כמה מרוויח מדען נתונים ב-2024 יפתיע אותך

בואו נודה על האמת, יש מקצועות שרק לשמוע את השם שלהם גורם לכם לדמיין צ'קים שמנים, חשבונות בנק מתפוצצים ושקיעות רומנטיות עם קוקטייל ביד על אי אקזוטי.

מדען נתונים? זה אחד מהם.

כן, המקצוע המסתורי הזה, שכולם מדברים עליו בלחש בשנים האחרונות, הפך לסוג של מיתוס אורבני בעולם הטכנולוגיה והפיננסים.

"הם עושים מיליונים", לוחשים בפינות הקפה.

"כל החברות הגדולות רודפות אחריהם", מצקצקים בלשונם בחדרי ישיבות, כאילו מדובר במציאת זהב טהור.

אבל האם כל הטירוף הזה סביב מדעני הנתונים הוא באמת מוצדק?

האם השכר שלהם באמת מרקיע שחקים או שאנחנו קורבנות של הילה ורודה שנוצרה סביב מקצוע נוצץ, שנשמע קצת כמו מדע בדיוני?

אל דאגה, אתם עומדים לגלות את האמת העירומה, על כל פרטיה ורבדיה, בלי להשאיר אבן על אבן.

הכינו את עצמכם למסע עמוק אל נבכי עולם השכר של מדעני הנתונים, שינפץ לכם מיתוסים, יגלה לכם סודות וישאיר אתכם עם כל הכלים והתובנות שאתם צריכים.

לא תצטרכו לחזור לגוגל. מבטיחים.

האם מדען נתונים באמת מרוויח כמו מכשף? כל מה שרציתם לדעת על השכר בעולם הנתונים

1. הטרנד החם שכבש את העולם: למה כולם פתאום רוצים מדען נתונים?

בואו נדבר רגע על ההייפ.

כי לפני שנספור שטרות, צריך להבין למה בכלל המקצוע הזה נחשב לכל כך מבוקש?

מה הסוד מאחורי הקסם הזה?

בעידן שבו נתונים הם הזהב החדש, מדעני נתונים הם לא פחות מהכורים, הצרפנים וגם התכשיטנים שמייצרים ממנו ערך.

הם לוקחים כמויות אדירות של מידע – מהקלקות שלכם באתרים, דרך הרגלי קנייה ועד נתוני סנסורים חכמים – והופכים אותם לתובנות עסקיות ששוות זהב טהור.

הם אלה שאומרים לחברות, בביטחון מלא:

• "המוצר הזה יכניס לכם יותר אם תשנו את הצבע לכחול, זה בדוק סטטיסטית."
• "הלקוחות האלה עומדים לנטוש תוך שבועיים, בואו ניתן להם עכשיו הצעה שלא יוכלו לסרב לה."
• "יש פה הזדמנות לשוק חדש ורווחי שמעולם לא חשבתם עליו, והנתונים מוכיחים זאת."

בקיצור, הם המגלים של האוצרות החבויים בתוך הים האינסופי של הנתונים.

והיכולת הזו לפענח את העתיד? היא שווה כסף. המון כסף.

ובעידן של AI, היכולת הזו רק הופכת ליקרה יותר.

2. "אז מה הוא עושה שם כל היום?" – לפענח את התפקיד לפני שסופרים את המשכורת

רגע לפני שאנחנו קופצים למספרים הגדולים, בואו נבין בדיוק מהו "מדען נתונים".

כי כמו בכל אגדה, גם כאן יש כל מיני דמויות משנה, ולא כל אחד שעובד עם Excel הוא "מדען נתונים".

מדען נתונים זה לא רק איש סטטיסטיקה עם משקפיים עבים וקובצי PDF.

הוא גם לא רק מתכנת שיודע לכתוב כמה שורות פייתון.

