- В США средняя годовая зарплата специалистов по данным составляет примерно 156 790 USD, в Нью-Йорке — около 160 000 USD, а в Сан-Франциско — свыше 178 000 USD.
- В Канаде средняя зарплата специалистов по ИИ примерно 73 607 USD, а в Торонто около 75 000 USD, что опережает мировые показатели.
- В Европе зарплаты варьируются: в Германии около 85 000 USD, в Великобритании около 79 978 USD, а в Швейцарии — примерно 143 360 USD для специалистов по данным.
- В Индии средняя зарплата специалиста по ИИ около 16 759 USD в год, а начальные позиции начинаются с 5–8 лакх (примерно 6–10 тыс. USD).
- OpenAI: для инженеров уровня L2 зарплата около 238 000 USD, L6 — около 1,34 млн USD, а средняя общая компенсация инженера-программиста около 875 000 USD, при этом Reuters сообщает о пакетах свыше 10 млн USD для ведущих исследователей.
- Google DeepMind предлагала ведущим исследователям компенсационные пакеты до 20 миллионов USD в год; стандартная зарплата исследователя в Google в США достигает примерно 900 тысяч USD.
- Meta AI в 2023–2025 годах предлагала крупные пакеты, в том числе до 100 миллионов USD на несколько лет, а к 2025 году средневзвешенное предложение ведущих исследователей превысило 2 миллиона USD в год.
- Microsoft: Researcher на уровне 66 может зарабатывать около 300 000 USD, а на уровне Partner — до 800 000–1 000 000 USD вместе с акциями; бонусы зависят от успеха продуктов.
- Удаленная работа расширила глобальный рынок талантов: 85% стартапов по-прежнему корректируют оплату по местоположению, но разница между регионами уменьшается, а города вне традиционных центров платят 85–90% зарплат SF.
- По данным US BLS, к 2026 году ожидается рост вакансий дата-сайентистов примерно на 28%.
Введение
Сфера искусственного интеллекта (ИИ) переживает бурный рост, как и зарплаты её специалистов. Эксперты по ИИ — включая инженеров машинного обучения, специалистов по данным, исследователей в области ИИ, разработчиков программного обеспечения, связанных с ИИ, и смежные профессии — являются одними из самых востребованных кадров на сегодняшнем рынке технологий. Этот отчёт предоставляет подробный обзор текущих тенденций в области зарплат (2024–2025) для специалистов по ИИ в различных регионах, ролях и отраслях. Мы рассматриваем, как уровень опыта и сектор (от крупных технологических компаний и стартапов до академической среды и государственных учреждений) влияют на компенсацию, и выделяем заметные сравнения в ведущих организациях, занимающихся ИИ (например, OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). Также мы обсуждаем влияние стремительного роста спроса на ИИ, нехватки талантов, удалённой работы и экономических факторов (таких как инфляция и региональные технологические бумы) на уровень оплаты труда. На протяжении всего отчёта мы используем самые актуальные данные (например, с Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) и недавние новости или экспертные комментарии по теме оплаты труда в ИИ, включая цитаты наблюдателей отрасли.
Мировые тенденции в области зарплат по регионам (2024–2025)
Северная Америка (США и Канада): Самые высокие зарплаты специалистов по ИИ — в Северной Америке, особенно в Соединённых Штатах. Согласно анализу зарплат специалистов по данным, средний совокупный доход специалиста по данным в США составляет примерно 156 790 долларов в год (включая базовую зарплату и бонусы) [1]. Это примерно вдвое выше оплаты труда во многих других регионах. В крупнейших технологических центрах США (Силиконовая долина, Нью-Йорк, Сиэтл и др.) конкуренция наиболее острая, а предложения — самые высокие: например, в Нью-Йорке специалисты по данным получают в среднем около 160 000 долларов в год, а в Сан-Франциско — более 178 000 долларов [2]. Для сравнения, в Канаде зарплаты в сфере ИИ, хоть и высоки для региона, ниже американских (около 73 600 долларов в среднем по стране [3], около 75 000 долларов в Торонто [4]). Тем не менее, обе страны значительно опережают мировые показатели. Высокая стоимость жизни и острый спрос в технологическом секторе Северной Америки способствуют росту зарплат. Примечательно, что даже внутри США в городах Калифорнии и на северо-востоке зарплаты значительно выше (например, в Калифорнии оплата труда в ИИ примерно на 14% выше среднего по стране) [5].
Европа: В Европе оплата труда в сфере ИИ значительно варьируется между западными и восточными регионами. Ведущие экономики Западной Европы предлагают высокие, но более низкие по сравнению с США зарплаты – например, средняя зарплата специалистов по ИИ/данным в Германии составляет около 85 000 долларов США [6], а в Великобритании — примерно 80 000 долларов [7] (при этом ученые данных, работающие в Лондоне, могут зарабатывать до ~$92 тыс. с учетом бонусов [8]). В то же время Швейцария выделяется крайне высокими показателями — в среднем 143 360 долларов для специалистов по данным (что отражает высокие расходы на жизнь и развитость финансового/технологического сектора) [9]. В отличие от этого, зарплаты в некоторых частях Восточной Европы значительно ниже: например, в Румынии в среднем около 45 531 долларов, а в Болгарии — примерно 47 425 долларов [10], что составляет менее одной трети уровней Великобритании или Германии. Эти различия отражают более широкий экономический разрыв, хотя стоит отметить, что более низкая зарплата в Восточной Европе частично компенсируется более низкими расходами на жизнь и меньшим объемом представленных данных (что может искажать средние значения) [11]. В целом, Западная Европа предлагает конкурентоспособную (пусть и не астрономическую) оплату труда для специалистов по ИИ, тогда как Восточная Европа отстает, но постепенно сокращает отставание по мере роста местных технологических экосистем.
Средние годовые зарплаты специалистов по данным/ИИ в Европе по странам (2025). В таких странах Западной Европы, как Великобритания (80 тыс. долл.) и Германия (85 тыс. долл.), доходы в AI-отраслях значительно выше, чем в странах Восточной Европы, например Румынии (45 тыс. долл.) и Болгарии (47 тыс. долл.) [12] [13]. Швейцария значительно превосходит остальную Европу по средней оплате труда в сфере ИИ (около 143 тыс. долл. США [14]), что отражает высокую стоимость жизни и сильный спрос в таких секторах, как финансы.
