- У США середня загальна винагорода дата-сайентиста становить близько $156,790 на рік; у Нью-Йорку близько $160,000, а у Сан-Франциско — понад $178,000, тоді як у Канаді середня зарплата близько $73,607 ($75k у Торонто).
- У Європі середня зарплата AI/Data Scientist варіює: Швейцарія близько $143,360, Великобританія близько $80,000, Німеччина близько $85,115, Румунія близько $45,531 та Болгарія близько $47,425.
- В Азії середня зарплата AI/Data Scientist коливається: Японія близько $54,105, Китай близько $60,000, а Індія близько $16,759 на рік.
- OpenAI надає вражаючі пакети: медіанна загальна компенсація програміста в США близько $875,000 на рік, стартова близько $238,000, senior близько $1,34 млн, а деякі топ-ісследователі отримують понад $10 млн на рік.
- Google DeepMind у Лондоні має середню зарплату з бонусами близько £295,000, у США Research Scientist може отримувати близько $900,000, а публічно згадують пакети до $20 млн на рік для провідних дослідників, з історичною приміткою — у 2013 році Google заплатив понад $100 млн за придбання стартапу заради Джеффа Хінтона.
- Meta AI нібито пропонувала деяким дослідникам пакети до $100 млн; у 2025 році Meta перевищила позначку $2 млн на рік для стандартних пропозицій топ-дослідників; Марк Цукерберг особисто контактував із кандидатами, пропонуючи понад $10 млн; типовий старший дослідник у великій технічній компанії може розраховувати на приблизно $500–$800 тис.
- Microsoft: для Researcher близько рівня 66 отримують близько $300 тис на рік; Partner може перевищувати $800 тис–$1 млн разом із акціями, а компанія підтримує партнерство з OpenAI понад $10 млрд.
- Series A стартапи можуть пропонувати $150 тис. зарплати плюс equity; за даними Signalfire у 2024–2025 роках 85% стартапів коригують оплату за регіоном, а міста Маямі та Шарлотт платять близько 85–90% зарплат Сан-Франциско.
- У США асистент-професор з ШІ/CS може отримувати близько $120–$150 тис. за дев’ять місяців, повні професори — $250–$350 тис. (іноді понад $500 тис.), а у Стенфорді асистент-професор близько $150–$200 тис., доцент $200–$300 тис., професор $300–$500 тис.
- За прогнозами Бюро трудової статистики США на 2026 рік очікується майже 28% зростання зайнятості фахівців із даних.
Вступ
Сфера штучного інтелекту (ШІ) стрімко розвивається, і разом із цим зростають заробітні плати її фахівців. Експерти з ШІ — включаючи інженерів машинного навчання, дата-сайентистів, дослідників штучного інтелекту, розробників ПЗ, орієнтованих на ШІ, та суміжні професії — є одними з найбільш затребуваних кадрів на сучасному технологічному ринку праці. У цьому звіті представлено детальний огляд поточних тенденцій щодо заробітної плати (2024–2025) для фахівців із ШІ у ключових регіонах, ролях і галузях. Ми розглядаємо, як на розмір винагороди впливає досвід та сектор (від великих IT-компаній і стартапів до академії та держсектора), а також висвітлюємо показові зарплатні орієнтири провідних організацій у сфері ШІ (наприклад, OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). Ми також обговорюємо вплив зростаючого попиту на ШІ, дефіциту кадрів, віддаленої роботи та економічних факторів (таких як інфляція та регіональні технологічні буму) на заробітні плати. Протягом усього звіту ми використовуємо новітні дані (наприклад, з Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) та свіжі новини чи експертні коментарі щодо компенсацій у сфері ШІ, включаючи цитати галузевих оглядачів.
Глобальні тенденції зарплат за регіонами (2024–2025)
Північна Америка (США та Канада): Зарплати для спеціалістів з ШІ найвищі у Північній Америці, особливо у Сполучених Штатах. Згідно з аналізом зарплат у сфері Data Science, середня загальна річна винагорода для дата-сайентиста у США становить близько $156,790 (включаючи базову зарплату та бонуси) [1]. Це приблизно вдвічі більше, ніж у багатьох інших регіонах. У основних технологічних центрах США (Silicon Valley, Нью-Йорк, Сіетл тощо) конкуренція за кадрів та зарплатні пропозиції найжорсткіші — наприклад, середня зарплата дата-сайентистів у Нью-Йорку складає близько $160,000 на рік, а в Сан-Франциско перевищує $178,000 [2]. Натомість у Канаді, хоча зарплати фахівців із ШІ є високими для регіону, вони суттєво нижчі за американські (приблизно $73,600 у середньому по Канаді [3], і ~$75k у Торонто [4]). Водночас обидві країни значно випереджають світові середні показники. Висока вартість життя і надзвичайний попит у техсекторі Північної Америки сприяють таким рівням зарплат. Варто зазначити, що навіть у США міста Каліфорнії та Північного Сходу пропонують преміальні виплати (наприклад, зарплати у сфері ШІ в Каліфорнії становлять приблизно на 14% більше, ніж середній рівень по США) [5].