מדען נתונים אמיתי הוא יצור כלאיים נדיר ורב-ממדי של כמה תחומים, שצריך להחזיק בכמה כובעים בו זמנית:

• מומחה במתמטיקה וסטטיסטיקה: הוא חייב להבין איך לפרש נתונים, לזהות דפוסים, לבנות מודלים חזויים ולבדוק השערות מורכבות.
• אשף תכנות (בעיקר פייתון או R): כדי לאסוף, לנקות, לעבד ולנתח את הנתונים ביעילות מירבית. בלי קוד, הנתונים סתם שוכבים.
• מבין עניין עסקי (Business Acumen): לא מספיק למצוא דפוס מגניב, צריך לדעת איך הוא מתורגם לערך כלכלי אמיתי עבור החברה.
• אומן בתקשורת: היכולת להסביר ממצאים מורכבים להנהלה בכירה שאין לה מושג בסטטיסטיקה, אבל כן מבינה מצוין ברווח והפסד, היא קריטית.

זה משהו ששווה לחשוב עליו לעומק.

כי כמה שיותר אתם מקיפים את כל היכולות האלה, כך שווי השוק שלכם קופץ.

וזו לא השערה, זו עובדה מהשטח.

פענוח הקוד הסודי: כמה אפשר לצפות באמת בבנק כשתהיו מדעני נתונים?

אז הגענו לחלק המעניין באמת.

החלק שכולם מחכים לו.

בואו נניח את הקלפים על השולחן ונדבר במספרים – בלי התחמקויות.

כמה שווה היכולת הזו לראות את העתיד בנתונים?

התשובה, כמו בחיים, היא "זה תלוי".

אבל היי, אני לא כאן כדי להתחמק מאף שאלה.

אני כאן כדי לתת לכם את התמונה המלאה והמקיפה, שתעשה לכם סדר בראש וגם בכיס.

3. מהלכי פתיחה וסיום: ג'וניור מול סניור – פערים שישברו לכם את הקרח!

נתחיל מהברור מאליו, אבל תמיד רלוונטי: ניסיון שווה כסף.

וכשמדברים על מדעני נתונים, הפערים בין מדען נתונים ג'וניור (צעיר, חסר ניסיון משמעותי) למדען נתונים סניור (מנוסה, מוביל פרויקטים, עם כמה שערות לבנות וקמטי חשיבה) יכולים להיות פשוט דרמטיים.

בואו נצלול פנימה:

• ג'וניור (0-2 שנות ניסיון):

  כאן, השכר ההתחלתי בישראל יכול לנוע בטווח שבין 15,000 ל-25,000 ש"ח ברוטו בחודש.

  לפעמים קצת פחות, לפעמים קצת יותר, תלוי ברקע האקדמי, בתיק העבודות ובחברה שמגייסת.

  כן, זה עדיין שכר התחלתי מכובד לכל הדעות, שלא נתבלבל.

• מיד-לבל (2-5 שנות ניסיון):

  עם קצת יותר ניסיון, כמה פרויקטים מוצלחים באמתחתם ויכולת להוביל משימות באופן עצמאי, השכר קופץ משמעותית.

  אנחנו מדברים כבר על 25,000 עד 35,000 ש"ח ברוטו.

  כאן כבר אתם מתחילים להרגיש שאתם "עושים את זה" וצוברים ערך אמיתי.

• סניור (5+ שנות ניסיון):

  וואו, כאן השמיים הם הגבול, וגם הכיס מתחיל להיות עמוק יותר.

  סניורים מנוסים, כאלה שמובילים צוותים, בונים אסטרטגיות נתונים ומסוגלים לפתור בעיות מורכבות ללא עזרת אמא (או מנהל), יכולים להרוויח 35,000 ש"ח ואף לעבור בקלות את ה-50,000 ש"ח ברוטו בחודש.

  וזה בלי לדבר על מניות, אופציות ובונוסים שמנים.

4. הגיאוגרפיה מכתיבה את הקצב: איפה אתם יושבים כשהכסף מגיע?

מיקום, מיקום, מיקום.

לא רק בנדל"ן, גם בשכר.

ישראל היא מעצמת הייטק לכל דבר ועניין, וכידוע, תל אביב והמרכז מובילות את טבלת השכר כמעט בכל תחום.

שכר של מדען נתונים בתל אביב יהיה לרוב גבוה יותר בכמה אחוזים טובים מזה של מדען נתונים באזור הצפון או הדרום (למעט חברות ספציפיות עם מרכזי פיתוח גדולים שם).