Азия: Ландшафт зарплат в области ИИ в Азии весьма неоднороден. В целом, зарплаты в технологических центрах Восточной Азии средние – например, средняя зарплата в области ИИ/ Data Science в Японии составляет около 54 000 долларов (6,4 млн иен) [15], а в Китае — примерно 57 000 долларов (около 450 тыс. юаней) [16]. Эти показатели значительно выше, чем оплата труда в развивающихся азиатских экономиках, однако заметно уступают уровню США и Европы. С другой стороны, такие страны с быстрорастущим числом специалистов, как Индия, предлагают гораздо более низкую компенсацию: средний специалист по ИИ в Индии зарабатывает всего около 16 759 долларов в год [17] – инженеры ИИ начального уровня там обычно начинают с зарплаты 5–8 лакх (~6–10 тыс. долларов) [18]. Даже несмотря на то, что международные компании выходят на индийский рынок и способствуют росту зарплат в последние годы, опытный инженер ИИ в Индии может получать 15–25 лакх (примерно 18–30 тыс. долларов) в год [19], что составляет лишь часть от западных зарплат. Разрыв очевиден: инженер ИИ в США (в среднем ~$145 тыс.) зарабатывает почти в 10 раз больше, чем в Индии [20]. Внутри Азии небольшие развитые экономики, такие как Сингапур (не показан на рисунке), также предлагают высокие зарплаты относительно своих размеров, благодаря высокой концентрации спроса. Разнообразие по Азии отражает разный экономический уровень развития — от конкурентоспособных глобальных зарплат в Японии/Китае до более низких ставок в Индии или Юго-Восточной Азии. Компании все больше осознают эти различия и иногда обращаются к низкооплачиваемым кадровым резервам, хотя ведущие региональные эксперты по-прежнему могут рассчитывать на премиальную оплату труда, если работают на международные фирмы.
Средние годовые зарплаты специалистов по ИИ/ Data Science в Азии (2025 год). В развитых азиатских экономиках зарплаты в ИИ умеренные (~54 тыс. долларов в Японии, ~56 тыс. долларов в Китае), тогда как в развивающихся странах зарплаты значительно ниже (например, ~17 тыс. долларов в Индии) [21] [22]. Эти различия подчеркивают региональные экономические диспропорции – талантливые специалисты по ИИ в Индии и аналогичных странах по-прежнему пользуются высоким спросом, однако уровень местных зарплат пока не сравним с западными или восточноазиатскими показателями.
Страна (Регион) | Ср. | Зарплата (USD)Диапазон зарплат (USD) |
---|---|---|
США (Северная Америка) | $156,790 [23] | ~$130,000 – $189,000 [24] |
Канада (Северная Америка) | $73,607 [25] | ~$60,000 – $93,000 [26] [27] |
Великобритания (ЕС) | $79,978 [28] | ~$50,000 – $90,000 [29] |
Германия (ЕС) | $85,115 [30] | ~$67,500 – $90,000 [31] [32] |
Швейцария (ЕС) | $143,360 [33] | ~$120,000 – $153,000 [34] |
Япония (Азия) | $54,105 [35] | ~$40,000 – $68,000 [36] |
Китай (Азия) | ~$60,000 [37] | (≈¥450,000 в год) [38] |
Индия (Азия) | $16,759 <a href=»https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing» target=»_blank» rel= Источники: Самостоятельно предоставленные данные Glassdoor, суммированные 365DataScience [39] [40], Analytics Insight через CalTech CTME [41]. Цифры включают базовую зарплату плюс бонусы.Фактическая зарплата зависит от опыта и города (например,зарплаты в крупных городах СШАв городах выше, чем в среднем по стране).Другие регионы: За пределами Северной Америки, Европы и Азии данные о зарплатах в области ИИ менее обширны, но указывают на рост возможностей. В Австралии средняя зарплата специалистов по данным составляет около 79 000 долларов (примерно 120 000 AUD) [42], что сопоставимо с европейским уровнем. На Ближнем Востоке начали предлагать привлекательные пакеты для привлечения специалистов по ИИ (часто без налогов); например, такие страны, как ОАЭ и Израиль, инвестируют в ИИ-кластеры и могут предлагать конкурентоспособные зарплаты (хотя конкретные цифры сильно различаются). В Африке зарплаты обычно значительно ниже – например, в Южной Африке медианная зарплата специалиста по данным составляет около 44 436 долларов [43], тогда как в Египте всего 14 368 долларов [44]. Эти различия подчеркивают общемировую тенденцию: экспертиза в сфере ИИ везде дает преимущество в зарплате, но реальные уровни оплаты труда сильно зависят от местных экономических условий и зрелости спроса. Примечательно, что при пересчете по паритету покупательной способности некоторые различия сокращаются; как отмечает один из отчетов, стоит принимать во внимание стоимость жизни вместе с зарплатой, поскольку “доллар в Нью-Йорке и доллар в Мумбаи или Восточной Европе имеют разную покупательную способность” [45] [46]. (См. Таблицу 1 ниже для сводной информации о средних зарплатах специалистов по ИИ/данным по странам.) Таблица 1. Средняя годовая зарплата специалистов по ИИ / аналитиков данных, выбранные страны (2024–25) [47] [48] Как показано выше, зарплаты в Северной Америке лидируют в мире (с большим отрывом в США), Западная Европа и развитые азиатские страны формируют средний уровень, а развивающиеся регионы предлагают более низкую абсолютную оплату труда для специалистов по ИИ. Однако рост спроса наблюдается по всему миру — даже в регионах с более низкими зарплатами быстро увеличивается набор специалистов по ИИ и ежегодный рост их доходов по мере распространения ИИ [49] [50]. Например, рабочая сила в области ИИ в Индии является одной из самых крупных в мире (~600 000 специалистов) и, по прогнозам, удвоится к 2027 году, что способствует росту зарплат (наряду с сохраняющимся дефицитом кадров) [51] [52]. В Европе, количество упоминаний навыков генеративного ИИ в вакансиях выросло на 330% с 2019 по 2024 год, что отражает стремительный рост спроса и будет способствовать дальнейшему увеличению компенсаций [53] [54]. Таким образом, несмотря на сохраняющиеся региональные различия по зарплатам, общая тенденция — это устойчивый рост зарплат в сфере ИИ на всех ключевых рынках, поскольку организации по всему миру борются за таланты в области искусственного интеллекта. Разбивка зарплат по ролям и опытуПо ролям: Разные должности в сфере ИИ имеют различные диапазоны зарплат в зависимости от своих обязанностей и востребованности навыков. В целом, роли, требующие более специализированной или научно-исследовательской работы (например, исследователь в области ИИ), либо оказывающие прямое влияние на доход компании (например, инженеры по машинному обучению в крупных технологических компаниях), как правило, получают более высокую зарплату, чем специалисты более широкого профиля. Ниже представлены основные роли и их типичные уровни оплаты:
