Расчётная оценка · обновлено 12 августа 2026

Сколько зарабатывает Продуктовый аналитик в Москве

Активных вакансий сейчас: 165. Зарплатная оценка рассчитана по 46 вакансий за расширенный период.

Мурадов ЮрийАвтор·Мурадов Юрий·Аналитик SkillStat
НОПроверено·Новиков Олег·Технический редактор·руководитель группы аналитиков · опыт 10+ лет
Медиана зарплаты
215 000 ₽
по вакансиям с указанной зарплатой
Типичная вилка
—
недостаточно данных для p25–p75
Вакансий на рынке
165
активных в Москве
Вакансий с зарплатой
28%
46 за расширенный период
Спрос
64
Средний в московском срезе · #15 из 71 в Москве
Выборка
46
вакансий с зарплатой
Как считается медиана
Медиана считается по вакансиям с указанной зарплатой. Берётся середина вилки: (от + до) / 2. Если указана только одна граница — берётся она. Все суммы приведены к рублям. Фильтрация: только полная занятость, без дублей. Медиана устойчивее средней к редким высоким вилкам. Подробнее — в разделе «Методология» ниже.
Страница профессии Сравнить с другими профессиями

Продуктовый аналитик: зарплата в Москве в 2026 году

По данным Skillstat по московскому рынку, медианная зарплата составляет 215 000 ₽. В расчёт вошли 46 вакансий с открытой зарплатой из 165 активных на момент среза.

Продуктовому аналитику платят за решения, которые он помог принять, а не за количество построенных дашбордов. Медиана 215 000 ₽ по выборке 46, и разброс внутри роли задаёт одно: с какими деньгами связан твой вывод. Аналитик, который каждую неделю обновляет отчёт по воронке, и аналитик, который остановил раскатку фичи на всю базу, потому что просела защитная метрика, стоят по-разному при одинаковом SQL. Второй множитель — доверие к твоему «нет». Эксперименты встречаются в 21.8% вакансий, и это тот навык, который переводит аналитика из режима «достать цифру» в режим «сказать, сработало ли изменение и можно ли на этом основании тратить деньги дальше».

Зарплата в вакансии — это предложение работодателя, а не финальный оффер. Реальная договорённость зависит от опыта кандидата, конкретной компании и итогов переговоров. Подробнее о расхождении между вилкой и реальными зарплатами — в отдельном разделе ниже.

Продуктовый аналитик: динамика зарплат

выборка пока мала — динамика уточнится при накоплении данных

Медиана по месяцам — по вакансиям с указанной зарплатой. Наведите на точку, чтобы увидеть выборку.

Месяц Медиана Выборка Изменение
апр 2026 224 942 ₽ 32 +38.4% ⚠
мар 2026 162 500 ₽ 25 -6.6%

Skillstat · Обновлено 12 августа 2026

Почему цифры в шапке и в таблице могут расходиться. В шапке — медиана по всем активным вакансиям на дату среза. В таблице — медиана по вакансиям, опубликованным в конкретном месяце. Выборки разные: активные включают давно размещённые объявления, а месячная — только свежие.

Продуктовый аналитик: зарплата по грейдам

Данные о медианной зарплате по грейдам накапливаются. Таблица ниже показывает распределение вакансий по уровням и ориентировочный диапазон.

Грейды без данных показывают ориентир относительно общей медианы профессии.

Грейд Опыт Всего вакансий С зарплатой Доля Медиана
Intern / Стажёр 0 2 ~1
1.7%
стажёрский уровень
Junior 0–1 г. 18 ~5
15%
ориентир: 118 250–150 500 ₽
Middle 2–4 г. 30 ~8
25%
—
Senior 5+ г. 53 ~15
44.2%
—
Lead / Team Lead 7+ г. 17 ~5
14.2%
выше Senior

Зарплата со значком «оценка» — медиана по небольшой выборке (<30 вакансий). Для грейдов без данных указан ориентир относительно общей медианы.

Московский срез зарплат — Продуктовый аналитик

Сейчас Skillstat показывает московский срез. Отдельная статистика по Санкт-Петербургу, Новосибирску, Казани и другим городам появится при расширении мониторинга.

Москва · текущий срез
215 000 ₽
медиана · p25–p75: 0–0 ₽
Вакансий
165
активных

Московские значения нельзя напрямую переносить на регионы: зарплатные вилки зависят от города, формата работы и доли удалённых вакансий. Удалённый формат частично нивелирует разницу — московские вилки доступны из любого города.

Сравнение с другими профессиями

Медианные зарплаты по вакансиям Skillstat. Данные на 12 августа 2026.

Профессия Медиана p25–p75 Вакансий
Системный аналитик 253 000 ₽ 172 500–300 000 475
BI-аналитик 230 000 ₽ — 96
ERP-консультант 220 000 ₽ 150 000–260 000 158
Бизнес-аналитик 218 000 ₽ 155 500–287 000 309
Продуктовый аналитик ★ 215 000 ₽ — 165
Аналитик данных 161 000 ₽ 122 000–228 000 252
Полный рейтинг зарплат IT-профессий →

Сколько вакансий для профессии «Продуктовый аналитик» сейчас

Активных вакансий
165
Индекс спроса
64
Средний
Рейтинг по вакансиям
#15
из 71 профессий
С зарплатой
28%
вакансий с вилкой
Удалёнка 18.2%
0 вак.
Гибрид 57.6%
0 вак.
Офис 24.2%
0 вак.
Распределение вакансий по грейдам
Intern / Стажёр — 1.7%
Junior — 15%
Middle — 25%
Senior — 44.2%
Lead / Team Lead — 14.2%

Что влияет на зарплату — Продуктовый аналитик

Грейд — главный фактор: Junior и Senior могут отличаться в 2–3 раза. Специализированный стек добавляет премию к медиане рынка. Тип компании и домен тоже важны: продуктовые компании и финтех платят заметно выше аутстафа.

📈
Влияние на выручку через эксперименты
Главный рычаг вилки. A/B тесты требуют в 21.8% вакансий — цифра не самая большая, и именно поэтому она разделяет рынок. Аналитик, который выбирает метрику успеха до запуска, считает нужный размер выборки и не даёт остановить тест на первом красивом результате, экономит компании прямые деньги. За это платят выше медианы.
🏙️
Цена одного вывода
Один и тот же расчёт стоит разного в зависимости от того, что за ним последует. Вывод, который меняет цену подписки или логику раскатки на миллионы пользователей, — это другая ответственность, чем вывод, который ложится в отчёт для еженедельной встречи. Спрашивай на собеседовании, какие решения за последний год принимались по итогам работы аналитика.
💻
Самостоятельность вывода
SQL требуют в 78.2% вакансий, Python — в 70.3%, pandas — в 17.6%. Это входной билет, а не рычаг. Деньги начинаются там, где аналитик сам отделяет продуктовый эффект от сезонности, смены трафика и поломки в сборе событий — и говорит, где он уверен, а где нет. Аналитик, который приносит число без интерпретации, остаётся на нижней границе.
🌍
Качество измерения
Самая недооценённая часть вилки. ClickHouse встречается в 23% вакансий, Airflow — в 12.7%. Аналитик, который замечает, что после релиза изменилась логика сбора событий, и ловит дубли по идентификатору пользователя до расчёта, стоит дороже: он не даёт команде принять решение по сломанным данным.
🏦
Дашборд как побочный продукт
Superset в 21.2% вакансий, Power BI — в 15.8%, Tableau — в 15.2%, Metabase — в 9.1%. Инструмент визуализации нужен, но он не поднимает вилку: дашборд легко воспроизвести, а вывод — нет. Аналитик, чья ценность держится на поддержке отчётов, упирается в потолок раньше всех.
🏗️
Кому ты носишь результат
Lead-позиции занимают заметную часть среза — рынок покупает аналитиков, которые спорят с продуктом, а не обслуживают его. Разница между «посчитал, что просили» и «переформулировал вопрос команды в проверяемый» — это разница в грейде и в деньгах.
Курсы · подобрано по данным рынка

Курсы для продуктового аналитика

Сопоставили программы с реальным стеком из 165 вакансий — оценка соответствия рассчитана автоматически, это не реклама.