ואם אנחנו מדברים על שכר גלובלי, אז עמק הסיליקון בארה"ב, לונדון, ציריך או ניו יורק משלמים משכורות שהישראלי הממוצע יכול רק לחלום עליהן.

אבל בואו נשאר מציאותיים לרגע.

גם השכר בישראל מאפשר חיים נוחים, מאוד נוחים, עם פוטנציאל חיסכון אדיר.

לא רע בכלל, הא?

5. אשף הדאטה: האם ספציאליזציה ספציפית שווה יותר?

האם אתם מדעני נתונים "כלליים" שמבינים קצת מהכל, או שיש לכם התמחות ספציפית שהופכת אתכם לנדירים?

כי בעולם הנתונים, ספציאליזציה היא לעיתים קרובות מפתח לשכר גבוה יותר.

חברות מחפשות מומחים אמיתיים, לא רק "מבינים עניין".

לדוגמה:

• מומחים בלמידת מכונה (Machine Learning Engineers/Scientists): לרוב ירוויחו יותר מהממוצע, בזכות היכולת שלהם לבנות, לאמן ולפרוס מודלי AI מורכבים. הם אלה שבונים את "המוח" של המערכת.
• מומחים ב-NLP (עיבוד שפה טבעית): אם אתם יודעים לגרום למחשבים להבין, לפרש ולייצר שפה אנושית, אתם סופר מבוקשים בעולם של צ'אטבוטים, עוזרים קוליים וניתוח סנטימנטים. התגמול, בהתאם.
• מומחים בראייה ממוחשבת (Computer Vision): עולם הרכב האוטונומי, אבטחה, רפואה, רובוטיקה – כל אלה צמאים ליכולות שלכם ללמד מחשבים "לראות" ולהבין תמונות ווידאו.
• מומחי Data Governance/Ethics: כן, אפילו הצד המשעמם יותר של ניהול נתונים, רגולציה ואתיקה הופך להיות חם, ושווה כסף, בעידן של GDPR ופרטיות.

לכל תחום כזה יש "בונוס שכר" משלו, כי מי שמבין לעומק בתחום נישתי, הוא פשוט נכס יקר ערך לחברה.

שאלות ותשובות מהירות: סוגיות בוערות מפי הקוראים (ובעצם, מפינו)

אז בואו נשים בצד רגע את התיאוריות וניגש לכמה שאלות שפשוט חייבים לענות עליהן:

• ש: האם תואר שני (MA/MSc) או דוקטורט (PhD) חובה בשביל להרוויח שכר גבוה במדע נתונים?

  ת: בהחלט לא חובה. למרות שתואר מתקדם יכול לפתוח דלתות מסוימות, בעיקר לתפקידי מחקר ואקדמיה בתוך חברות גדולות או מרכזי חדשנות, רוב החברות מחפשות ניסיון פרקטי ויכולות מוכחות יותר מתארים. אם יש לכם תואר מתקדם, הוא בהחלט יכול להקפיץ את שכר הפתיחה, אבל הניסיון הוא זה שקובע בטווח הארוך ומשפיע על קפיצות השכר הבאות.

• ש: האם שכר מדען נתונים גבוה יותר ממהנדס תוכנה ממוצע?

  ת: זהו מיתוס רווח ששומעים הרבה, אבל התשובה היא לא תמיד. מהנדסי תוכנה מובילים, במיוחד בתחומי פלטפורמה, תשתיות מורכבות, או ספציאליזציות נישתיות, יכולים להרוויח שכר דומה ואף גבוה יותר ממדעני נתונים. הכל תלוי בחברה, ברמת הניסיון, ברמת האחריות וגם בביקוש הספציפי לתפקיד. אין כאן "מנצח" מובהק.

• ש: מה לגבי פרילנסרים ויועצים בתחום מדעי הנתונים? כמה הם יכולים להרוויח?