По уровню опыта: Опыт является одним из ключевых факторов в оплате труда специалистов по искусственному интеллекту. Как и в большинстве профессий, начинающие специалисты получают значительно ниже, чем сотрудники среднего и старшего звена — однако в сфере AI даже стартовые зарплаты могут быть довольно высокими по сравнению с национальными стандартами, а кривая карьерного роста — очень крутая. В Соединённых Штатах данные Glassdoor показывают, что начинающий специалист (0–1 год) в области data science может рассчитывать на общую зарплату около 117 000 долларов [83]. С набором нескольких лет опыта оплата быстро растет — специалисты с 4–6 годами зарабатывают в среднем около 141 000 долларов [84], а при стаже 7–9 лет (уровень старшего индивидуального специалиста) — примерно 153 000 долларов [85]. Высококвалифицированные специалисты (10+ лет опыта) или руководители могут получать 180–190 тысяч долларов и более в роли data scientist [86]. Фактически, по одной из оценок, средняя зарплата для специалистов с 15+ лет опыта в США почти достигла 190 000 долларов [87]. Такая динамика — примерно двукратный рост зарплаты от начального до старшего уровня — является сильным стимулом для профессионалов в AI продолжать развиваться в этой области. Это “отличный мотиватор”, как отмечается в отчёте 365DataScience, подчеркивая “важность настойчивости” в построении карьеры [88] [89]. Для инженеров и исследователей в сфере искусственного интеллекта наблюдается схожая (или даже более выраженная) тенденция. Начинающий инженер по машинному обучению (выпускник престижного вуза, трудоустроившийся в ведущую технологическую компанию) может получать общую компенсацию в районе $150–200 тыс., в то время как инженер по машинному обучению уровня staff или научный сотрудник с десятилетним стажем в той же компании может зарабатывать значительно больше $300 тыс. в год (включая опционные выплаты). Например, ведущий или главный дата-сайентист в США может зарабатывать более $240 000 в год [90], а инженер или исследователь AI высшего уровня (“Distinguished”, опыт 15+ лет в крупной компании) может рассчитывать на пакет в $500 000+ (подробнее об этих редких случаях – в следующем разделе). Для сравнения, специалисты начального уровня с навыками в AI, несмотря на хорошие зарплаты, обычно зарабатывают около $100 тыс. (что выше, чем во многих отраслях, но составляет лишь часть дохода топовых ветеранов). Также стоит отметить, что карьерная траектория имеет значение: те, кто переходит в менеджмент или руководящие должности (например, руководители AI-команд, директоры по искусственному интеллекту), могут претендовать на еще более высокие зарплаты, чем специалисты со схожим опытом без управленческой нагрузки. Однако в 2024 году появилась интересная тенденция: зарплаты менеджеров среднего звена в data/AI немного снизились [91] (возможно, из-за реструктуризации и осторожного отношения к росту управленческих расходов). Тем не менее, опытные менеджеры, управляющие AI-направлениями (например, с 10+ годами опыта, включая лидерские роли), могут рассчитывать на очень крупные зарплаты, особенно в крупных технологических компаниях или быстрорастущих стартапах – зачастую на уровне старших IC-позиций плюс управленческая надбавка. К примеру, в 2024 году глобальная медианная зарплата у “руководителя направления машинного обучения” (“Head of Machine Learning”) составляла примерно $336 500 (правда, по небольшой выборке) [92]. Аналогично, должности “директора по машинному обучению” были около $205 800 медианной зарплаты по миру [93]. Эти данные показывают: подъем по карьерной лестнице до руководителя AI-направлений может быть чрезвычайно прибыльным. Пример начинающего и старшего специалиста: Чтобы сделать это нагляднее, рассмотрим инженеров-программистов в компании, ориентированной на ИИ, такой как OpenAI. По данным Levels.fyi, L2 (начальный уровень) программист в OpenAI получает компенсацию около 238 000 долларов, тогда как у L6 (старший/стажный сотрудник) этот пакет составляет примерно 1,34 млн долларов в год [94]. Старший уровень, скорее всего, соответствует человеку с десятилетним и более опытом и выдающимися результатами. Медианное значение по всем уровням в OpenAI составляет около ~875 000 долларов [95], что показывает, насколько высокие уровни могут смещать статистику. Хотя OpenAI является исключением по уровню оплаты, она прекрасно иллюстрирует, как доходы специалистов по искусственному интеллекту могут стремительно расти на высших ступенях карьеры и ответственности. В целом специалисты по ИИ наблюдают существенный рост зарплаты с опытом. Уже на входе молодые специалисты получают высокие доходы по сравнению со многими другими областями, но те, кто достигает уровней старших индивидуальных специалистов или руководителей в сфере ИИ, могут наблюдать многократный рост своих вознаграждений. Эту динамику усиливает и тот факт, что во многих компаниях используется вознаграждение акциями — это значит, что старший сотрудник, начавший работать в успешной компании на ранних этапах, может сейчас обладать пакетами акций на миллионы долларов. Позже в этом отчёте мы рассмотрим, как эта динамика проявляется в крупных технологических компаниях и ведущих лабораториях, где опытные эксперты по ИИ получают беспрецедентные зарплаты. Отраслевые различия: крупные технологические компании vs стартапы vs академия vs другиеСпециалисты по ИИ востребованы практически во всех отраслях, но уровень оплаты везде разный. Существует существенная разница в компенсациях в зависимости от того, работает ли человек в крупной технологической компании, стартапе, академическом учреждении, финансовой компании, системе здравоохранения, государстве и т.д. Ниже мы рассмотрим ключевые тенденции по отраслям в оплате специалистов по ИИ:
В заключение, место вашей работы имеет огромное значение для оплаты труда в сфере ИИ. Крупные технологические компании и финансовый сектор могут сделать специалистов по ИИ миллионерами; стартапы могут предлагать высокий потенциал роста, но чуть более низкую текущую зарплату (с заметными исключениями среди хорошо финансируемых компаний); академическая и государственная сферы дают интеллектуальное удовлетворение, но требуют уступок по зарплате. Многие специалисты по ИИ выбирают сектор в зависимости от личных приоритетов (например, высокий доход в краткосрочной перспективе против свободы исследований или влияния на государственную политику). Однако наблюдается определённое сближение: традиционные отрасли, такие как телекоммуникации, страхование и консалтинг, повышают зарплаты, чтобы привлечь таланты в сфере ИИ, сокращая разрыв с технологическим сектором [126] [127]. Например, консалтинговые фирмы сейчас активно создают команды по ИИ и платят большие деньги специалистам по данным, потому что им нужно консультировать клиентов по вопросам внедрения ИИ [128]. В результате специалисты по ИИ имеют огромный выбор — и многие предпочитают менять секторы на протяжении карьеры (например, начать в науке, перейти в технологическую компанию или стартап, а затем пойти работать на государство), используя свои ценные навыки по-разному. Эталонные зарплаты крупнейших компаний: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft и другиеОдин из наглядных способов понять крайние значения зарплат в ИИ — посмотреть на известные компании и лаборатории, занимающиеся разработкой ИИ. Сюда входят специализированные исследовательские компании и отделы ИИ в крупных технологических корпорациях. Здесь мы приводим основные ориентиры по зарплатам и отчёты от нескольких ключевых игроков:
В заключение, верхняя граница зарплат в сфере ИИ постоянно определяется заново несколькими ключевыми компаниями. По состоянию на 2024–2025 годы можно выделить такие конкретные ориентиры:
Эти числа могут показаться невероятными, но они отражают реальность “дефицита кадров” в технологической сфере, которая, как считают лидеры рынка, будет определять будущее целых индустрий. Как сказано в одном из исследований: “премиальные специалисты по ИИ теперь стоят, как раньше стоили целые компании” [159]. В следующем разделе будет рассказано, почему это происходит — о спросе, нехватке специалистов и роли трендов вроде удалённой работы. Движущие силы зарплатных трендов: спрос на ИИ, дефицит кадров и удалённая работаНеобычайные зарплаты и описанные тенденции являются симптомами более масштабных процессов на рынке труда в области ИИ. Тремя основными движущими силами выступают: взрывной спрос на навыки ИИ (во всех отраслях), нехватка опытных специалистов по ИИ и меняющиеся рабочие модели, такие как удаленная работа, расширяющие конкуренцию. Вот как каждый из этих факторов влияет на уровень вознаграждения: Взлет спроса на навыки ИИ: С момента прорыва ChatGPT в конце 2022 года и волны генеративного ИИ, спрос на специалистов по искусственному интеллекту взлетел. Компании всех направлений — от Big Tech до банков и ритейлеров — спешат внедрять ИИ в свои продукты и операционные процессы [160] [161]. Подобная «золотая лихорадка» (“нам нужны люди по ИИ прямо сейчас!”) привела к настоящим войнам ставок за каждого, кто доказал свою экспертизу. Анализ LinkedIn показывает резкий рост публикаций вакансий по ИИ: например, доля позиций по ИИ среди IT-вакансий в США выросла с 8,8% в 2019 году до 14,3% к середине 2024 года [162] [163]. Так как каждая отрасль теперь нанимает (финансы, здравоохранение, производство, консалтинг и др. активно привлекают специалистов по ИИ [164] [165]), количество открытых вакансий намного превышает число квалифицированных кандидатов. Срабатывает простой экономический закон: когда спрос превышает предложение, цены (зарплаты) растут. Что особенно важно, искусственный интеллект рассматривается как стратегическая необходимость — компании боятся остаться позади, если не смогут внедрять самые современные ИИ, поэтому они активно инвестируют в таланты. Эта срочность приводит к тому, что зарплатные пакеты для ведущих специалистов по ИИ напоминают гонорары профессиональных спортсменов или звезд Голливуда. Как десятки инсайдеров рассказали Reuters, с момента появления ChatGPT, найм исследователей ИИ «достиг уровня профессиональных спортсменов» [166]. Одна из причин — компании считают, что один высококлассный исследователь ИИ может буквально создать инновации на миллиарды долларов (так называемая концепция «инженера 10x», увеличенная до «исследователя 10 000x» в ИИ [167]). Сэм Альтман пошутил о «тех самых исследователях 10 000x» в Твиттере [168] — намекая, что вклад одного человека в ИИ может быть на порядки выше среднего. Если компания считает, что наем конкретного эксперта по ИИ может привести к успеху или провалу компании, она готова платить почти любую цену — что мы и видим в предложениях на сумму $10 млн и выше. Даже за пределами элиты, широкий спрос поднимает зарплаты на всех уровнях. Например, малым и средним компаниям, которые, возможно, не могут выплачивать миллионы, все равно приходится предлагать очень конкурентные зарплаты (и бонусы, такие как гибкий график, интересные проекты), чтобы привлечь айти специалистов среднего уровня, у которых могут быть предложения от Google или перспективного стартапа. Это ежегодно повышает медианные зарплаты. Действительно, по состоянию на 2024 год, «профессии, связанные