Європа: Рівень оплати праці у сфері ШІ в Європі суттєво відрізняється між Західними та Східними регіонами. Провідні економіки Західної Європи демонструють високі, але нижчі, ніж у США, зарплати — наприклад, середня зарплата у сфері ШІ/даних у Німеччині становить близько $85 000 (USD) [6], а у Великій Британії — близько $80 000 [7] (при цьому фахівці з даних у Лондоні можуть заробляти до ~$92 000 з урахуванням бонусів [8]). Водночас Швейцарія виділяється надзвичайно високими показниками — у середньому $143 360 для спеціалістів з даних (що відображає високі витрати на життя та розвинені фінансовий/технологічний сектори) [9]. У порівнянні з цим, зарплати у деяких частинах Східної Європи значно нижчі: наприклад, середня зарплата у Румунії становить близько $45 531, а у Болгарії — приблизно $47 425 [10], що менше ніж третина рівня Великої Британії/Німеччини. Ці відмінності відображають ширші економічні різниці — варто також зазначити, що нижча оплата у Східній Європі частково компенсується нижчими витратами на життя та меншою кількістю даних (що може впливати на середні показники) [11]. Загалом країни Західної Європи пропонують конкурентні (хоча і не астрономічні) зарплати для спеціалістів зі ШІ, а Східна Європа поки відстає, але поступово наздоганяє завдяки зростанню місцевих технологічних екосистем.
Середні річні зарплати у сфері data science/ШІ в Європі за країною (2025). Країни Західної Європи, такі як Великобританія ($80 тис.) та Німеччина ($85 тис.), мають суттєво вищу оплату для спеціалістів зі ШІ, ніж країни Східної Європи, такі як Румунія ($45 тис.) та Болгарія ($47 тис.) [12] [13]. Швейцарія значно випереджає решту Європи із середньою оплатою у сфері ШІ близько $143 тис. [14], що відображає її високовартісну економіку та великий попит у таких сферах, як фінанси.
Азія: Ландшафт заробітних плат у сфері ШІ в Азії є дуже різноманітним. Загалом, зарплати в східноазіатських технологічних центрах помірні – наприклад, середня зарплата у сфері ШІ/наук про дані в Японії становить приблизно $54,000 (¥6,4 мільйона) [15], а в Китаї – близько $57,000 (приблизно CN¥450 тис.) [16]. Ці цифри значно вищі, ніж у країнах, що розвиваються в Азії, але все ще помітно нижчі за рівень США та Європи. З іншого боку, нові гіганти технологічного ринку, як-от Індія, мають значно нижчу оплату: середній спеціаліст зі штучного інтелекту в Індії заробляє лише близько $16,759 на рік [17] – початковий рівень для спеціаліста з ШІ там часто стартує з ₹5–8 лакх (~$6–10 тис.) [18]. Навіть незважаючи на прихід транснаціональних компаній в Індію та зростання зарплат останніми роками, досвідчений інженер з ШІ в Індії може отримувати ₹15–25 лакх (≈$18 тис.–$30 тис.) на рік [19], що становить лише частку від західних зарплат. Різниця очевидна: інженер з ШІ у США (сер. ~$145 тис.) заробляє майже у 10 разів більше, ніж у Індії [20]. Усередині Азії також є невеликі розвинуті економіки, як-от Сінгапур (не показано на графіку), які пропонують високі зарплати щодо свого розміру завдяки сконцентрованому попиту. Діапазон оплати в Азії відображає різний рівень економічного розвитку – від глобально конкурентної зарплати у Японії й Китаї до моделей із нижчою вартістю кадрів у Індії чи Південно-Східній Азії. Компанії дедалі більше враховують ці відмінності та іноді використовують фахівців із дешевших регіонів, хоча провідні регіональні експерти все одно можуть розраховувати на преміальні зарплати, якщо працюють на глобальні фірми.
Середні річні зарплати AI/Data Scientist в Азії (2025). Розвинуті азійські економіки мають помірну оплату праці в ШІ (~$54 тис. у Японії, ~$56 тис. у Китаї), у той час, як на ринках, що розвиваються, зарплати значно нижчі (наприклад, ~$17 тис. у Індії) [21] [22]. Ці розбіжності підкреслюють економічну різницю між регіонами – талановиті спеціалісти з ШІ в Індії та подібних країнах залишаються затребуваними, але місцеві зарплати ще не зрівнялися із західними або східноазіатськими стандартами.
Країна (Регіон) | Сер.Зарплата (USD) | Діапазон зарплат (USD) |
---|---|---|
Сполучені Штати (Північна Америка) | $156,790 [23] | ~$130,000 – $189,000 [24] |
Канада (Північна Америка) | $73,607 [25] | ~$60,000 – $93,000 [26] [27] |
Великобританія (ЄС) | $79,978 [28] | ~$50,000 – $90,000 [29] |
Німеччина (ЄС) | $85,115 [30] | ~$67,500 – $90,000 [31] [32] |
Швейцарія (ЄС) | $143,360 [33] | ~$120,000 – $153,000 [34] |
Японія (Азія) | $54,105 [35] | ~$40,000 – $68,000 [36] |
Китай (Азія) | ~$60,000 [37] | (≈CN¥450,000 на рік) [38] |
Індія (Азія) | $16,759 <a href=”https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing” target=”_blank” rel= Джерела: Дані, надані користувачами Glassdoor, підсумовані 365DataScience [39] [40], Analytics Insight через CalTech CTME [41]. Цифри включають базову заробітну плату та бонуси.Фактичні зарплати залежать від досвіду та міста (наприклад,зарплати у великих містах СШАмістах вищі за середні по країні).Інші регіони: За межами Північної Америки, Європи та Азії дані про зарплати у сфері ШІ менш повні, але свідчать про зростаючі можливості. В Австралії середня зарплата спеціаліста з даних становить близько $79 000 (AUD ~$120 тис.) [42], що є порівнянним із європейським рівнем. У Близькому Сході почали пропонувати привабливі пакети для залучення ШІ-талантів (часто без оподаткування); наприклад, такі країни як ОАЕ та Ізраїль інвестували у створення ШІ-хабів і можуть пропонувати конкурентоспроможні зарплати (хоча точні цифри сильно різняться). В Африці зарплати загалом значно нижчі – наприклад, у Південній Африці медіанна зарплата спеціаліста з даних складає близько $44 436 [43], у той час як в Єгипті це лише $14 368 [44]. Ці відмінності підкреслюють глобальну тенденцію: експертиза у сфері ШІ всюди забезпечує премію до середньої зарплати, але локальні економічні умови і зрілість попиту суттєво впливають на абсолютний рівень оплати. Варто зазначити, що з урахуванням купівельної спроможності деякі розриви зменшуються; як зазначено в одному з досліджень, потрібно враховувати вартість життя разом із зарплатою, оскільки “долар у Нью-Йорку має іншу купівельну спроможність, ніж долар у Мумбаї чи Східній Європі” [45] [46]. (Дивіться Таблицю 1 нижче для підсумку середніх зарплат у сфері ШІ/Аналізу даних за країнами.) Таблиця 1. Середня річна зарплата спеціалістів зі штучного інтелекту / аналітиків даних, вибрані країни (2024–25) [47] [48] Як показано вище, зарплати в Північній Америці очолюють світовий рейтинг (з суттєвим відривом США), Західна Європа та розвинені країни Азії формують середній рівень, а країни, що розвиваються, пропонують нижчу абсолютну оплату праці фахівцям з AI. Проте зростання попиту відбувається глобально – навіть регіони з нижчою оплатою спостерігають стрімке збільшення найму та зарплат в AI з року в рік, оскільки впровадження AI шириться [49] [50]. Наприклад, індійська спільнота фахівців AI – одна з найбільших у світі (~600 000 спеціалістів) і очікується, що до 2027 року вона подвоїться, що підштовхує зарплати вгору (поряд з суттєвим дефіцитом кадрів, який все ще існує) [51] [52]. В Європі згадки про навички генеративного AI в описах вакансій зросли на 330% з 2019 по 2024 рік, що відображає різке зростання попиту, який сприятиме подальшому зростанню зарплат [53] [54]. Тож, хоча регіональні відмінності в оплаті залишаються, загальна тенденція полягає в стійкому зростанні зарплат AI у всіх основних ринках, оскільки організації по всьому світу змагаються за таланти в галузі AI. Деталізація зарплат за ролями та досвідомЗа роллю: Різні посади в сфері AI мають різні рівні зарплати, залежно від їхніх обов’язків та рідкісності навичок. Загалом, посади, які передбачають більш спеціалізовану або науково-дослідну роботу (наприклад, дослідники AI), а також ті, що мають прямий вплив на дохід продукту (наприклад, інженери машинного навчання у великих технологічних компаніях), як правило, отримують вищу заробітну плату, ніж загальніші ролі. Нижче наведено основні ролі та їхній типовий рівень зарплат:
За рівнем досвіду: Досвід — це ключовий фактор у розмірі винагороди в сфері ШІ. Як і в більшості професій, спеціалісти-початківці отримують значно менші зарплати, ніж працівники середнього чи старшого рівня, але навіть стартова зарплата у сфері ШІ може бути досить високою порівняно з національними середніми показниками, а крива зростання — стрімкою. У Сполучених Штатах, за даними Glassdoor, спеціаліст-початківець (0–1 рік) у сфері Data Science може розраховувати на 117 000 доларів США загального доходу [83]. Зі зростанням досвіду оплата різко підвищується — фахівці з 4–6 роками заробляють у середньому близько 141 000 доларів [84], а на рівні 7–9 років (старший спеціаліст) — близько 153 000 доларів [85]. Висококваліфіковані спеціалісти (10+ років) або менеджери можуть отримувати 180–190 тис. доларів і більше на посадах у сфері Data Science [86]. Насправді середній показник для 15+ років досвіду склав майже 190 000 доларів у США, за даними одного з аналізів [87]. Така траєкторія — приблизне подвоєння зарплати від початківця до старшого спеціаліста — є потужною мотивацією для професіоналів у сфері ШІ залишатися й розвиватися у галузі. Це “чудовий стимул для мотивації”, як зазначає звіт 365DataScience, що