  ת: פוטנציאל הרווח כפרילנסר או יועץ הוא עצום, אין לזה גבול עליון תיאורטי, אבל הוא מגיע עם סיכון גבוה יותר וחוסר יציבות. יועץ מומחה עם רשת קשרים טובה, מוניטין חזק ויכולת לספק ערך מהיר יכול לגבות מאות שקלים לשעה, ואף אלפים לפרויקט, אבל הוא גם צריך למצוא את העבודה, לנהל לקוחות, לטפל בשיווק ולשלם את המסים בעצמו. זהו מסלול שלא מתאים לכל אחד, אך לאמיצים הוא יכול להיות מתגמל מאוד.

6. מעבר לשכר הבסיס: איפה הכסף הגדול באמת נמצא?

בואו לא נהיה נאיבים.

השכר החודשי זה רק חלק מהתמונה, וגם לא תמיד החלק המשמעותי ביותר בטווח הארוך.

בעולם ההייטק בכלל, ובתחום מדעי הנתונים בפרט, יש רכיבים נוספים שיכולים להקפיץ את השכר הכולל שלכם באלפי שקלים נוספים, ואפילו עשרות אלפים בשנה.

אני מדבר על הדברים שבאמת עושים את ההבדל בין "מרוויח טוב" ל"עשיר פוטנציאלי":

• מענקי חתימה (Signing Bonuses): במיוחד לחברות גדולות שרוצות לפתות אתכם לעבור. לפעמים מדובר בסכומים משמעותיים שיכולים לכסות את שכר הדירה לחצי שנה.
• אופציות ומניות (Stock Options / RSUs): זה החלק שבו אתם הופכים להיות שותפים להצלחה של החברה. אם החברה עושה אקזיט חלומי או עולה בבורסה, שווי המניות שלכם יכול לנסוק לשחקים ולהפוך אתכם לעשירים. זהו המקום שבו "המיליונים" המדוברים לעיתים קרובות מתחבאים.
• בונוסים שנתיים על ביצועים: אם עמדתם ביעדים, ואתם באמת מדעני נתונים שמביאים ערך אמיתי ומוכח לחברה, תצפו לבונוס נאה בסוף השנה.
• הטבות נלוות (Perks): רכב חברה, קרן השתלמות עשירה, תקציבי רווחה, ארוחות מסובסדות (או חינם לגמרי), חדר כושר, שיעורים פרטיים לגמרי בחינם, ימי גיבוש בחו"ל… כל אלה אולי לא "כסף מזומן", אבל הם שווים המון, ומשפרים משמעותית את איכות החיים והחיסכון.

כשאתם בוחנים הצעת עבודה, אל תסתכלו רק על שורת הנטו בתלוש השכר.

תנו מבט עמוק ורחב על החבילה כולה, תעשו את החשבון המלא.

כי התמונה הגדולה לפעמים שווה הרבה יותר ממה שנראה במבט ראשון.

7. מה מחכה לנו בעתיד? האם השכר ימשיך לטפס לשמיים או יתייצב?

שאלה מצוינת, והיא רלוונטית לכל מי ששוקל להיכנס לתחום או כבר נמצא בו.

הביקוש למדעני נתונים ממשיך להיות חזק מאוד, וההערכות הן שהמגמה תימשך ואף תתחזק בעשור הקרוב.

עם ההתפתחות המהירה של AI גנרטיבי, למידת מכונה עמוקה וביג דאטה, הצורך באנשים שמסוגלים להבין, לתפעל, לנתח ולבנות מודלים מורכבים רק ילך ויגבר.

אבל, וזה "אבל" חשוב מאוד, השוק גם הופך להיות יותר תחרותי.

יותר ויותר אנשים לומדים את התחום, נכנסים אליו ומציעים את שירותיהם.

זה אומר שמי שרוצה להמשיך להרוויח שכר גבוה, חייב להישאר רלוונטי ולחדד את היתרונות היחסיים שלו.

צריך ללמוד כל הזמן.

להתפתח.

לא להיתקע על טכנולוגיה של לפני 5 שנים, כי היא כבר נחשבת "היסטוריה" בתחום שלנו.

כי בעולם הנתונים, מי שלא מתקדם, נשאר מאחור ועלול למצוא את עצמו בלי עבודה.

עוד כמה דברים שאתם חייבים לדעת: Q&A למתקדמים (וגם לפחות מתקדמים)

• ש: האם יש הבדל משמעותי בשכר בין חברות סטארט-אפ קטנות לתאגידים גדולים ויציבים?

  ת: בהחלט כן, וההבדל הוא בדרך כלל בפילוסופיה של התגמול. סטארט-אפים לרוב מציעים שכר בסיס מעט נמוך יותר בהתחלה (למרות שזה משתנה), אבל מפצים על כך באחוזים גבוהים יותר של אופציות ומניות, מה שיוצר פוטנציאל רווח עצום אם הסטארט-אפ מצליח לעשות אקזיט. תאגידים גדולים נוטים להציע שכר בסיס גבוה יותר, יציבות תעסוקתית, ועם בונוסים ואופציות "בטוחות" יותר, אך עם פוטנציאל עלייה פחות אקספוננציאלי. זו סוג של החלטה בין סיכון לסיכוי.

• ש: איך אני יכול לדעת אם אני מרוויח "מספיק" ביחס לשוק?

  ת: הדרך הטובה ביותר היא לבדוק באופן קבוע את טבלאות השכר המעודכנות בתחום (ישנם אתרים המתמחים בכך, למרות שצריך להתייחס אליהם בערבון מוגבל), לשוחח עם קולגות שאתם סומכים עליהם, ובעיקר – ללכת לראיונות עבודה. גם אם אתם מרוצים במקום העבודה הנוכחי, ראיונות הם דרך מצוינת לברר את שווי השוק האמיתי שלכם ולראות מה חברות אחרות מוכנות לשלם לכם. אל תפחדו לחפש, זה שומר אתכם חדים.

• ש: איזה סוג של נתונים מדעני נתונים עובדים איתם ביום-יום, והאם זה משפיע על השכר?

  ת: מדעני נתונים עובדים עם מגוון עצום של נתונים: החל מנתוני התנהגות משתמשים באתרי אינטרנט ואפליקציות, דרך נתונים פיננסיים, נתוני חיישנים ממכשירים חכמים, מידע רפואי, טקסט חופשי (NLP) ותמונות/וידאו (ראייה ממוחשבת). לרוב, ככל שהנתונים מורכבים יותר, מגוונים יותר, או דורשים התמחות ייחודית (למשל, נתונים רפואיים רגישים או נתונים פיננסיים בעלי רגולציה כבדה), כך השכר הפוטנציאלי גבוה יותר, בשל הדרישה למומחיות ספציפית ונדירה. ככל שהאתגר גדול יותר, כך התגמול הולם יותר.

8. המיתוסים הגדולים סביב שכר מדעני נתונים: בואו ננפץ כמה בועות!

אי אפשר לדבר על כסף בלי לדבר על ה"פייק ניוז" שמסתובב בחוץ ומעוות את המציאות.

האם אתם באמת מאמינים לכל מה שאתם קוראים בפורומים או שומעים מ"חבר של חבר" שמעולם לא עבד בתחום?

בואו נפריד בין מציאות לדמיון, אחת ולתמיד:

"כל מדען נתונים הופך למיליונר תוך שנתיים" – נכון או בדיחה טובה במיוחד?

ובכן, קצת בדיחה טובה, עם גרעין של אמת.

הפוטנציאל קיים, בהחלט, בעיקר דרך אופציות בחברות סטארט-אפ מצליחות ש"מגרילות" אקזיט חלומי.

אבל מדובר במיעוט קטן ובר-מזל של מדעני נתונים.

רוב מדעני הנתונים ירוויחו שכר מצוין ומעל הממוצע, שיאפשר להם רמת חיים גבוהה ומפנקת.

אך לא בהכרח הפיכה למיליונר מהירה.

זה דורש עבודה קשה, מזל, בחירת חברה נכונה והרבה סבלנות והתמדה.

"רק בוגרי האוניברסיטאות הכי יוקרתיות מרוויחים טוב" – האמנם?

לא מדויק בעליל.

אמנם תואר ממוסד אקדמי יוקרתי יכול לפתוח דלתות בהתחלה, אבל בעולם מדעי הנתונים, יכולות מעשיות, תיק עבודות מרשים וניסיון מוכח עולים על כל תואר.

ראיתי מספיק בוגרי קורסים מקצועיים או אוטודידקטים עם פרויקטים מדהימים שהשתלבו בתפקידים מבוקשים והרוויחו שכר נפלא.

השורה התחתונה: תוכיחו שאתם טובים במה שאתם עושים, והכסף יגיע, ללא קשר לתעודה.

9. מפת דרכים להצלחה פיננסית: 7 טיפים זהב שיזניקו לכם את השכר, גם בלי קסמים

אוקיי, אחרי שצללנו לעומק והבנו את התמונה המלאה, בואו נדבר תכל'ס – מה אתם צריכים לעשות כדי לא רק להרוויח טוב, אלא למקסם את פוטנציאל ההשתכרות שלכם?

הנה כמה טיפים פרקטיים, ישר מהשטח, שיעזרו לכם לנווט בעולם הנתונים לעבר ההצלחה הפיננסית:

1. תתמקדו בלמידה מתמדת: העולם משתנה בקצב מסחרר. תלמדו שפות תכנות חדשות (פייתון, R), כלים חדשים (Spark, Hadoop, AWS/GCP/Azure), ואלגוריתמים מתקדמים. הדיסציפלינה מתפתחת ללא הרף, ואתם חייבים להתפתח איתה.
2. בנו תיק עבודות (פורטפוליו) מרשים: זה לא מספיק לדעת בתיאוריה, צריך להראות שאתם יודעים לעשות את זה בפועל. פרויקטים אישיים, תחרויות קאגל (Kaggle), תרומה לקוד פתוח – כל אלה יבנו לכם מוניטין ויעידו על היכולות שלכם.
3. שפרו את יכולות התקשורת שלכם: מדען נתונים מצוין שיודע להסביר את הממצאים המורכבים שלו בפשטות למנהלים, ללקוחות ולעובדים שאינם טכניים, שווה את משקלו בזהב (ובכסף רב). זו מיומנות שאין לה תחליף.
4. התמקצעו בתחום ספציפי: כפי שראינו קודם, מומחיות בתחומים כמו למידת מכונה, NLP, ראייה ממוחשבת או אפילו אתיקת נתונים, יכולה להזניק משמעותית את השכר שלכם. נדירות שווה כסף.
5. היו פרואקטיביים בחיפוש עבודה ובבחינת הזדמנויות: אל תחכו שהעבודה תמצא אתכם. חפשו באופן יזום, תתחברו לאנשים רלוונטיים בלינקדאין, תלכו לאירועים מקצועיים ותבחנו הצעות. שכר טוב לא נופל מהשמיים, צריך לרדוף אחריו.
6. למדו לנהל משא ומתן על השכר שלכם: זו אומנות של ממש. תחקרו את טווחי השכר הרלוונטיים, תהיו בטוחים בערך שלכם ובמה שאתם מביאים לשולחן, ואל תפחדו לבקש את מה שמגיע לכם.
7. שקלו מעבר לחו"ל (אם זה מתאים לכם): עבור חלק, מעבר לארה"ב או למרכזי הייטק באירופה (כמו לונדון, ברלין, אמסטרדם) יכול לפתוח אפשרויות שכר שונות לחלוטין. זה לא לכל אחד, אבל זו בהחלט אופציה ששווה לבחון.

אז הנה לכם.

התמונה המלאה, השלמה והכנה, על כמה מרוויח מדען נתונים.

פירקנו את המיתוסים, חשפנו את האמת וגם הענקנו לכם את הכלים להבין את השוק ולהצליח בו בעצמכם.

זהו בהחלט מקצוע מרתק ומתגמל, עם פוטנציאל אדיר לצמיחה אישית ופיננסית.

אבל כמו בכל דבר בחיים, אין ארוחות חינם.

הצלחה דורשת עבודה קשה, למידה מתמדת, ורצון עז להישאר רלוונטיים בעולם שמשתנה כל הזמן, כאילו הוא רץ על קפאין.

עכשיו כשאתם חמושים בכל הידע הזה, אתם מוכנים לכבוש את עולם הנתונים.

בהצלחה, ושיהיה לכם חשבון בנק שמח ומלא עד אפס מקום!