Все курсы →
Соответствие = доля ключевых навыков вакансий, которые закрывает программа курса. На основе 165 вакансий, обновлено автоматически.

Как считали зарплаты

Skillstat анализирует IT-вакансии рынка труда и вычисляет зарплатную статистику по активным объявлениям. Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 12 августа 2026. Географический охват — преимущественно московский рынок.

Подробнее

Медиана, не средняя. Середина выборки устойчива к редким очень высоким вилкам. Средняя искажала бы картину вверх.

Формула вилки. Берётся середина «от–до». Если указана только одна граница — используется она. Все суммы в рублях.

Фильтры. Только полная занятость, с указанной зарплатой, без дублей от одного работодателя.

Грейды. Определяются по тексту вакансии и требованиям к опыту — это рыночная оценка, а не самоопределение сотрудника.

Порог публикации. ≥30 вакансий с зарплатой — полноценный срез; 20–29 — оценка с пометкой; менее 20 — медиана не публикуется.

Почему наши данные могут отличаться от других источников

Skillstat считает зарплаты по вакансиям, а не по опросам сотрудников. Поэтому цифры могут отличаться от сайтов с отзывами или зарплатных исследований.

  • Часть работодателей не указывает зарплату — в расчёт попадают только вакансии с открытой вилкой (28% от всех найденных).
  • Вилка в вакансии — предложение работодателя, а не финальный оффер. Реальная договорённость может быть выше или ниже.
  • Мы показываем медиану, а не среднюю: медиана устойчивее к редким очень высоким или низким вилкам.
  • Грейды определяются по тексту вакансии и требуемому опыту — это оценка по объявлению, а не самоопределение сотрудника.
  • Данные обновляются регулярно; дата последнего расчёта — 12 августа 2026.

