Сколько зарабатывают в IT в 2026 году: цифры по грейдам, ролям и городам

Разговор про зарплаты в IT обычно выглядит так: кто-то называет цифру из своего оффера, кто-то из чужого поста в телеграме, и оба уверены, что говорят про рынок. На самом деле оба говорят про свою выборку из одного-двух человек.

Собрал, что показывают открытые источники на середину 2026 года, с оговорками про то, почему цифры расходятся.

Разработка: медианы по грейдам

Медианная зарплата разработчика в России в 2026 году держится около 180 тысяч рублей в месяц, и это заметно выше начала года.

По грейдам разброс такой:

Junior. Москва 80–130 тысяч, регионы 60–95 тысяч.

Middle. Москва 170–280 тысяч, регионы 130–210 тысяч.

Senior. 280–450 тысяч, отдельные офферы доходят до 550.

Сразу обратите внимание на ширину вилок. Разница между нижней и верхней границей на мидле почти двукратная, и это не погрешность: внутри одного грейда сидят люди с очень разной ответственностью. Формально мидл, а по факту тянет архитектуру всего сервиса.

Города

Москва по медиане 225–230 тысяч. Петербург примерно на 20–30 процентов ниже, города-миллионники 140–170 тысяч.

Удалёнка сгладила географию, но не отменила: компании по-прежнему считают вилку от локации, особенно если требуют выходить в офис хотя бы иногда. Полностью распределённые команды платят ровнее, но их меньше.

Языки: разница есть, но не решающая

На апрель 2026 самые высокие медианы у Go (около 260 тысяч), Scala (250) и связки Kotlin со Swift (240).

Тут важно не перепутать причину со следствием. Go платит больше не потому, что язык волшебный, а потому что на нём чаще пишут высоконагруженные сервисы в компаниях, которые в принципе платят выше рынка. Выучить Go за месяц и получить плюс сто тысяч не выйдет: платят за задачи, а язык идёт в комплекте.

Данные: аналитики и дата-сайентисты

Тут разброс между ролями заметнее, чем в разработке.

Аналитик данных. Джун в Москве стартует с 81–109 тысяч по медиане hh, мидл выходит на 108–125 тысяч, сеньоры и тимлиды доходят до 243–289 тысяч.

Data Scientist. Медиана по России около 285 тысяч, по Москве 278 тысяч, верхний квартиль 333 тысячи. Хабр Карьера показывает средний доход около 223 тысяч, и это нормальное расхождение: разные выборки и разные способы считать.

Отдельная история это разрыв внутри самой профессии: инженеры, которые работают с дообучением больших языковых моделей, получают на четверть-треть больше коллег из классического анализа данных. Это самый быстрый сдвиг рынка за последние пару лет, и он ещё не устоялся.

Почему цифры в отчётах не сходятся

Каждый раз, когда вы видите две разные вилки для одной роли, причина в одном из четырёх пунктов.

Разная база. Хабр Карьера опрашивает своих пользователей, hh считает по вакансиям, кадровые агентства смотрят свои сделки. Аудитории разные, значит и медианы разные.

Вакансия против оффера. В объявлении пишут одно, на выходе договариваются о другом. Иногда выше, иногда ниже.

До налога или после. Разница в 13 процентов, а иногда и больше. Уточняйте всегда, особенно когда сравниваете свою зарплату с чужой.

Что входит в цифру. Голый оклад, оклад с премией, оклад с годовым бонусом и опционом. Три разных числа для одного человека.

Практический вывод: пользуйтесь медианой, а не средним, и смотрите на источник. Среднее по IT легко задирает десяток офферов уровня senior в бигтехе.

Что реально двигает вашу вилку

Грейд решает многое, но внутри грейда разброс двукратный, и вот от чего он зависит.

Индустрия. Финтех и e-commerce платят выше, госсектор и аутсорс ниже. Разница между крайностями бывает больше, чем между грейдами.

Размер компании. Крупные платят стабильнее и структурнее, стартапы иногда дают выше, но с рисками и часто с опционом вместо денег.

Редкость навыка. Не язык сам по себе, а связка: например, человек, который умеет и в ML, и в продакшн-инженерию, стоит дороже двух специалистов по отдельности.

Умение проходить собеседования. Самый недооценённый пункт. Два инженера одинакового уровня получают офферы, различающиеся на треть, просто потому что один умеет внятно рассказывать про свою работу, а второй мнётся на вопросе «расскажите про сложную задачу».

Как понять свою рыночную вилку

Способ ровно один: сходить на несколько собеседований. Не для смены работы, а для калибровки. Три-четыре процесса дают гораздо более честную картину, чем любой отчёт, потому что вам называют цифру именно за ваш опыт.

Побочные эффекты приятные: вы узнаёте, какие требования выросли, где у вас дыры, и перестаёте нервничать перед интервью.

Единственное условие: не приходить на них холодным. Собеседование, проваленное на базовых вопросах, даёт не рыночную вилку, а испорченное настроение.

Для этого мы и собрали Сеньорчика: вопросы с реальных технических собеседований по одиннадцати ролям, с разбором каждого и движком, который возвращает темы, где вы ошибаетесь. Десять минут в день в Telegram, начать можно бесплатно.

Источники

Цифры собраны из открытых обзоров середины 2026 года: Хабр Карьера, гайд по зарплатам HireHi, обзор зарплат разработчиков Quick-Offer, барометр Rabota-Help по Data Scientist, разбор профессии аналитика на Хабре. Данные обновляются, поэтому перед переговорами стоит перепроверить свежие срезы.