демонструє “важливість наполегливості” у побудові власної кар’єри [88] [89]. Для інженерів і дослідників ШІ спостерігається подібна (а іноді й ще більш виражена) тенденція. Інженер машинного навчання початкового рівня (новий випускник у провідній технологічній компанії) може отримувати загальну компенсацію близько $150–$200 тис., тоді як інженер або науковий співробітник машинного навчання рівня staff з десятирічним досвідом у тій самій компанії може заробляти понад $300 тис. на рік (включаючи частку в акціях). Наприклад, провідний або головний дата-сайентист у США може заробляти понад 240 000 доларів на рік [90], а топовий “Distinguished” інженер або дослідник ШІ (15+ років досвіду у великій компанії) може отримувати пакети на 500 000 доларів і більше (детальніше про ці крайні випадки – у наступному розділі). Для порівняння, початківці зі знаннями ШІ, навіть якщо добре заробляють, часто отримують близько 100 000 доларів (що вже є високою зарплатою порівняно з багатьма галузями, але складає лише частину доходу топових ветеранів). Варто також зазначити, що кар’єрна траєкторія має значення: ті, хто переходить у менеджмент або займає керівні позиції (наприклад, керівник команди ШІ, директор з ШІ), можуть розраховувати на ще вищі зарплати, ніж індивідуальні фахівці з таким самим досвідом. Проте у 2024 році спостерігалася цікава тенденція: деякі зарплати менеджерів знизилися у сферах даних/ШІ [91] (ймовірно, через реструктуризацію компаній та обережність у збільшенні управлінських витрат). Тим не менш, досвідчені менеджери з ШІ (наприклад, понад 10 років досвіду включно з управлінням) можуть отримувати дуже великі зарплати, особливо в потужних технологічних компаніях або стартапах-єдинорогах — часто на рівні старших IC плюс премія за менеджмент. Наприклад, посада “Head of Machine Learning” у 2024 році мала глобальну медіанну зарплату близько 336 500 доларів (хоча за малою вибіркою) [92]. Аналогічно, такі посади як “Director of Machine Learning” мали глобальну медіанну оплату близько 205 800 доларів [93]. Ці дані ілюструють, що підйом кар’єрною драбиною та лідерство у сфері ШІ може бути надзвичайно вигідним. Приклад кар’єрного зростання: молодший vs. старший спеціаліст: Для конкретного прикладу розглянемо інженерів-програмістів у компанії, що спеціалізується на штучному інтелекті, як-от OpenAI. За даними Levels.fyi, L2 (початковий рівень) Software Engineer в OpenAI отримує компенсацію близько $238K, тоді як пакет L6 (старший/провідний) Software Engineer становить приблизно $1,34M на рік [94]. Цей старший рівень, ймовірно, відповідає спеціалісту з десятирічним або більшим досвідом і винятковими результатами. Медіанне значення компенсації в OpenAI для всіх рівнів становило ~$875K [95], що показує, наскільки воно залежить від топових заробітків. Хоча рівень оплати праці в OpenAI є аномально високим, цей приклад ілюструє, як заробітки спеціаліста зі штучного інтелекту можуть стрімко зростати на вершинах досвіду та відповідальності. Підсумовуючи, спеціалісти зі штучного інтелекту мають значне зростання зарплат із досвідом. Уже на стартових посадах вони отримують високу зарплату порівняно з багатьма іншими галузями, але ті, хто досягає рівня старшого індивідуального співробітника або лідера, можуть бачити, як їхня компенсація зростає у рази. Це посилюється тим, що багато компаній використовують компенсацію у вигляді акцій — тобто старший співробітник, який приєднався до успішної AI-компанії на ранньому етапі, може нині володіти акціями вартістю мільйони доларів. Далі в цьому звіті ми розглянемо, як ця динаміка проявляється у Big Tech та провідних лабораторіях, де досвідчені фахівці з AI отримують безпрецедентні зарплати. Відмінності між секторами: Big Tech vs стартапи vs академія vs іншеФахівці зі штучного інтелекту потрібні практично у всіх секторах, але рівень оплати всюди різний. Спостерігаються разючі відмінності в компенсаціях залежно від того, чи працює спеціаліст у великій технологічній компанії, стартапі, академічній установі, фінансовому секторі, сфері охорони здоров’я, державних органах тощо. Нижче ми розглянемо деякі ключові тенденції в оплаті праці в AI залежно від сектору:
Підсумовуючи, місце роботи має великий вплив на заробітну плату в галузі штучного інтелекту. Великі технологічні компанії та фінансовий сектор можуть зробити AI-фахівців мільйонерами; стартапи можуть пропонувати високий потенціал зростання, але трохи нижчу поточну оплату праці (з помітними винятками для добре профінансованих); академічна сфера/державний сектор дають інтелектуальні винагороди, але вимагають зменшення зарплати. Багато AI-спеціалістів обирають сектор роботи відповідно до власних пріоритетів (наприклад, короткостроковий дохід vs. свобода досліджень vs. вплив на державну політику). Втім, спостерігається певне зближення: традиційні галузі, такі як телекомунікації, страхування та консалтинг, підвищують зарплати, щоб залучити AI-таланти, звужуючи розрив із технологічним сектором [126] [127]. Наприклад, консалтингові компанії зараз активно формують AI-команди та платять найвищі оклади дата-сайентистам, оскільки їм потрібно консультувати клієнтів із впровадження AI [128]. Загалом AI-спеціалісти мають безліч варіантів — і багато хто обирає змінювати сектори протягом кар’єри (наприклад, починають в академії, переходять у великий тех або стартап, можливо, згодом працюють у держсекторі), застосовуючи свої цінні навички в різних сферах. Бенчмарки провідних компаній: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft та іншіОдин із наочних способів зрозуміти крайнощі зарплат у сфері AI — розглянути деякі визначні компанії та лабораторії, відомі своїми розробками у сфері штучного інтелекту. Серед них — спеціалізовані науково-дослідні AI-фірми та великі технологічні відділи з AI. Тут ми виділяємо зарплатні бенчмарки та звіти кількох ключових гравців:
На завершення, верхня межа зарплат у сфері ШІ постійно переосмислюється кількома провідними компаніями. Станом на 2024–2025 роки, деякі конкретні орієнтири такі:
Ці цифри можуть здаватися неймовірними, але вони відображають реальність “дефіциту талантів” у технологічній сфері, яка, на думку лідерів, формуватиме майбутнє цілих індустрій. Як зазначає один з аналітиків: “таланти топ-рівня у сфері ШІ зараз мають ціну, яку раніше могли коштувати цілі компанії” [159]. У наступному розділі буде розглянуто, чому це відбувається — попит, нестача талантів та як впливають такі тенденції, як віддалена робота. Фактори впливу на динаміку зарплат: попит на ШІ, дефіцит талантів і віддалена роботаНадзвичайні зарплати та тенденції, про які йдеться, є симптомами ширших процесів на ринку праці в галузі штучного інтелекту. Три основні рушії цього – вибуховий попит на ІІ-навички (у всіх галузях), дефіцит досвідчених фахівців з ІІ та зміни в організації праці, такі як дистанційна робота, що розширює конкуренцію. Ось як кожен із цих факторів впливає на рівень оплати праці: Стрімке зростання попиту на ІІ-навички: Після прориву ChatGPT наприкінці 2022 року та хвилі генеративного ІІ попит на фахівців із штучного інтелекту злетів до небес. Компанії всіх напрямків — від Big Tech до банків і роздрібної торгівлі — змагаються, щоб інтегрувати ІІ у свої продукти й операції [160] [161]. Така “золота лихоманка” (“нам потрібні люди з ІІ НЕМЕДЛЕННО!”) призвела до справжніх змагань за кожного, хто має досвід у ІІ. Аналіз LinkedIn показує різкий стрибок вакансій: наприклад, частка AI-ролей у загальній кількості технічних вакансій у США піднялась із 8,8% у 2019 році до 14,3% станом на середину 2024 року [162] [163]. Тепер кожна галузь наймає (фінанси, медицина, виробництво, консалтинг тощо активно шукають ІІ-таланти [164] [165]), тому кількість відкритих позицій суттєво перевищує число кваліфікованих кандидатів. Спрацьовує проста економіка: коли попит перевищує пропозицію, ціни (зарплати) зростають. Важливо, що штучний інтелект розглядається як стратегічний імператив — компанії бояться залишитися позаду, якщо не зможуть впроваджувати найсучасніші AI-технології, тому агресивно інвестують у таланти. Ця нагальність проявляється у пакетах винагород, які нагадують виплати професійним спортсменам чи голлівудським зіркам для кращих AI-спеціалістів. Як розповіли десятки інсайдерів Reuters, після дебюту ChatGPT рекрутинг дослідників у сфері AI “досіг рівня професійних атлетів” [166]. Однією з причин є те, що компанії вважають, що один першокласний AI-дослідник буквально може створити мільярдні інновації (концепція “інженера 10x”, піднесена до “дослідника 10 000x” в AI [167]). Сем Альтман жартував про “тих дослідників 10 000x” у Twitter [168] — натякаючи, що внесок однієї людини в AI може бути на порядки більшим за середній. Якщо компанія вірить, що найм конкретного AI-експерта може визначити її успіх чи поразку, вона заплатить майже будь-яку ціну — що ми й бачимо у пропозиціях понад $10 млн. І навіть поза елітою, загальний попит сприяє підвищенню зарплат на всіх рівнях. Наприклад, малі та середні компанії, які, можливо, не можуть дозволити собі мільйонні бонуси, все одно мають пропонувати дуже конкурентні зарплати (та бонуси — як гнучкий графік чи цікаві проєкти), щоб привабити AI-інженерів середнього рівня, які можуть отримати пропозиції від Google чи популярного стартапу. Це підвищує середню зарплату з року в рік. Дійсно, станом на 2024 рік “кар’єра у сфері AI є однією з найбільш вигідних, пропонуючи конкурентну оплату, яка зростає разом із досвідом і експертизою” [169]. Бум генеративного AI особливо створив нові ролі (наприклад, інженер підказок, розробник LLM) із високими зарплатами, оскільки попит виник так швидко, що пропозиція не встигала за ним. У квітні 2025 року середня зарплата на AI-позиціях становила близько $160 000 на рік [170] — дуже високий медіанний показник, який відображає, скільки таких вакансій відкривається у найкраще оплачуваних секторах. Дефіцит талантів (Обмежена пропозиція): Хоча багато людей зараз приходять у сфери, пов’язані зі штучним інтелектом, справжніх досвідчених експертів з ІІ (особливо тих, хто має науковий ступінь або значний досвід проєктної роботи) все ще відносно мало. Сучасний ІІ (глибоке навчання тощо) – молода галузь, її справжній вибух стався лише в останнє десятиліття. Це означає, що група професіоналів, які, наприклад, мають понад 10 років досвіду в глибокому навчанні, дуже невелика. Залежно від того, кого ви запитаєте, кількість людей у світі, які можуть створювати передові моделі ІІ, становить лише кілька тисяч [171]. Джерело Reuters зазначило, що до елітної групи можуть належати лише кілька десятків чи кілька сотень людей, які зробили найбільший внесок у прориви з великими мовними моделями [172]. Через цю гостру нестачу у верхньому сегменті зарплати там значно зростають: це “суперзірки ІІ”, які можуть обирати будь-якого роботодавця. Саме тому компанії підходять до найму “як до шахової партії” – ретельно стратегують і витрачаються, щоб залучити ключових гравців [173]. Навіть на менш привілейованому рівні багато вакансій залишаються незаповненими. Звіт Світового економічного форуму виявив суттєвий дефіцит талантів у галузі ШІ у всьому світі, причому попит значно перевищує пропозицію навичок у багатьох країнах [174] [175]. У таких країнах, як Індія, незважаючи на велику кількість інженерів, компанії прогнозують 2,3 мільйона відкритих вакансій у галузі ШІ протягом наступних 3 років, однак кваліфікованих кандидатів недостатньо [176] [177]. Подібна ситуація в Європі: знайти та утримати фахівців із ШІ важко (половина випускників деяких країн їдуть працювати до США) [178] [179]. Дефіцит талантів змушує компанії діяти двома шляхами: платити більше, щоб отримати обмежені ресурси, і розглядати нетрадиційних кандидатів (наприклад, наймати фізиків чи математиків та перенавчати їх у дослідників з ШІ) [180] [181]. Дефіцит також призвів до креативних підходів, таких як створення компаніями внутрішнього навчання (програми підвищення кваліфікації) та використання міжнародного найму. Але у короткостроковій перспективі найшвидше рішення — просто вкладати гроші в проблему, саме тому зарплати такі високі. Аріель Герберт-Восс описав, що лабораторії ШІ ставляться до спеціалізованих експертів як до цінних шахових фігур: потрібно мати достатньо “тур” і “коней”, і ви заплатите скільки треба, щоб не втратити жодної фігури [182]. Поки ШІ залишається ключовою трансформаційною технологією епохи, а експертиза не може бути створена миттєво, рідкісні таланти будуть користуватися ринком продавця для своїх навичок. Дистанційна робота та глобалізація талантів: Поява дистанційної та гібридної роботи додала новий вимір до тенденцій заробітних плат у сфері ШІ. З одного боку, дистанційна робота розширює кадровий резерв для роботодавців – компанії можуть наймати людей за межами свого географічного регіону, зокрема залучати регіони з нижчим рівнем заробітної плати. Це може чинити низхідний тиск на зарплати для деяких посад, якщо компанії вирішують наймати дистанційно з дешевших ринків. Дійсно, деякі фірми намагалися платити співробітникам відповідно до місцевої вартості життя (оплата залежно від місця розташування), що теоретично може заощадити гроші при наймі у менш дорогих регіонах. Наприклад, компанія може найняти інженера зі штучного інтелекту у Східній Європі чи Індії за частку американської зарплати. Однак, дистанційна робота також посилює глобальну конкуренцію за таланти, оскільки кваліфіковані спеціалісти тепер мають доступ до роботодавців з найвищою оплатою у всьому світі, а не лише локально. На практиці це призвело до висхідного тиску на зарплати у багатьох регіонах, адже місцеві роботодавці змушені конкурувати з іноземними пропозиціями. Маємо докази, що зарплатні розриви через місце розташування скорочуються. Дослідження компенсацій стартапів за 2024 рік показало, що 85% стартапів все ще коригують оплату залежно від регіону, але міста поза традиційними центрами швидко скоротили розрив – наприклад, у Маямі та Шарлотті зараз пропонують ~85–90% зарплат Сан-Франциско для ІТ-посад [183] [184]. Навіть історично менш оплачувані регіони (Середній Захід тощо) збільшили оплату праці у сфері ІТ до національного рівня топ сектору. Ймовірно, це пов’язано з тим, що завдяки дистанційній роботі таланти з цих регіонів могли отримати пропозиції від прибережних компаній; щоб їх утримати, місцевим фірмам довелося підняти зарплати. Іншими словами, дистанційна робота створила більш єдиний глобальний ринок для топ-фахівців у сфері ШІ. Талановитий інженер з машинного навчання у Польщі чи Нігерії тепер потенційно може працювати на американську компанію, не переїжджаючи, отримуючи зарплату, ближчу до американського стандарту, ніж ту, яку йому б запропонувала місцева фірма. На практиці багато компаній все ж платять менше у таких випадках (посилаючись на різницю у вартості життя), але розрив скорочується, оскільки у працівників з’являється більше варіантів. З точки зору працівника, дистанційні можливості стали справжньою знахідкою. Це дозволяє фахівцям зі штучного інтелекту жити у регіонах із нижчою вартістю життя, водночас отримуючи високі зарплати, або просто мати більше варіантів (що підвищує їхні переговорні позиції). Опитування показують, що дистанційні працівники часто отримують трохи нижчі зарплати з поправкою на місце розташування (деякі дослідження вказували на зниження на 10-15%, ймовірно, через те, що компанії коригують оплату донизу) [185] [186]. Але ці коригування поступово зникають, як вже було зазначено. Також дистанційна робота дозволила більшій кількості людей зі всього світу увійти у сферу штучного інтелекту, що в перспективі може послабити дефіцит талантів завдяки поширенню знань. Ще одним аспектом є переваги у співвідношенні роботи та особистого життя: Багато спеціалістів