (полезна еще тем, что содержит много примеров + решений в R)
Schroeder et al. — Understanding Regression

теперь понял :) ну, если мы ставим себе задачу именно построить модель, то я бы на регрессию вообще не особо закладывался, т.к. на входе слишком много дискретных параметров (categorical factors — как это по-русски?), вроде города, языка программирования и пр. я бы начал с того, что попробовал построить не очень глубокое дерево решений, а его уже связывал с регрессией и делал boost. можешь сам посмотреть — в R есть пакет randomForest, а буст можно и руками написать, чисто для интереса :) форкни проект, попробуй — должно быть прикольно. я бы сам поиграл, да меня сейчас в два других проекта унесло, поэтому пока перерыв :)

мне сейчас тоже не до этого, но на досуге попробую посмотреть, спасибо :)

Обратите внимание, что средняя по Киеву составила меньше чем по Львову или Харькову. Это конечно может быть погрешность выборки, а может быть и нет. Например, причиной может быть острый дефицит кадров и то, что крупные компании вынуждены везти людей из Киева чтобы закрывать такие позиции. Что думаете?

Знаю примеры менеджеров из Киева, которых переводили «поднимать целину» в офисы компании в другие регионы. Как правило, это подразумевало промоушен в позиции + существенную прибавку к зарплате — иначе человек просто не согласился бы на такой переезд.

Возможно, именно это и является причиной.

в целом гораздо лучше выражена корреляция между опытом работы и зарплатой, чем для QA

А вот и нет. Коэффициент корреляции между зарплатой и общим стажем работы у ПМов меньше, чем у QA (46% против 65%).

OK, спасибо за корректировку. А как получились цифры 46 и 65?

в R так:

library(boot)
data <- read.csv("2011_may_clean.csv", header=T, sep=";")
pm_sal <- data$salary[data$cls=="PM"]
pm_exp <- data$exp[data$cls=="PM"]
cor(pm_sal, pm_exp)
[1] 0.460672
qa_sal <- data$salary[data$cls=="QA"]
qa_exp <- data$exp[data$cls=="QA"]
cor(qa_sal, qa_exp)
[1] 0.6516163

Или в Экселе можно сделать с помощью формулы CORREL

Классный последний график. Сверху от прямой много-много точек ...

Смотрю scatterplot пригодился :-)

Интересно, а про дизайнеров что-то будет? Или я тут один такой странный?

Подписаться на комментарии