Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

Фрагмент исследования

1/19

Команда DevCrowd опросила 450 специалистов, работающих с данными. Респонденты рассказали, как устроена их работа, что помогает им быть эффективными и как они планируют развиваться.

Опрос проводился в течение июня 2025 года. Респондентами стали специалисты в области Data Science, ML-инженеры, Data-аналитики, Data-инженеры, руководители команд и другие Data-специалисты. 79,1% опрошенных проживают в России, 2% — в Сербии, 1,6% — в Казахстане. Среди российских городов топ-3 по числу респондентов занимают Москва (53,4%), Санкт-Петербург (17,8%) и Екатеринбург (4,2%).

Ключевые выводы:

• 25,1% респондентов пришли в Data-направление из специальностей, не связанных с ИТ. 40% начали карьеру с работы с данными;
• наиболее популярные направления работы Data-специалистов — FinTech и банки (20,5%), ИИ и нейросети (15,6%), а также автоматизация бизнеса (12,7%). В пятерке лидеров E-commerce (10,2%) и доски объявлений (4%);
• только 11% респондентов ежедневно ходят в офис. Это на 5 п. п. меньше, чем год назад. Доля тех, кто полностью работает удаленно, увеличилась с 36,6% до 39,5%;
• больше 80% представителей специальностей Data Scientist и ML-инженер указали, что разрабатывают или внедряют ИИ-модели. Data-инженеры и аналитики сосредоточены на пайплайнах и визуализации. Подготовка и поддержка качества данных — единственные задачи, которые объединяют все роли в отрасли;
• 42% респондентов хотят улучшить навыки использования и настройки ИИ-инструментов;
• 86,7% опрошенных регулярно используют Python (86,7%) и Jupyter (75,8%) для анализа данных. В пятерке лидеров SQL (51,1%), Excel (31,9%) и Google Sheets (17%);
• для подготовки, трансформации и хранения данных чаще всего используются PostgreSQL (54,2%), Airflow (46,2%) и ClickHouse (39,5%);
• 27% Data-специалистов используют в работе внутренние LLM-решения. В лидерах среди ИИ-инструментов — ChatGPT (72,8%), DeepSeek (47,3%), Gemini (22,6%), Claude (22,4%) и Perplexity (20,6%). YandexGPT на девятом месте среди внешних решений (7,9%), GigaChat — на десятом (5,9%);
• каждый пятый опрошенный в минувшем году прошел курсы обучения по ИИ и LLM;
• 37,3% респондентов не планируют в ближайшее время менять работу. 71,8% удерживают на текущей работе сложные и интересные задачи, 69,8% — наличие удаленного режима работы, 62,4% — уровень зарплаты. Вместе с тем 79,6% специалистов хотят большую зарплату;
• самые привлекательные работодатели — «Яндекс» (54,5%, −3,4 п. п.), «Авито» (46,8%, +14,2 п. п.) и Т-Банк (41,1%, −4,2 п. п.). В десятку лидеров входят Ozon (39,8%), «Сбер» (25,8%), X5 Retail Group (25,8%), Aviasales (22%), банк «Точка» (19,7%), Альфа-Банк (19,7%) и VK (17,8%).

Специалисты DS/ML/ИИ-направлений в 2024 году

Расскажите знакомым: