Інженери даних у Сполучених Штатах отримують компенсацію вище середнього рівня. Медіанна загальна річна зарплата інженера даних становить $131,000, включаючи базову зарплату та додаткові виплати, такі як бонуси та розподіл прибутку.
Що робить інженер даних?
Інженери даних відповідають за інженерію систем, які зберігають, витягують та обробляють дані. Вони створюють та підтримують бази даних додатків, а також керують інфраструктурою, що забезпечує їхню роботу. Інженер даних може відповідати за сховище даних SQL та сховище даних NoSQL, як-от MongoDB, забезпечуючи доступність даних.
Вони є частиною команди, яка включає інженерів-програмістів, розробників, аналітиків даних та дизайнерів. Їхні обов'язки можуть варіюватися, але часто включають:
- Проєктування індексів у сховищах даних.
- Вибір найкращої технології зберігання (SQL або NoSQL).
- Забезпечення актуальності сховища даних та його реплікації на кількох машинах.
- Налаштування сховищ даних.
- Створення планів запитів та перевірка результатів.
- Виявлення закономірностей в історичних даних.
- Аналіз та оптимізація продуктивності баз даних.
Скільки заробляють інженери даних?
За даними Glassdoor, медіанна загальна зарплата інженера даних становить $131,000 на рік. Медіанна загальна зарплата старшого інженера даних становить $171,000 на рік.
Фактори, що впливають на зарплату інженера даних
Рівень заробітку інженера даних залежить від рівня освіти, сертифікацій, років досвіду, розміру компанії, галузі та місця розташування.
Освіта
Ступінь бакалавра зазвичай є мінімальною вимогою для більшості посад інженерів даних. Компанії часто вимагають ступінь магістра або професійну докторантуру для старших ролей, що може збільшити потенціал заробітку.
Сертифікації
Спеціалізовані сертифікації, такі як Google Professional Data Engineer та SAS Certified Big Data Professional, можуть значно збільшити заробіток. Сертифікації від IBM, Amazon, Google, Oracle та Microsoft також можуть допомогти отримати роботу на спеціалізованих посадах.
Рівень досвіду
Зі зростанням досвіду зарплата інженера даних, ймовірно, зростатиме. За даними Payscale:
- Інженери даних з 1-4 роками досвіду: в середньому $93,397 на рік.
- Професіонали з 10-19 роками досвіду: в середньому $127,578 на рік.
- Професіонали з понад 20 роками досвіду: в середньому $134,082 на рік.
Місце розташування
Заробіток відрізняється залежно від місця розташування. Частково це пояснюється різницею у вартості життя. Медіанна річна зарплата інженера даних у деяких містах США (станом на жовтень 2025 року):
- Сан-Франциско, Каліфорнія: $220,000
- Х'юстон, Техас: $173,000
- Сан-Хосе, Каліфорнія: $172,000
- Сіетл, Вашингтон: $146,000
- Нью-Йорк, Нью-Йорк: $144,000
- Лос-Анджелес, Каліфорнія: $140,000
- Чикаго, Іллінойс: $129,000
- Ель-Пасо, Техас: $111,000
Розмір компанії
Розмір компанії часто впливає на зарплати інженерів даних. Більші роботодавці, такі як IBM, Amazon, Meta та Google, як правило, пропонують вищі зарплати та мають більші, досвідченіші команди з науки про дані.
Варіації назв посад
Назви посад інженерів даних можуть відрізнятися, впливаючи на зарплату. Медіанна загальна зарплата для деяких пов'язаних посад (станом на жовтень 2025 року):
- Архітектор корпоративних даних: $231,000
- Архітектор баз даних: $166,000
- Хмарний інженер даних: $161,000
- Інженер Hadoop: $156,000
- Інженер даних науки: $147,000
- Інженер великих даних: $142,000
- Інженер штучного інтелекту: $138,000
- Інженер інформаційних систем: $138,000
Як стати інженером даних?
Щоб стати інженером даних, необхідно розвивати міцну базу компетенцій у технологіях баз даних та кодуванні. Зазвичай потрібен щонайменше ступінь бакалавра, деякі сертифікації та професійний досвід. Ця сфера є складною, вимагає розуміння потоку даних, їхньої доставки вченим з даних для подальшого аналізу або навчання алгоритмів машинного навчання. Також необхідно розуміти великі дані та вміти інтегрувати їх у додатки бізнес-аналітики, а також знати мови програмування, такі як Python, R та SQL.
Що це означає для розробників
Ця інформація надає розробникам чітке уявлення про потенційний дохід у сфері інженерії даних та фактори, що його формують. Вона підкреслює важливість освіти, сертифікацій та досвіду для кар'єрного зростання та збільшення заробітної плати.
Ключові факти
-
Медіанна загальна річна зарплата інженера даних у США становить $131,000.
-
Медіанна загальна річна зарплата старшого інженера даних становить $171,000.
-
Мінімальною кваліфікацією для більшості ролей інженера даних є ступінь бакалавра.
-
Спеціалізовані сертифікації можуть значно збільшити заробіток інженера даних.
-
Досвід, освіта, сертифікації, розмір компанії, галузь та місце розташування є ключовими факторами, що впливають на рівень зарплати.
Джерела
Попередні статті
Управління даними в SDLC стає критичним через швидкість систем ШІ
Зі зростанням впровадження агентного ШІ та обмеженою участю людини, управління даними в життєвому циклі розробки програмного забезпечення (SDLC) стає критично важливим. Незважаючи на впевненість у результатах ШІ, більшість компаній не мають автоматизованих аудиторських слідів, що створює ризики.
Claude Fable 5: Потужний, але тимчасово недоступний інструмент для кодування
Claude Fable 5, нова модель від Anthropic, була доступна лише 72 години, перш ніж її призупинив уряд США. Автор ділиться враженнями від її можливостей у кодуванні, порівнюючи з Claude Opus 4.8.
GLM-5.2 від Z.ai: відкриті ваги та лідерство серед моделей кодування, але API має ризики для даних
Компанія Z.ai випустила повні ваги своєї 753-мільярднопараметричної моделі GLM-5.2 за ліцензією MIT. Модель демонструє високі результати в бенчмарках кодування, посідаючи друге місце на Code Arena та лідируючи серед відкритих рішень. Однак використання API Z.ai пов'язане з ризиками передачі даних через китайське законодавство.
Наступні статті
Зростання ШІ вимагає переосмислення енергопостачання та охолодження центрів обробки даних
Зростання штучного інтелекту кардинально змінює вимоги до центрів обробки даних, вимагаючи переосмислення підходів до енергопостачання та охолодження. Нові AI-навантаження генерують більше тепла та споживають більше енергії, що призводить до необхідності інтегрованих рішень та модульних підходів для забезпечення ефективності та масштабованості.
Чому Data Scientist вивчив веб-розробку: Мотивація та покроковий посібник
Data Scientist ділиться своїм досвідом вивчення веб-розробки, пояснюючи чотири ключові причини та надаючи практичні поради щодо навчання, включаючи вибір курсів, технологій та інструментів для запуску проєктів.
Федеральні регулятори США вимагають прискореного доступу до електромереж для центрів обробки даних ШІ
Федеральна комісія з регулювання енергетики (FERC) зобов'язала шість регіональних операторів електромереж прискорити процеси підключення для великих споживачів електроенергії, зокрема центрів обробки даних ШІ, які прагнуть доступу до високовольтної передавальної системи.