А ваша зарплата в рынке? Простой, как топор, способ это узнать

Представьте, что в уголке экрана отображается зарплатный виджет. Как погодный, только зарплатный. И он вам показывает что-то типа: "Ваша з/п ~ 115% от рынка. Работайте спокойно." Или: "Ваша з/п ~ 75% от рынка. Пора обновить резюме".

Виджет обещать не буду.
Но приведу методику, которая позволит ответить на вопрос, насколько лично ваша зарплата соответствует рынку. С точностью до нескольких процентов. И хотя методика по технологичности на уровне каменного топора, опрос показал, что даже опытные коллеги не всегда ей пользуются.

Статья может быть полезна сформировавшимся айтишникам, которые не меняют работу каждый год-два. А особенно полезна она ленивым айтишникам (типа меня), которым лень хотя бы раз в полгода-год выходить на рынок.

Концепция.

Как и каменный топор, методика - это композит из двух сущностей. Она объединяет и использует их сильные стороны. Вот эти сущности:

1. Полученный вами в прошлом оффер.

2. Статистика зарплат.

Определить вашу рыночную цену предлагаю вот так:
Ваш личный оффер из прошлого помножить на изменение медианной зарплаты из статистики за прошедшее время

Предположим, два года назад вы получили оффер на 200 тугриков. Допустим, за два года медиана зп по статистике выросла со 100 до 150 тугриков. Тогда то ваша рыночная стоимость сейчас ≈ 300 тугриков.

Вот так вот просто. Извините. Ваш кэп.

Повторюсь, это верно для специалистов, которые, по словам Кэрролла, бегут со всех ног, чтобы только оставаться на месте.

Композит из оффера и статистики

Каменное рубило древнего человека - безотказный инструмент. Надо только сильно-сильно и часто-часто колотить, чтобы получить результат.

Оффер - такой же безотказный инструмент для понимания вашей цены. Надо только получать его с завидной регулярностью. То что вам предлагали там пару лет назад уже никак не применимо к текущему моменту.

Статистика сама по себе подобна палке, которой рубят дерево.
Потому что она

• Отражает "среднее по больнице".

• Показывает не рынок в моменте, а зарплаты. То есть усредненное значение рынка в прошлом.

• Может быть намеренно или случайно искажена разными факторами.

• Не дает даже намека на то, где именно ваше место в этой статистике.

Однако, если соединить рубило с палкой, получится занятный инструмент. Колотить надо реже, а эффективность его выше. Ибо за счет рычага имеется нехилый момент импульса.

Со статистикой не обязательно часто и регулярно выбивать офферы. Статистика дает офферу рычаг. Позволяет дотянуться из прошлого.

Гипотеза и допущения

Формула вначале статьи опирается на следующую гипотезу:

Стоимость специалиста пропорциональна медиане из статистики зарплат.

Проверка гипотезы.

Сразу оговорюсь, никаких Хи-квадратов с Пирсонами и прочими Стьюдентами не будет. Заранее прошу прощения у настоящих математиков. Запаситесь перевязочными материалами. На случай, если от моего обращения с мат. статистикой у вас из глаз потечет кровь.

Для проверки гипотезы я взял три своих оффера за 2021, 2022, 2024 года от одной известной компании. Эта компания имеет специальный департамент, отслеживающий рынок труда. Вилки для офферов диктуются департаментом и не особо зависят от нанимающих менеджеров. Поэтому примем их за эталон рынка.

Дабы соблюсти правила приличий, назовем эту компанию "О".

Нулевое приближение.

Для разминки возьмем самую обобщенную статистику, которая существует: данные Росстата о зарплатах.

Проведем нормировку моих офферов и данных Росстата на начало 2021 года. То есть, попросту поделим их на суммы из 2021 года.
Обозначим нормированные офферы компании О как "О-индекс С# лид", а нормированные зарплаты от Росстата как "Росстат - индекс". Эти индексы будут показывать рост по отношению к 2021 году.

Офферов у меня 3 штуки. Строить тренд по трем точкам - то еще занятие. Но имеем - что имеем.
Цель - не прогнозировать по трем точкам, а показать, что эти точки хорошо ложатся на тренд общей статистики

Тренд возьмем экспоненциальный.
Мне кажется, экспонента лучше всего отражает то, что происходит с ценами. Не полиномом же аппроксимировать, в конце концов!
Но тут я не эксперт. Возможно, у экономистов другой взгляд, буду рад услышать поправки.

Данные для диаграммы сравнения динамики зп Росстата с офферами в "О"

Тренды похожи. Кажется, мы на правильном пути.

За 3 года сумма моих офферов выросла быстрее общей статистики приблизительно на 13%. Это (учитывая сложный процент) составляет 2% за полгода.

Для наглядности подкрутим Росстат на эти самые 2% в полгода. Видим, что мои офферы идеально легли на тренд. Даже слишком идеально.

Даже "на глазок" видно, что данные Росстата очень хорошо описываются экспонентой. Ну а если вы не доверяете глазам, поверьте коэффициенту R-квадрат, который больше 0.99.