с ИИ, — одни из самых прибыльных, предлагая конкурентную оплату, которая растет с опытом и экспертностью» [169]. Бум Генеративного ИИ в частности создал новые роли (например, «Иженер по созданию промптов», «разработчик LLM») с высокой оплатой, потому что спрос возник настолько быстро, что предложение не поспевало за ним. В апреле 2025 года общая медианная зарплата в сфере ИИ составляла около $160 000 в год [170] — очень высокая медиана, которая отражает, что многие такие позиции находятся в самых высокооплачиваемых секторах. Дефицит талантов (ограниченное предложение): Хотя многие люди приходят в области, связанные с ИИ, по-настоящему опытные эксперты по ИИ (особенно те, кто имеет ученые степени или значительный опыт работы над проектами) по-прежнему достаточно редки. Современный ИИ (глубокое обучение и др.) — молодая сфера: лишь в последнее десятилетие она стремительно развилась. Это означает, что количество специалистов с, например, более чем 10-летним опытом в глубоких нейронных сетях очень мало. В зависимости от источников, число людей во всем мире, способных создавать передовые модели ИИ, составляет лишь несколько тысяч [171]. По оценке Reuters, элитная группа может насчитывать всего несколько десятков или сотен человек, добившихся крупных прорывов в области крупных языковых моделей [172]. Экстремальный дефицит кадров на высшем уровне взвинчивает здесь зарплаты: это “звезды ИИ”, которые могут выбрать любого работодателя. Поэтому компании относятся к найму сотрудников “как к партии в шахматы” — тщательно разрабатывают стратегии и тратят большие средства, чтобы заполучить ключевых игроков [173]. Даже на менее элитных уровнях многие вакансии остаются незаполненными. Доклад Всемирного экономического форума выявил значительный дефицит кадров в области ИИ по всему миру: спрос на специалистов во многих странах значительно превышает предложение [174] [175]. В таких странах, как Индия, несмотря на то, что там выпускается много инженеров, компании прогнозируют 2,3 миллиона вакансий в области ИИ в течение следующих 3 лет, и не хватает квалифицированных кадров, чтобы их заполнить [176] [177]. Аналогично Европа сталкивается с проблемой удержания специалистов по ИИ (половина выпускников по ИИ в некоторых странах уезжают в США) [178] [179]. Дефицит специалистов заставляет компании делать две вещи: платить больше за ограниченный талант и рассматривать нетрадиционные наймы (например, нанимать физиков или математиков и переучивать их в исследователей по ИИ) [180] [181]. Дефицит также привел к появлению креативных подходов, таких как организация компаниями внутреннего обучения (программ повышения квалификации) и использование международного найма. Но в краткосрочной перспективе наращивание инвестиций – самый быстрый способ решения проблемы, отсюда и такие высокие зарплаты. Ариэль Херберт-Восс описала, что ИИ-лаборатории относятся к специализированным экспертам как к ценным фигурам в шахматах: вам нужны как «ладьи», так и «кони», и вы готовы заплатить любые деньги, чтобы не остаться без нужной фигуры [182]. Пока ИИ остается той самой преобразующей технологией эпохи, и экспертизу нельзя получить мгновенно, редкие специалисты будут пользоваться рынком продавца для своих умений. Удалённая работа и глобализация талантов: Рост удалённой и гибридной работы добавил новую динамику к тенденциям зарплат в области ИИ. С одной стороны, удалённая работа расширяет для работодателей кадровый резерв — компании могут нанимать сотрудников за пределами своего региона, включая регионы с более низкими рыночными зарплатами. Это может оказывать снижательное давление на зарплаты по некоторым специальностям, если компании решают нанимать удалённых сотрудников из более дешёвых рынков. Действительно, некоторые фирмы попробовали платить сотрудникам исходя из местных расходов на жизнь (оплата по местоположению), что в теории может сэкономить деньги при найме в регионах с более низкими затратами. Например, компания может нанять инженера по ИИ в Восточной Европе или Индии за часть зарплаты американского специалиста. Однако, удалённая работа также усиливает глобальную конкуренцию за таланты, что теперь позволяет квалифицированным специалистам претендовать на самые высокооплачиваемые вакансии по всему миру, а не только локально. На практике это привело к повышательному давлению на зарплаты во многих регионах, поскольку местные работодатели вынуждены конкурировать с зарубежными предложениями. Мы видим свидетельства того, что зарплатные разрывы по местоположению сокращаются. Исследование компенсаций стартапов за 2024 год показало, что 85% стартапов по-прежнему корректируют зарплаты по местоположению, но города за пределами традиционных центров быстро сокращают разницу — например, Майами и Шарлотт сейчас платят примерно 85–90% зарплат Сан-Франциско по техническим вакансиям [183] [184]. Даже в исторически низкооплачиваемых регионах (Средний Запад и др.) зарплаты в ИТ выросли почти до национального максимума. Скорее всего, это связано с тем, что удалённая работа позволила специалистам из этих регионов получать предложения от прибрежных компаний; чтобы удержать их, местные фирмы были вынуждены повышать оплату. Другими словами, удалённая работа создала более единый глобальный рынок для топовых специалистов по ИИ. Талантливый ML-инженер из Польши или Нигерии теперь может работать на американскую компанию без переезда, получая зарплату, более близкую к американскому стандарту, чем платил бы местный работодатель. На практике многие компании по-прежнему платят меньше в таких случаях (ссылаясь на разницу в уровне жизни), но разрыв сокращается, поскольку у сотрудников появляется больше вариантов. С точки зрения сотрудника, удалённые возможности стали большим плюсом. Это позволяет специалистам по ИИ жить в регионах с низкими издержками, получая высокую зарплату, или просто иметь больше вариантов (что увеличивает их возможности