(3) 연봉과 보상 Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst각 직군별로 차이를 한번 알아보려고 합니다.
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경영/비즈니스 직군 | 개발 직군 | ||||
경영지원 | 데이터 분석가 | 데이터 엔지니어 | 데이터 사이언티스트 | 백엔드 개발자 | |
초봉 | 2904만 | 3357만 | 3391만 | 3509만 | 3290만 |
5년차 | 4150만 | 5051만 | 5148만 | 5322만 | 4841만 |
10년차 | 6375만 | 7231만 | 7907만 | 8106만 | 7179만 |
그런데 이 정보를 볼 때 주의하셔야할 것이, 같은 IT회사안에서라면 개발자보다 데이터 관련 직렬이 특별히 더 높은 처우를 받을 것으로 생각되진 않아요.
대체로 데이터 직군이 보상이 더 높아보이는 이유는 빅데이터를 전문적으로 다루는 조직을 꾸릴만한 회사라면 일반적으로 기술적으로 발전되어있는 '규모 있는' 회사인 경우가 많을 것이며, 상대적으로 그러한 회사의 보상이 높은 것이 이유일 것으로 생각됩니다.
아무리 작은 중소기업이라도 IT서비스를 하려면 내부든 외주든 '필수적으로' 백엔드 개발자와 경영지원팀은 필요하지만, 빅데이터 분석 시스템은 전혀 필수적인 시스템은 아니기 때문이죠. 이미 서비스가 크고, 데이터가 많은 배부른(?) 회사들이 주로 이런 빅데이터 시스템을 갖추고 관련 직원을 뽑을 니즈가
있단 말이죠. 그런 기업들은 아무래도 보상도 상대적으로 더 높을 확률이 크고요.
따라서 만약 빅데이터 조직이 있는 기업만 놓고 통계를 낸다면 개발자와 데이터직군간 크게 차이가 나지는 않을 것으로 예상됩니다.
또 하나 위 자료를 보면 재미있는 것은 미국보다 우리나라가 전체적으로 낮기도 하고, 직군별 차이도 훨씬 작게 분포합니다. (공평하게 낮다..)
미국 같은 경우 특히 테크 기업들을 중심으로 상대적으로 엔지니어링 직군에 대해 보상이 훨씬 큰 경우가 많은데요, 우리나라도 최근 들어 그런 경향이 조금 나타나긴 하지만 차이가 커봐야 1천만원 내외인 경우가 많죠. 그것도 아주 최근에, 일부 기업에서만 나타난 경향이기도 하고요.
참고로 우리나라의 IT대기업이나 주요 스타트업에 근무하시는 지인들의 경우를 보면, 경험적으로, 보통 위의 원티드 기준 평균 연봉에서 1.5배~2배 정도 범위가 많은 것 같습니다. 미국 사례 역시, 미국 빅테크(FANG 등) 엔지니어들만 평균을 낸다면, 위의 Indeed 평균 대비 1.5배~2배 정도로 보셔도 될 듯 합니다.
(빅테크 기업들의 직군별/레벨별 보상에 대해서는 https://www.levels.fyi/ 사이트에서 꽤 정확하게 알아볼 수 있습니다)
자 이렇게 빅데이터 관련된 대표적인 데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자의
1. 직군별 역할과 정의
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2. 직군별 필요 역량/기술
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3. 직군별 보상, 연봉
까지 일반적인 자료들을 기준으로 한번 알아보았습니다.
혹시 관련해서 추가로 질문이 있으시면 댓글 또는 메일로 주시면 답변드려보겠습니다.
특히 취준생분들이 해당 분야나 진로 관련해서 질문 있으시면 언제든 질문 주세요.
Disclaimer
위에서도 언급했지만, 회사마다, 팀마다 역할이 일률적으로 명확하게 정의되기는 힘듭니다. 위의 구분법은 절대적인 기준이 아니라 매우 일반적인 기준으로, 데이터 직군을 잘 모르시는 분들에게 기본적인 컨셉을 공유드리기 위한 자료입니다. 혹시 잘못된 내용이 있으면 언제든 말씀 주세요.
참조
https://www.edureka.co/blog/data-analyst-vs-data-engineer-vs-data-scientist/
https://data-flair.training/blogs/data-scientist-vs-data-engineer-vs-data-analyst/
https://www.dataquest.io/blog/data-analyst-data-scientist-data-engineer/