Комментарии 9
Можно использовать как идею для создания сервиса\сайта. Может взлететь.
Исполнено!
Если будет интересно: https://habr.com/ru/post/689990/
О у нас спор с текущим работодателем - сколько должны получать через год нормальной работы тестировщики ПО по меркам Москвы (ручное тестирование).
Моя версия есть habr.зарплаты и там на основании хх анкет медианная зарплата 100К (средняя 108 539р). Ответ зам.дира все методики не работают, по резюме смотреть нельзя, в вакансиях фирмы отднодневки и т.д.
Хорошо, иду на hh.ru, делаю выборки за последний месяц по резюме с заплатой и опытом работы, отклоняю все где курсы и работа не в тестировании, получаю 45 резюме, сортирую, отбрасываю по 2% сверху и снизу, считаю медиану - ровно 100 000р. Идем дальше выбираем вакансии, с опытом 1-3 года, с зарплатой, учитываем только нижнюю вилку, если указано до yyy, отбрасываем. Набралось 65 вакансий, сортируем по ЗП и отбрасываем верх и низ по 2%, считаем медиану - ровно 100 000р. Вот это неожиданность. Так же стоит отметить, что на одного специалиста с опытом (из всех, включая закрытые зарплаты) приходится по две вакансии, а вот без опыта на 26 тестировщиков всего одна вакансия, не требующая опыта работы.
Использование зарплат с HR-агрегаторов несет в себе вполне определенную проблему: вы анализируете не рыночные зарплаты как таковые, а зарплаты компаний, которые готовы их раскрыть. Чем выше зарплата, - тем менее охотно работодатели её указывают. Так что ваша оценка будет заниженной.
Чтобы такой сервис давал максимально точную оценку - нужны эксклюзивные данные по реальным заработным платам. Причем в первую очередь интересны не текущие зарплаты, а недавние наймы (т.е. текущий рынок). Например, украинский сайт для анонимного поиска работы джинн (djinni.co) предоставляет статистику по недавним наймам через телеграм бот (@djinni_jobs_bot). Пример использования: /howmuch middle python
Содержание поста оказалось неожиданным (приятно неожиданным) - не ожидал увидеть целый мануал по статистике в доступном изложении. Автор порадовал )
А в качестве критики могу только сказать, что главная проблема - в данных. И в том чтобы правильно оценить свое место на полученном распределении.
ps поздравления с новой работой )
Спасибо большое за ободряющий комментарий!
Спустя длительное время возвращаюсь с ответом.
А в качестве критики могу только сказать, что главная проблема - в данных. И в том чтобы правильно оценить свое место на полученном распределении.
Абсолютно верно. Это целая головная боль как из данных получить информацию. Не хотел бы вдаваться в пространные рассуждения, но придётся... Отмечу, что можно играться комплексно: где не помогают числовые методы - можно поставить административные (обоснованные) ограничители. Если 1 методика не раскрывает полноту, можно параллельно использовать несколько - увеличив, правда, порог вхождения.
Если будет время/желание могу "прорекламировать" https://habr.com/ru/post/689990/ - тут именно "воплощение" идей данной статьи
Сколько ты стоишь? Метод анализа вакансий с HR-агрегаторов