для переговоров). Опросы показывают, что удалённые сотрудники часто получают чуть ниже зарплату после корректировки на местоположение (некоторые исследования указывали на 10–15% меньше, возможно из-за понижающей корректировки со стороны компаний) [185] [186]. Но, как отмечено выше, эти корректировки становятся всё меньше. Кроме того, удалённая работа позволила большему количеству людей со всего мира войти в сферу ИИ, что в долгосрочной перспективе может облегчить кадровый дефицит благодаря распространению знаний. Еще один аспект — это предпочтения в соотношении работы и личной жизни: многие специалисты по ИИ ценят гибкость и могут выбрать работу, предлагающую удаленный формат, даже если зарплата немного ниже. Но поскольку рынок сейчас очень горячий, компаниям часто приходится предлагать и высокую оплату, и гибкость, чтобы заполучить кандидатов. Например, компания, желающая нанять востребованного ML-инженера, может в итоге предложить топовую зарплату и разрешить полную удаленную работу, потому что иначе у кандидата есть еще пять других предложений с такими же условиями. Вкратце, удаленная работа сделала компенсацию в сфере ИИ более конкурентной на мировом уровне. Это сглаживает некоторые региональные различия (например, теперь квалифицированный разработчик ИИ из Бразилии может получить работу с зарплатой на уровне США, работая удаленно, что поднимает планку для местных бразильских компаний). Это также означает, что компании могут нанимать сотрудников шире, заполняя вакансии, которые раньше сложно было закрыть на локальном рынке (что может сдерживать чрезмерный рост зарплат на некоторые должности, добавляя предложение из-за рубежа). Однако для самых высококлассных специалистов конкуренция за таланты так высока, что вопрос удалёнки или офиса становится второстепенным — такие люди могут диктовать условия и часто переезжают, если это необходимо. Для специалистов среднего уровня удалённая работа определённо расширяет возможности и может удерживать зарплаты от чрезмерного роста за счёт глобального распределения труда. Кратко говоря: «Удалённая работа расширяет глобальный кадровый резерв, усиливая конкуренцию среди работодателей за лучшие условия» [187]. Это создает более крупный и конкурентный рынок для специалистов по ИИ. В краткосрочной перспективе такая конкуренция в основном выгодна работникам (так как за них борются сразу несколько работодателей), что ведет к росту или выравниванию оплаты труда вверх. Работодатели выигрывают за счет возможности закрывать вакансии независимо от местоположения кандидатов, но это не обязательно позволяет платить меньше топовым кадрам — скорее, они получают доступ к большему количеству специалистов. Другие факторы: Есть и другие моменты, на которые стоит обратить внимание:
В заключение этого раздела: Резкий рост зарплат в сфере ИИ в первую очередь обусловлен крайне высоким спросом и ограниченным предложением. Компании рассматривают специалистов по ИИ как ключевые инвестиции (отсюда выражение «талант в области ИИ стоит девятизначных сумм» [197] [198] в некоторых случаях). Пока проблема нехватки кадров не будет решена (а это может занять годы, если вообще произойдет, учитывая растущий спрос на ИИ), можно ожидать, что зарплаты останутся высокими. Удаленная работа, напротив, только усилила конкуренцию за лучших специалистов по всему миру, что привело к выравниванию (и зачастую увеличению) уровня оплаты в разных регионах. Как советует эксперт по компенсации стартапам: «Подготовьтесь к высоким затратам на специалистов по ИИ» и будьте готовы четко объяснить ценность доли в компании при найме [199] [200] – что подразумевает: высокие зарплаты – это уже норма, а остальные элементы предложения компании должны продумывать особенно тщательно. Региональные и экономические факторы, влияющие на оплату трудаПомимо непосредственного соотношения спроса и предложения на рынке труда в сфере ИИ, на зарплаты специалистов также влияют различные региональные и макроэкономические факторы:
В сущности, региональные и экономические факторы определяют контекст оплаты труда в ИИ – они влияют на то, куда идет талант и как распределяются бюджеты. Однако общий глобальный тренд – рост. В регионах с быстрорастущими технологическими экосистемами зарплаты будут расти быстрее (Восточная Европа – пример региона, где стартовые зарплаты невысоки, но годовые темпы роста могут быть очень большими [214]). Регионы с высокой стоимостью жизни сохраняют преимущество, выплачивая высокие номинальные зарплаты, которые зачастую становятся ориентиром для других. Интересная тенденция – то, что сами правительства начинают осознавать важность уровня оплаты для привлечения талантов. Например, Великобритания в 2023 году объявила о запуске “визы для ИИ-талантов” и финансировании 1000 PhD по ИИ, с целью обучать и импортировать специалистов, что со временем может стабилизировать зарплаты за счёт увеличения предложения кадров. Доклад Белого дома о талантах в области ИИ подтверждает, что США выигрывает от привлечения иностранных студентов по ИИ, которые впоследствии работают в Америке [215] [216]. Таким образом, государственная политика, влияющая на потоки талантов, может косвенно снижать или усиливать давление на зарплаты в том или ином регионе. В целом, региональные различия в оплате труда в сфере ИИ сокращаются, и экономические факторы, такие как инфляция, реальны, но уступают по значимости фактору технологий и талантов. Зарплата дата-сайентиста сегодня может сильно различаться между Силиконовой долиной и, скажем, Варшавой, но через пять лет этот разрыв может частично сократиться, если дистанционная работа и инвестиции в восточноевропейские технологии продолжатся (как заметил один аналитик, растущий стартап-сектор Восточной Европы может помочь «догнать Западную Европу» по уровню зарплат со временем [217]). Тем не менее, местные условия всегда будут иметь значение — вы вряд ли получите зарплату как в Сан-Франциско за работу в сфере ИИ в стране с гораздо более низкой стоимостью жизни, если только вы не работаете удалённо на иностранную компанию.Последние тенденции, новости и обновления политики, влияющие на компенсацию в ИИСфера искусственного интеллекта развивается стремительно, как и обсуждение вокруг вопросов компенсации. Вот некоторые из последних тенденций и новостей (2024–2025 годы), которые влияют на то, как оплачиваются специалисты по ИИ и чего они могут ожидать на рынке труда:
В заключение, последние новости подтверждают, что уровень компенсаций в сфере ИИ растёт стремительными темпами и всё чаще становится темой публичного обсуждения. Компании открыто конкурируют друг с другом по уровню оплаты; правительства спешно корректируют политику; работники адаптируются через удалённую работу и приобретение новых навыков. Общее мнение в конце 2024 года таково: эти тенденции сохранятся и в 2025 году: «В 2024 году профессии, связанные с ИИ, одни из самых выгодных — с конкурентной оплатой, которая только увеличивается с опытом и экспертизой» [234]. Если не случится ИИ-пузыря или резкого увеличения числа специалистов, эксперты по ИИ останутся одними из самых высокооплачиваемых профессионалов на рынке труда. Цитаты и мнения экспертовДля дополнительного понимания ситуации — несколько примечательных цитат и мнений экспертов и лидеров отрасли о зарплатах специалистов по ИИ и кадровом рынке:
Эти точки зрения в совокупности рисуют картину рынка труда в сфере искусственного интеллекта, не похожего ни на один из ранее существовавших: здесь узкоспециализированные специалисты ценятся наравне с топ-менеджерами и знаменитостями, география перестаёт быть преградой, а спрос значительно превышает предложение. Цитаты также подтверждают, что это не просто шумиха — реальные компании действительно платят такие суммы, и реальные эксперты признают причины (острый спрос, дефицит компетенций). Для профессионала в области ИИ или для тех, кто только рассматривает эту сферу, основной вывод таков: возможности огромны. Однако за высокими вознаграждениями следуют и высокие ожидания — компании, выплачивающие $300 тыс. или $3 млн., будут ждать результатов мирового уровня. Это также сигнал для работодателей и законодателей: инвестиции в развитие талантов в сфере ИИ (через образование и др.) жизненно необходимы, чтобы не сводить всё к обычной гонке ставок. Заключение и перспективыВ итоге период 2024–2025 годов отмечен исключительно высокими и продолжающими расти зарплатами специалистов по искусственному интеллекту по всему миру. Ключевые выводы из этого подробного обзора:
Чего же ждать в будущем? Более чем вероятно, что спрос на экспертизу в ИИ будет только расти, если не произойдет неожиданного снижения интереса к искусственному интеллекту. К 2026 году Бюро трудовой статистики США прогнозирует почти 28% рост числа вакансий для дата-сайентистов к 2026 году [258] [259] — это явный индикатор того, что спрос не снижается. С появлением новых направлений в ИИ (например, безопасность ИИ, этика ИИ, право в области ИИ) мы, скорее всего, увидим появление новых категорий вакансий с соответствующими стандартами зарплат. Однако мы также можем наблюдать начало нормализации: по мере того как все больше университетов выпускают специалистов по ИИ, а все больше работников переобучаются в области ИИ, кадровый резерв будет медленно расширяться. Это может постепенно ослабить острый кадровый дефицит на рынке топ-специалистов, возможно, стабилизируя уровень заработных плат. Но любой такой эффект может быть компенсирован постоянно расширяющейся сферой внедрения ИИ. По сути, потолок зарплат в ИИ может перестать расти столь стремительно (возникает вопрос: услышим ли мы о предложениях в $50 млн в ближайшее время? Возможно, не регулярно), однако минимальный и средний уровни зарплат, скорее всего, продолжат расти, поскольку ИИ проникает во все секторы. Для компаний задача будет состоять в управлении этими расходами – далеко не каждый бизнес может позволить себе специалиста с PhD по ИИ за полмиллиона долларов в год. Возможно, мы увидим больше креативных форматов (подряды, сотрудничества с академическими кругами и т.д.) для доступа к компетенциям по ИИ без формального найма, что могло бы снизить давление на зарплаты. Стартапы могут сосредоточиться на оснащении обычных инженеров более продвинутыми инструментами ИИ (AutoML и др.), чтобы снизить зависимость от редких специалистов. Но сейчас и в обозримом будущем те, кто обладает подлинной экспертизой в ИИ, находятся в завидном положении. Для профессионалов и новых выпускников сейчас буквально никогда не было лучшего времени, чтобы работать в области ИИ. Эта профессия является «одной из самых вознаграждаемых» в финансовом плане [260] и интеллектуально захватывающей. Как говорилось в одном из популярных вопросов: «Могут ли дата-сайентисты зарабатывать много денег? Безусловно… старшие должности часто превышают $200 000… топовые компании платят медианные зарплаты свыше $250 000.» [261]. Возможно, этот ответ уже занижен, если судить по тому, что мы видим сейчас. В заключение, специалисты по ИИ в 2024–2025 годах пожинают плоды идеального шторма: революционных технологий, ненасытного спроса в индустрии и ограниченного предложения талантов. Зарплаты достигли исторических максимумов и стали предметом первых полос новостей. Хотя в долгосрочной перспективе рынок может сбалансироваться, в ближайшем будущем лучший совет для организаций — щедро бюджетировать расходы на специалистов по ИИ, а для соискателей — улучшать навыки в ИИ и смело вести переговоры, потому что сейчас инициатива на вашей стороне. Как говорится: «Качественные специалисты не дороги, они бесценны» — и в сфере ИИ компании подтверждают это своими колоссальными усилиями (и бюджетами) на привлечение таких талантов. State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries |
References