Частые вопросы

Сколько зарабатывает Продуктовый аналитик в Москве?
По данным Skillstat по московскому рынку, медианная зарплата составляет 215 000 ₽. Чаще всего работодатели указывают вилку от 0 до 0 ₽. В расчёт вошли 46 вакансий с указанной зарплатой из 165 активных.
Какая зарплата у junior продуктового аналитика?
Junior-позиции составляют 15% рынка (18 вакансий). Из них ~5 содержат зарплату — меньше порога в 30, необходимого для публикации медианы. Для ориентира: общая медиана — 215 000 ₽; junior традиционно ниже на 30–50%, то есть в диапазоне 107 500–150 500 ₽.
Сколько получает middle Продуктовый аналитик?
Middle — 25% рынка (30 вакансий). Для ориентира: общая медиана — 215 000 ₽. Грейдовый срез появится при накоплении выборки.
Сколько получает senior Продуктовый аналитик?
Senior — 44.2% вакансий (53 из 165). Senior традиционно выше медианы рынка (215 000 ₽). Грейдовый срез появится при накоплении выборки.
Чем отличаются зарплаты в Москве от регионов?
Текущие данные Skillstat охватывают преимущественно московский рынок. Медиана по московской выборке — 215 000 ₽. Московские значения нельзя напрямую переносить на регионы: зарплатные вилки зависят от города, формата работы и доли удалённых вакансий. Удалённый формат частично нивелирует разницу — московские вилки доступны из любого города.
Сколько платят продуктовому аналитику на удалёнке?
На удалёнку приходится 18.2% вакансий (30 из 165). Зарплатный срез по формату пока не посчитан. Ориентир: удалённые и международные вакансии традиционно выше рублёвых офисных.
Почему зарплаты в вакансиях отличаются от реальных зарплат?
Зарплатная вилка в вакансии — это предложение работодателя, а не финальный оффер. Реальная договорённость может быть выше или ниже. Кроме того, часть работодателей не указывает зарплату вовсе.
Что лучше смотреть: среднюю зарплату или медиану?
Медиана. Средняя зарплата смещается из-за редких очень высоких вилок (например, международных вакансий или Lead-позиций в крупных компаниях). Медиана показывает значение, которое делит выборку ровно пополам — это устойчивее к выбросам.
Как часто обновляются данные Skillstat?
Данные обновляются регулярно. Текущий срез — 12 августа 2026. Дата обновления всегда указана в шапке страницы.
Почему часть вакансий без зарплаты?
Работодатели не обязаны указывать зарплату. Сейчас 28% вакансий содержат зарплатную вилку. Остальные вакансии учитываются в подсчёте спроса, но не в медиане.
Что влияет на зарплату продуктового аналитика сильнее всего?
Опыт и грейд — главный фактор. Далее: город и формат работы (текущий срез по Москве; удалёнка и международные вакансии выше рублёвых офисных), технический стек, домен (финтех, e-commerce платят выше среднего), уровень английского.
Как считается медианная зарплата на Skillstat?
Берётся середина вилки вакансии: (salary_from + salary_to) / 2. Если указана только одна граница — используется она. Все суммы приводятся к рублям. Учитываются только вакансии с полной занятостью и указанной зарплатой. Медиана вычисляется по всей выборке.
Можно ли стать продуктовым аналитиком без опыта?
Большинство вакансий рассчитаны на специалистов с опытом. Intern/Junior-позиции есть, но их доля невелика. Подробнее — на странице профессии.
Платят ли продуктовому аналитику больше за A/B-тесты?
Да, и это самый честный рычаг в профессии. A/B тесты требуют в 21.8% вакансий — заметно реже, чем SQL (78.2%), и дефицит здесь на стороне кандидата. Но платят не за слово «эксперимент» в резюме. Платят за аккуратность: выбрать метрику до запуска, посчитать, хватает ли выборки для вывода, проверить защитные метрики и честно сказать «эффекта не видно», когда его не видно. Аналитик, который умеет остановить раскатку, экономит больше, чем стоит сам. Аналитик, который приносит красивый результат подглядев в тест на третий день, обходится компании дорого — и рынок это считает.
Дашборды повышают зарплату продуктового аналитика?
Почти нет, и это главная ловушка роли. Инструменты визуализации требуют часто: Superset — 21.2% вакансий, Power BI — 15.8%, Tableau — 15.2%. Но навык воспроизводим: обучить построению дашборда можно за недели. Аналитик, который два года поддерживал отчётность, и аналитик, который два года объяснял команде причины изменения метрик, приходят на рынок с разной вилкой при одинаковом резюме. Медиана 215 000 ₽ — это середина, где уже есть все: SQL, Python и BI. Выше неё платят за вывод, ниже — за обслуживание графиков.
Почему продуктовый аналитик зарабатывает меньше инженера данных?
У ролей разные выборки, и сравнивать стоит конкретные числа: здесь медиана 215 000 ₽ по 46, у инженера данных — своя цифра на его странице зарплат. Структурная причина разрыва в том, за что растёт цена. Инженер данных дорожает вместе с объёмом и критичностью потоков — это масштабируемый фактор. Продуктовый аналитик дорожает вместе с весом решений, а решения упираются в размер продукта: в компании с небольшой выручкой самый сильный вывод стоит немного. Отсюда практический вывод: рост вилки здесь идёт через переход в продукт с большим трафиком и деньгами, а не через ещё один инструмент.
Нужен ли продуктовому аналитику Python, если SQL уже есть?
Для верхней половины вилки — да. SQL требуют в 78.2% вакансий, Python — в 70.3%, и разрыв между этими цифрами показывает границу: SQL есть у всех, Python отсекает часть рынка. Нужен он не ради красоты, а там, где отчёта уже мало: посчитать эффект эксперимента корректно, разобрать когорты, проверить гипотезу о причине просадки за час, а не за спринт. pandas встречается в 17.6% вакансий, NumPy — в 12.1%. Учить его как второй язык запросов бессмысленно — смысл появляется, когда он закрывает задачи, которые в SQL решаются неудобно.