Специалист по данным vs Заработная плата инженера по машинному обучению

В чем разница между этими двумя популярными техническими ролями?

Вступление

Эта статья не направлена на сравнение ролей, как если бы кто-то заслужил больше денег или нет, а вместо этого представляет собой руководство, позволяющее профессионалам в этих двух областях оценивать свою текущую зарплату. Как ни банально, но все же важно помнить об этих двух вещах, когда просите более высокую зарплату: не помешает попросить, а иногда вы не получите того, о чем не просите . Имейте в виду, что это более общие статистические данные, так как вы можете быть конкретными, если хотите, чтобы узнать, какой должна быть ваша зарплата. Вместо этого эти значения являются руководством для вас. С учетом сказанного, давайте обсудим эти две роли в отношении заработной платы на каждом уровне стажа, чтобы вы могли лучше понять, где вы должны быть по сравнению с другими, работающими в качестве специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению, а также для рекрутеров, чтобы оценить компенсационные пакеты своих компаний. . В дополнение к вышесказанному, я также буду обсуждать, согласен ли я с этими цифрами или нет, так что продолжайте читать, если вы хотите узнать больше о зарплатах специалистов по данным и инженеров по машинному обучению.

Специалист по данным

У специалистов по обработке данных, похоже, более расплывчатое описание работы, а у инженеров по машинному обучению более последовательные и конкретные. Уровни стажа на этих должностях также немного различаются - наука о данных использует свои собственные уровни, а инженеры по машинному обучению могут больше следить за названиями программной инженерии.

Например, типичный карьерный путь специалиста по данным будет следующим (вы также можете ожидать, что числа в названиях будут представлять стаж, например I, II и III):

Специалист по данным начального уровня → Специалист по данным → Старший специалист по данным

и в зависимости от того, чем вы хотите конкретно заниматься, вот более высокие должности в науке о данных:

Ведущий специалист по анализу данных - менеджер по анализу данных - директор по анализу данных

из которых все они могут быть на одном уровне, но в конечном итоге это зависит от вашей компании. Например, у некоторых компаний может быть одна и та же роль, а у другой эти три роли могут следовать иерархии, которую вы видите выше. Теперь, когда мы знаем о разных должностях, давайте посмотрим на их зарплаты.

Имейте в виду, что эти роли основаны на среднем показателе в США (на основе PayScale [3]):

Средний специалист по общим данным → $96,455
Средний специалист по данным начального уровня → $85,312 (1 год)
Средний специалист по работе с данными в начале карьеры → $95,121 (1–4 года)
Средний научный сотрудник среднего звена → $109,696 (5–9 лет)
Средний опытный специалист по данным → $136,051 (10–19 лет)

Я согласен? Нет.

Я считаю, что все они находятся на нижнем уровне, и их нужно сместить на один уровень, поэтому я бы переместил зарплату в середине карьеры на зарплату в начале карьеры и так далее.

Теперь давайте рассмотрим некоторые крайности в нескольких конкретных городах, чтобы понять, чем они могут отличаться в отношении своей карьеры (я чувствую, что большинство специалистов по данным находятся в этом ведре):

Нью-Йорк → 104 705 долларов
Остин → 98 269 долларов
Лос-Анджелес → 100 234 $
Альфаретта, Грузия → 86 476 долларов
Сан-Франциско → 122634 доллара
Пеория, Иллинойс → 83524 долларов

Как видите, существует довольно большой диапазон для того же количества опыта, в зависимости от того, где вы живете, при этом сельский город в Иллинойсе находится на нижнем уровне, а Сан-Франциско - на верхнем уровне (наугад , сельские, популярные города).

Помимо местоположения, при оценке заработной платы следует учитывать и другие факторы:

Бонус, акции, навыки, сертификаты, образование, контракт / полный рабочий день, промышленность

Все эти данные о заработной плате собираются из PayScale, и если вам нужна более конкретная оценка текущей работы,« предложения о работе или просто изучения , то вы можете использовать обзор заработной платы [4]. Теперь, когда у нас есть представление о диапазонах окладов в области науки о данных, давайте перейдем к следующей роли.

Инженер по машинному обучению

Инженер по машинному обучению часто управляет тем, что создают специалисты по данным, - с точки зрения модели, с навыками, больше связанными с разработкой программного обеспечения.

Вот несколько примеров ролей инженера по машинному обучению:

Инженер по машинному обучению → Старший инженер по машинному обучению

Однако в некоторых компаниях инженер по машинному обучению может на самом деле называться «инженер-программист» и может использовать соответствующие титулы, такие как Staff, Principal и т. Д.

Вот несколько примеров средней зарплаты инженеров машинного обучения в США [6] (вы также можете ожидать, что числа в заголовках будут представлять стаж, например I, II и III)

Средний инженер по машинному обучению → $113,143
Средний инженер по машинному обучению среднего звена → $138,189

Я согласен? Да.

Я считаю, что эти цифры больше соответствуют тому, какой должна быть наука о данных.

Просто сравнив общую и среднюю зарплату инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных, можно увидеть значительный скачок. Например, средний инженер по машинному обучению был на $17,000 больше, чем специалист по анализу данных, а для среднего уровня карьеры разница была $30,000. Вы также должны увидеть сходство между увеличением или уменьшением в конкретных городах, как мы видели для специалистов по данным.

Я считаю, что причина такой огромной разницы в заработной плате для одного и того же относительного уровня стажа заключается в том, что роли инженера по машинному обучению часто представляют собой сочетание инженерии программного обеспечения и науки о данных - это не всегда так, но я думаю, что это может объяснить скачок. в оплате.

Еще одним фактором этого различия является то, что некоторые роли в науке о данных на самом деле являются ролями аналитика данных, что было неожиданностью для меня во время собеседования, поскольку я всегда предполагал, что наука о данных использует алгоритмы машинного обучения, но иногда это может быть больше SQL / анализ данных / отчет, в зависимости от компании.

Резюме

В целом, существует бесчисленное множество факторов, которые могут повлиять на заработную плату любой из этих ролей, и особенно если вы уже являетесь специалистом по данным или инженером по машинному обучению, вы можете понять, что вам нужно больше, чем просто несколько функций, чтобы объяснить разницу в ваша цель, которой в данном случае является размер заработной платы.

Подводя итог, вот несколько ключевых выводов науки о данных в сравнении с зарплатами в машинном обучении:

* Average US data scientist salary $96,455
* Average US machine learning engineer $$113,143
* Data scientists can be more analytical/product-focused, while machine learning engineers can be more software engineering focused
* Several factors contribute to salary, the most important most likely being seniority and city

Надеюсь, моя статья была вам интересна и полезна. Пожалуйста, не стесняйтесь комментировать ниже, если вы согласны или не согласны с этими сравнениями зарплат. Почему или почему нет? Какие еще факторы, по вашему мнению, важно отметить в отношении заработной платы? Конечно, их можно прояснить еще больше, но я надеюсь, что смог пролить некоторый свет на разницу между зарплатами инженеров в области обработки данных и машинного обучения.

Наконец, как вы видите влияние удаленных должностей на заработную плату, особенно когда город является таким важным фактором при определении заработной платы?

Спасибо за чтение!

Я не связан ни с одной из этих компаний.

Не стесняйтесь проверить мой профиль, Matt Przybyla, и другие статьи, а также подписаться на получение уведомлений по электронной почте для моих блогов, перейдя по ссылке ниже, или нажав на значок подписки вверху экрана рядом со значком подписки, и свяжитесь со мной в LinkedIn, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии.

Ссылка для подписки: https://datascience2.medium.com/subscribe