Первое приближение.

Сузим выборку до нашей тусовки на Хабре. Возьмем статистику Хабра, проведем нормировку и обзовем "Хабра-индекс".

Посмотрим, как офферы лягут на тренд Хабра-индекса.

Данные для диаграммы сравнения динамики зп Хабра с офферами в "О"

Ой-ой.

Похоже, я вошел не в ту дверь.

Получилось сильно хуже, чем с Росстатом.

Даже не надо смотреть на R-квадрат, чтобы понять, что это совсем не экспонента.

Видим резкие скачки в первом полугодии 2023 и втором полугодии 2023. О причинах можно почитать в самих статьях. А можно самому закопаться в цифры и сделать выводы. Но не суть. Для экстраполяции зарплат Хабра-индекс не подходит. Волатильность делает ее бесполезной.

Извини. Вот этим плашкам я больше не верю.

Общая статистика Хабра обнимает необъятное. Она объединяет всех, начиная с разработчиков и заканчивая дизайнерами. И поэтому выглядит как результат работы лебедя, рака и щуки.

Второе приближение.

Еще сильнее сузим выборку. Сконцентрируемся чисто на разработчиках C#.
В качестве источника данных возьмем детали той же самой статистики Хабра,

Данные для диаграммы сравнения динамики зп Хабра по C# с офферами в "О"

А вот это уже что-то. Тренды отличаются совсем чуть-чуть.

Причину отличия я усматриваю в том, что первое собеседование в О я прошел хуже последующих, т.к. еще не был в курсе специфики. Пройди я лучше и получи первый оффер на десяточку больше - тренды вообще бы совпали.

Конечно, статистика зарплат не совсем идеально ложиться на экспоненту в 2022 году. Но в том году вообще идеального было мало. Так что давайте согласимся, что R-квадрат = 0.96 - это хорошо в нашем изменчивом мире.
И примем гипотезу о пропорциональности зарплаты и медианы статистики как рабочую.

Поправка для получивших повышение.

Все это хорошо в случае стабильности вашей позиции.

Допустим, с момента прошлого оффера вы заработали повышение. Тогда нужно ввести коэффициент: отношение зп новой должности к зп предыдущей.
Сравнить должности можно в калькуляторе зарплат.

Итак:

Почему так мудрено? Почему просто не поделить "Медианную зп новой должности" на "Медианную зп старой должности"

Ну, потому, что зарплаты по должностям в калькуляторе зарплат отображаются только с 2023 года.
Предположим, вы устроились на работу мидлом в 2021 году, а сейчас вы синьор. Калькулятор, увы, данные за 2021 год вам не даст. Поэтому надо изменение медианы из статистики зарплат умножить на поправку на новую должность.
Но это не точно.

Я давно "на плато", и самостоятельно проверить данную гипотезу не могу.

Могу только посоветовать взять полученную цену как ориентир и сходить за свежим оффером. Если же вы прокачали навыки, а должность так и не получили - за офером надо не идти, а бежать.

Результат.

Подставив конкретные числа, я получил для себя формулу:

Следующий раз, когда выйдет статистика Хабра, я смогу быстро прикинуть свою рыночную цену.

Уж извините, но эта формула - лично моя.

Вам для получения вашей формулы нужны две вещи:

• Хотя бы один хороший оффер из прошлого

• Два числа из статистики Хабра по конкретно вашей специальности: на дату оффера, и на текущую дату.

Для совсем упоротых можно вытащить все зп из статистики Хабра по вашей специальности, занести в эксельку, построить тренд и посмотреть на R-квадрат. Если он больше 0.9, то формуле можно верить.

Давайте так и поступим это для другого мейнстрима: Java

Получилась очень близкая к C# картина. R-квадрат больше 0.95

Ок, Java и C# - два сапога пара. Сравним статистику PHP.

Картина отличается лишь коэффициентом. R-квадрат также больше 0.95

Тенденция одинакова. Да, PHP за 3 года выросло ~ на 6% больше шарпов. Но при этом так же хорошо укладывается в экспоненциальный тренд.

ЦУ.

То есть ценные указания, которые никто не просил.

Под хорошим, годным для анализа оффером я подразумеваю оффер, полученный вами по рыночной цене.

Если у вас был такой оффер - отлично. Для понимания текущего рынка вы можете индексировать его на коэффициент изменения медианы из статистики .

Если хорошего оффера не было, получается, вы что устроились ниже рынка. Значит, самое время выходить на охоту.

Мой рецепт получить хороший оффер, если вы вообще не в курсе рынка:

Каюсь, я сам не всегда следую своим же рекомендациям.

Лень вместе с синдромом самозванца - гремучая смесь.

Зато когда заставляю себя поступать как описал - получаю оффер по верхней границе рынка. И если принимаю его, то работаю долго и счастливо. Чего и вам желаю!

PS. Для любопытных привожу Excel файл с данными для статьи.