Кандидат открывает три вакансии: DevOps-инженер, Data Engineer, Data Scientist. Везде IT, везде сильный стек, везде цифры примерно из одного коридора. По Хабр Карьере средние зарплаты близкие: DevOps — около 239 666 ₽, Data Engineer — 246 333 ₽, Data Scientist — 235 000 ₽. По Glassdoor в Москве медианы тоже рядом: примерно 225 000 ₽, 229 000 ₽ и 238 000 ₽.

🚩 На первый взгляд кажется: три роли стоят почти одинаково. Но рынок устроен хитрее.

🟣 DevOps может быть специалистом на 180–240 тыс. ₽, который поддерживает инфраструктуру. А может быть senior DevOps/SRE на 400–550 тыс. ₽, который отвечает за Kubernetes, CI/CD, отказоустойчивость, безопасность, инциденты и цену простоя.

🟣 Data Engineer может получать около 250 тыс. ₽, если строит пайплайны и работает с хранилищами. Но senior/lead-уровень уже уходит в 300–600 тыс. ₽ и выше, потому что там появляются DWH, Kafka, Spark, Airflow, качество данных и ответственность за весь data-контур компании.

🟣 Data Scientist — самая неровная история. В одних выборках видно 140 тыс. ₽, в других — 235–238 тыс. ₽. А AI/ML-роли в верхнем сегменте уже выходят на 300–500 тыс. ₽+. Разница не в названии, а в том, делает человек модель «в ноутбуке» или доводит ML/LLM-решение до продукта, выручки, экономии и управленческого результата.

✔️ Главный вывод: рынок платит не за модное название роли.

💰 Он платит за масштаб последствий. DevOps дороже там, где ошибка останавливает сервис. Data Engineer дороже там, где без данных не работает бизнес. Data Scientist дороже там, где модель превращается в реальный продуктовый или финансовый эффект.

В полном обзоре разобрали зарплаты DevOps-инженеров, Data Engineer и Data Scientist в 2026 году: вилки, верхний слой рынка, различия ролей и 6 карьерных кейсов роста дохода. Читать обзор >>

❓ А какая роль, на ваш взгляд, сейчас недооценена рынком сильнее всего: DevOps, Data Engineer или Data Scientist?

#зарплаты #ITкарьера #devops #dataengineer #datascientist #сергеймамченко