з ШІ цінують гнучкість і можуть вибрати роботу, яка передбачає віддалений формат, навіть якщо зарплата трохи нижча. Але, з огляду на високий попит на ринку, компанії часто змушені пропонувати і високу зарплату, і гнучкий графік, щоб отримати кандидатів. Наприклад, компанія, яка намагається найняти затребуваного ML-інженера, може врешті погодитися на топову зарплату та повністю віддалену роботу, бо інакше кандидат має ще 5 пропозицій із такими ж умовами. Підсумовуючи, віддалена робота зробила винагороду в сфері ШІ більш глобально конкурентною. Вона згладжує деякі регіональні відмінності (наприклад, кваліфікований розробник ШІ в Бразилії тепер може отримати роботу з оплатою на рівні США віддалено, що підвищує планку для місцевих бразильських компаній). Це також означає, що компанії можуть шукати спеціалістів ширше, потенційно закриваючи вакансії, які складно було заповнити локально (що може пом’якшити надмірне зростання зарплат на деякі посади за рахунок додаткової пропозиції з-за кордону). Проте для найвищих експертних посад кадрова війна настільки гостра, що віддалена чи офісна робота є мінімальним чинником – ці фахівці можуть диктувати умови й часто готові навіть переїхати, якщо потрібно. Для спеціалістів середнього рівня віддалена робота справді відкриває більше можливостей і може стримувати надмірне зростання зарплат, дозволяючи глобальний розподіл роботи. Коротко кажучи: “Віддалена робота розширює глобальний пул талантів, підвищуючи конкуренцію між роботодавцями за кращі умови” [187]. Це створює більший і конкурентніший ринок для навичок у сфері ШІ. У короткостроковій перспективі така конкуренція переважно вигідна працівникам (бо за них змагаються одразу декілька роботодавців), отже, підштовхує винагороду вгору або вирівнює її. Роботодавці виграють тим, що можуть заповнювати вакансії з будь-яких куточків світу, але це не означає, що вони платять менше за топ-таланти – вони просто отримують доступ до ширшого кола спеціалістів. Інші фактори: Є й додаткові чинники, які варто враховувати:
Щоб підсумувати цей розділ: Стрімке зростання зарплат у сфері ШІ насамперед обумовлене надзвичайно високим попитом і обмеженою пропозицією. Компанії розглядають фахівців зі ШІ як стратегічні інвестиції (звідси й фраза «Фахівці з ШІ варті дев’ятизначних сум» [197] [198] у деяких випадках). Поки дефіцит кадрів не буде подолано (а це може зайняти роки – якщо взагалі стане можливим, враховуючи зростаючий попит на ШІ), слід очікувати, що зарплати залишатимуться високими. Віддалена робота, якщо вже на те пішло, лише посилила конкуренцію за найкращі таланти у всьому світі, що призвело до більш рівних (і часто вищих) зарплат у різних регіонах. Як радить один із експертів із компенсації стартапам: “Готуйтеся до витрат на таланти в ШІ” і будьте готові чітко пояснити вартість опціонів або акцій для нових працівників [199] [200] – це означає, що високі зарплати вже стали нормою, і саме інші складові пропозиції роботодавці мають грамотно враховувати. Регіональні та економічні чинники, що впливають на оплату праціОкрім безпосереднього співвідношення попиту та пропозиції на ринку праці ШІ, на зарплати спеціалістів також впливають різноманітні регіональні та макроекономічні чинники:
По суті, регіональні й економічні чинники формують контекст оплати в AI — впливаючи на те, куди йде талант і як розподіляються бюджети, — однак загальносвітова тенденція йде вгору. Регіони з швидко зростаючою тех-екосистемою демонструють більш динамічне зростання зарплат (Східна Європа — приклад: стартові показники нижчі, але потенційно можливі великі відсоткові прирости щороку [214]). Регіони з високою вартістю життя зберігають свою перевагу, пропонуючи найвищі номінальні зарплати, які часто стають орієнтиром для інших. Цікавий розвиток подій — уряди самі починають усвідомлювати важливість компенсацій для залучення талантів. Наприклад, Велика Британія у 2023 році оголосила про “AI Talent Visa” і фінансування тисячі PhD з AI, фактично намагаючись навчити й залучити фахівців, що з часом може стабілізувати зарплати за рахунок збільшення пропозиції. Звіт Білого дому щодо AI талантів вказує, що США виграють від залучення іноземних студентів у сфері AI, які потім працюють у США [215] [216]. Тобто політика, що впливає на потік талантів, може опосередковано пом’якшити або загострити тиск на зарплати у регіоні. Загалом, регіональні відмінності в оплаті праці у сфері ШІ скорочуються, а економічні чинники, такі як інфляція, є реальними, але другорядними порівняно з технологічними та кадровими факторами. Заробітна плата дата-сайентіста може суттєво відрізнятися між Силіконовою долиною та, скажімо, Варшавою сьогодні, але через п’ять років ця різниця може частково зменшитися, якщо віддалена робота та інвестиції в східноєвропейські технології триватимуть (як зауважив один аналітик, розвивається стартап-екосистема Східної Європи, що може “зрівнятися із Західною Європою” за рівнем зарплат з часом [217]). Проте місцеві умови завжди матимуть значення – навряд чи ви отримаєте рівень оплати Сан-Франциско за роботу з ШІ в країні з набагато нижчою вартістю життя якщо тільки ви не працюєте віддалено на іноземну компанію. Останні тенденції, новини та оновлення політики, які впливають на оплату праці у сфері ШІСфера штучного інтелекту швидко розвивається, і разом із нею обговорення оплати праці. Ось деякі з останніх тенденцій і новин (2024–2025 роки), які впливають на те, як оплачують спеціалістів зі штучного інтелекту і чого їм варто очікувати на ринку праці:
Підсумовуючи, найсвіжіші новини підтверджують, що компенсація в галузі ШІ стрімко зростає і стає частиною суспільного обговорення. Компанії відкрито змагаються між собою, підвищуючи зарплати; уряди поспіхом коригують політики; а працівники адаптуються за допомогою дистанційної роботи та підвищення кваліфікації. Консенсус кінця 2024 року в тому, що ці тенденції збережуться і в 2025 році: «Станом на 2024 рік, кар’єри, пов’язані з ШІ, одні з найперспективніших, пропонують конкурентну оплату, яка зростає разом із досвідом та експертизою» [234]. Якщо не станеться різкого обвалу галузі ШІ чи масового напливу нових фахівців, очікуйте, що спеціалісти з ШІ залишатимуться одними з найбільш оплачуваних професіоналів на ринку праці. Цитати та коментарі експертівДля більшого розуміння наводимо декілька примітних цитат експертів і лідерів галузі щодо зарплат у сфері ШІ та ринку талантів:
Ці погляди разом формують уявлення про ринок праці в сфері ШІ, якого ще не було: де вузькоспеціалізовані фахівці цінуються на рівні топ-менеджерів і зірок шоу-бізнесу, де географія стає меншою перешкодою, а попит значно перевищує пропозицію. Ці цитати також підтверджують: це не просто хайп – реальні компанії дійсно платять такі суми, і експерти визнають причини (нагальна потреба, дефіцит навичок). Для фахівця з ШІ або тих, хто лише розглядає цю сферу, основний висновок – можливості величезні. Втім, високі винагороди передбачають і високі очікування – компанії, що платять $300 тис. чи $3 млн, вимагатимуть результатів найвищого рівня. Це також сигнал для роботодавців і законотворців: інвестувати у розвиток кадрів для ШІ (через освіту тощо) важливо, щоб уникнути постійної боротьби за кадри і ескалації зарплат. Висновки та перспективиНа завершення, період 2024–2025 років відзначається винятково високими та такими, що зростають, зарплатами для фахівців зі ШІ по всьому світу. Основні висновки з цього комплексного аналізу включають:
Що ж чекає нас попереду? Чого варто очікувати? Якщо не станеться раптового спаду інтересу до ШІ, потреба в кваліфікованих кадрах буде тільки зростати. За прогнозами Бюро трудової статистики США на 2026 рік очікується майже 28% зростання рівня зайнятості спеціалістів із даних до 2026 року [258] [259] – це показник того, що попит не знижується. З появою нових підгалузей у ШІ (наприклад, безпека ШІ, етика ШІ, право ШІ) ймовірно з’являться нові категорії робочих місць і відповідні стандарти оплати праці. Однак ми можемо також побачити початок нормалізації: з тим, як дедалі більше університетів випускають фахівців з ШІ і все більше працівників перекваліфіковуються в цій галузі, кадровий резерв поступово зросте. Це може поступово послабити надзвичайний дефіцит талантів на верхівці, можливо, стабілізувавши зарплати. Але будь-який такий ефект може бути нівельований постійно зростаючим масштабом впровадження ШІ. По суті, стеля зарплат у сфері ШІ може не зростати так вибухово (цікаво, чи ми почуємо про $50 млн оферти? Можливо, не масово), але мінімальна та середня заробітна плата ймовірно й далі зростатимуть, оскільки ШІ проникає у всі сфери. Для компаній головний виклик — впоратися з цими витратами, адже не кожен бізнес може дозволити собі платити PhD-спеціалісту з ШІ пів мільйона на рік. Можемо побачити більше креативних рішень (контракти, співпраця з академічними установами тощо), щоб отримати доступ до навичок у сфері ШІ без прямого найму, що може зменшити тиск на зарплати. Стартапи можуть зосередитися на тому, щоб надати середньостатистичним інженерам кращі інструменти ШІ (AutoML тощо), щоб знизити залежність від рідкісних фахівців. Але наразі і в найближчому майбутньому справжні експерти в області ШІ перебувають у дуже виграшній позиції. Для фахівців і нових випускників зараз буквально найкращий час бути у сфері ШІ. Ця кар’єра є «однією з найприбутковіших» у фінансовому плані [260] та інтелектуально захопливою. Як зазначає один з популярних FAQ: «Чи можуть дата-сайентисти добре заробляти? Абсолютно… старші спеціалісти часто отримують понад $200,000… а в топових компаніях медіанна зарплата перевищує $250,000.» [261]. Варто зазначити, що ці дані вже можуть бути заниженими, враховуючи те, що ми бачимо зараз. Підсумовуючи, фахівці з ШІ у 2024–2025 роках знімають вершки з ідеального шторму: революційних технологій, невгамовного попиту галузі і обмеженого доступу до талантів. Зарплати досягли історичних максимумів і стали темою обговорень на перших шпальтах. Хоча ринок зрештою може збалансуватися, у короткостроковій перспективі найкраща порада для організацій — закладати щедрі бюджети на залучення фахівців з ШІ, а для окремих спеціалістів — розвивати навички і впевнено вести переговори про оплату, оскільки перевага зараз на вашому боці. Як кажуть: «Якісний талант не дорогий — він безцінний», і компанії у сфері ШІ це чітко доводять, судячи з екстраординарних зусиль (і бюджетів), які вони вкладають у залучення таких фахівців. 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