1. 365datascience.com, 2. 365datascience.com, 3. 365datascience.com, 4. 365datascience.com, 5. pg-p.ctme.caltech.edu, 6. 365datascience.com, 7. 365datascience.com, 8. 365datascience.com, 9. 365datascience.com, 10. 365datascience.com, 11. 365datascience.com, 12. 365datascience.com, 13. 365datascience.com, 14. 365datascience.com, 15. 365datascience.com, 16. 365datascience.com, 17. 365datascience.com, 18. www.simplilearn.com, 19. intellipaat.com, 20. pg-p.ctme.caltech.edu, 21. 365datascience.com, 22. 365datascience.com, 23. 365datascience.com, 24. 365datascience.com, 25. 365datascience.com, 26. 365datascience.com, 27. 365datascience.com, 28. 365datascience.com, 29. 365datascience.com, 30. 365datascience.com, 31. 365datascience.com, 32. 365datascience.com, 33. 365datascience.com, 34. 365datascience.com, 35. 365datascience.com, 36. 365datascience.com, 37. pg-p.ctme.caltech.edu, 38. pg-p.ctme.caltech.edu, 39. 365datascience.com, 40. 365datascience.com, 41. pg-p.ctme.caltech.edu, 42. 365datascience.com, 43. 365datascience.com, 44. 365datascience.com, 45. 365datascience.com, 46. 365datascience.com, 47. 365datascience.com, 48. 365datascience.com, 49. www.linkedin.com, 50. www.linkedin.com, 51. www.linkedin.com, 52. www.linkedin.com, 53. www.linkedin.com, 54. www.linkedin.com, 55. digitaldefynd.com, 56. digitaldefynd.com, 57. aijobs.net, 58. aijobs.net, 59. www.datacamp.com, 60. digitaldefynd.com, 61. digitaldefynd.com, 62. aijobs.net, 63. www.thestepstonegroup.com, 64. www.thestepstonegroup.com, 65. www.thestepstonegroup.com, 66. aijobs.net, 67. aijobs.net, 68. www.levels.fyi, 69. digitaldefynd.com, 70. digitaldefynd.com, 71. www.signalfire.com, 72. www.signalfire.com, 73. aijobs.net, 74. aijobs.net, 75. www.forbes.com, 76. www.businessinsider.com, 77. digitaldefynd.com, 78. aijobs.net, 79. digitaldefynd.com, 80. digitaldefynd.com, 81. www.linkedin.com, 82. www.linkedin.com, 83. 365datascience.com, 84. 365datascience.com, 85. 365datascience.com, 86. 365datascience.com, 87. 365datascience.com, 88. 365datascience.com, 89. 365datascience.com, 90. 365datascience.com, 91. www.widsworldwide.org, 92. aijobs.net, 93. aijobs.net, 94. www.levels.fyi, 95. www.levels.fyi, 96. www.levels.fyi, 97. smythos.com, 98. www.ft.com, 99. www.reuters.com, 100. www.reuters.com, 101. www.ft.com, 102. www.signalfire.com, 103. www.signalfire.com, 104. www.signalfire.com, 105. www.signalfire.com, 106. www.signalfire.com, 107. www.signalfire.com, 108. www.signalfire.com, 109. www.signalfire.com, 110. news.ycombinator.com, 111. medium.com, 112. medium.com, 113. www.reddit.com, 114. www.reddit.com, 115. news.ycombinator.com, 116. www.ziprecruiter.com, 117. www.levels.fyi, 118. www.linkedin.com, 119. news.ycombinator.com, 120. news.ycombinator.com, 121. 365datascience.com, 122. 365datascience.com, 123. 365datascience.com, 124. 365datascience.com, 125. www.pwc.com, 126. 365datascience.com, 127. 365datascience.com, 128. www.linkedin.com, 129. www.levels.fyi, 130. www.levels.fyi, 131. www.reuters.com, 132. www.reuters.com, 133. www.reuters.com, 134. www.reuters.com, 135. m.economictimes.com, 136. www.reuters.com, 137. www.levels.fyi, 138. www.reuters.com, 139. smythos.com, 140. smythos.com, 141. smythos.com, 142. smythos.com, 143. smythos.com, 144. smythos.com, 145. smythos.com, 146. smythos.com, 147. www.reuters.com, 148. www.reuters.com, 149. www.reuters.com, 150. smythos.com, 151. smythos.com, 152. www.levels.fyi, 153. www.reuters.com, 154. www.reuters.com, 155. smythos.com, 156. smythos.com, 157. www.ft.com, 158. www.reuters.com, 159. smythos.com, 160. www.linkedin.com, 161. www.linkedin.com, 162. www.itbrew.com, 163. www.bradley.com, 164. www.linkedin.com, 165. www.linkedin.com, 166. www.reuters.com, 167. www.reuters.com, 168. www.reuters.com, 169. www.linkedin.com, 170. 365datascience.com, 171. www.reuters.com, 172. www.reuters.com, 173. www.reuters.com, 174. atlastecnologico.com, 175. atlastecnologico.com, 176. www.linkedin.com, 177. www.linkedin.com, 178. atlastecnologico.com, 179. atlastecnologico.com, 180. www.reuters.com, 181. www.reuters.com, 182. www.reuters.com, 183. www.signalfire.com, 184. www.signalfire.com, 185. blogs.psico-smart.com, 186. blogs.psico-smart.com, 187. www.womentech.net, 188. fortune.com, 189. www.okoone.com, 190. www.okoone.com, 191. www.okoone.com, 192. www.bamboohr.com, 193. www.signalfire.com, 194. www.signalfire.com, 195. digitaldefynd.com, 196. www.reuters.com, 197. smythos.com, 198. smythos.com, 199. www.signalfire.com, 200. www.signalfire.com, 201. pg-p.ctme.caltech.edu, 202. 365datascience.com, 203. 365datascience.com, 204. www.bamboohr.com, 205. fortune.com, 206. www.thestepstonegroup.com, 207. www.thestepstonegroup.com, 208. atlastecnologico.com, 209. atlastecnologico.com, 210. www.linkedin.com, 211. fortune.com, 212. www.paychex.com, 213. www.lurnable.com, 214. 365datascience.com, 215. bidenwhitehouse.archives.gov, 216. www.forbes.com, 217. 365datascience.com, 218. www.reuters.com, 219. www.reuters.com, 220. www.reuters.com, 221. www.ft.com, 222. m.economictimes.com, 223. smythos.com, 224. smythos.com, 225. smythos.com, 226. fortune.com, 227. www.dice.com, 228. www.dice.com, 229. www.linkedin.com, 230. www.forbes.com, 231. bidenwhitehouse.archives.gov, 232. www.reddit.com, 233. www.pymnts.com, 234. www.linkedin.com, 235. www.reuters.com, 236. www.thestepstonegroup.com, 237. smythos.com, 238. smythos.com, 239. www.ft.com, 240. www.reuters.com, 241. www.womentech.net, 242. 365datascience.com, 243. 365datascience.com, 244. 365datascience.com, 245. www.reuters.com, 246. 365datascience.com, 247. pg-p.ctme.caltech.edu, 248. www.reuters.com, 249. smythos.com, 250. www.signalfire.com, 251. digitaldefynd.com, 252. www.reuters.com, 253. www.linkedin.com, 254. www.signalfire.com, 255. www.signalfire.com, 256. www.reuters.com, 257. www.ft.com, 258. 365datascience.com, 259. 365datascience.com, 260. www.linkedin.com, 261. 365datascience.com