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Nesse final de semana, fiz um script em Python para analisar os dados de salário disponíveis no levels.fyi.
Peguei todos os dados de salários divulgados no Brasil. Vocês podem acessar o CSV por aqui.
Além disso, vamos introduzir o conceito dos diferentes tiers de empresas com relação a compensação. Algo que eu aprendi com num artigo do The Pragmatic Engineer.
✨ O que esperar do artigo
- Porque algumas empresas nunca vão pagar mais que as outras
- Quais os maiores salários do Brasil de acordo com o Levels.fyi
- O projeto que fiz para pegar estes dados
Por que existe tanta diferença entre salários de empresas
Se olharmos o salário médio do estado de São Paulo na Pesquisa Salarial de Programadores Brasileiros 2024, veremos que é de R$9.321,97.
SP é o estado com o maior custo de vida do país, então faz sentido.
O último da lista é o Amapá, com o valor de R$5.400,40.
Agora, se olharmos a média salárial no levels.fyi, ela é de R$19.381,52.
Por que existe essa diferença tão grande?
Primeiramente, a pesquisa salarial possui muitos mais pontos de dados. Foram 15.049 profissionais respondendo, com dados atualizados em 2024.
Isso quer dizer que mais perfis de empresas foram incluídos.
O que nos leva à minha próxima hipótese: o levels.fyi provavelmente tem uma tendência de ter salários mais altos, dada sua origem.
Ele foi inicialmente divulgado na rede social anônima Blind. Que é conhecido por ser frequentado por trabalhadores de big techs (FAANG e etc).
Por isso, eu acredito que a maior parte das contribuições salariais são de pessoas que:
- Falam inglês, pois é um site sem tradução.
- Trabalham em empresas maiores, pois há poucas empresas anônimas.
- E as empresas são tier 2 ou acima (mais sobre isso na próxima seção).
Essa é a minha hipótese desta diferença grande. Imagino que os usuários brasileiros do levels.fyi devem ter uma tendência de estarem em empresas que pagam mais, devido a esses fatores.
Isso a parte, indico todo mundo compartilhar sua compensação por lá. É anônimo, e a interface é mil vez melhor do que qualquer alternativa.
Tier List das Empresas
Essa ideia não é minha. Todos os créditos vão para o Gergely Orosz, autor do The Pragmatic Engineer.
Mas, desde que eu há conheci, percebi como ela não se aplica apenas a Europa e América do Norte. Mas assim como pra nós no Brasil também.
Vejamos os três tiers:
Tier 1: Empresas que competem localmente. Exemplo: startups regionais.
Tier 2: Empresas que competem nacionalmente. Exemplo: grandes empresas brasileiras de tecnologia.
Tier 3: Empresas que competem globalmente. Exemplo: big techs internacionais.
A maioria das pessoas trabalha em empresas Tier 1. É por isso que temos mais dados salariais delas, mesmo no levels.fyi.
Existem muito mais pessoas trabalhando em empresas Tier 1. E é por isso que é delas que temos mais informações de salário, mesmo no levels.fyi.
Vejam como esse gráfico tem uma forma semelhante, que fiz a partir dos dados que coletei:
A maior parte dos salários está no primeiro range, até por volta de R$200 mil.
Depois, ainda temos um número considerável entre R$200 e R$450mil.
Após isso, a frequência diminui ainda mais.
Na próxima vez que você estiver procurando por um emprego, tente pensar em qual tier a empresa se encontra. Mesmo que não ajam informações públicas sobre o salário da empresa, é possível ao menos ter uma estimativa ao pensar nessa conclusão.
Assim, você pode olhar empresas parecidas e tentar entender qual benchmark esse tipo de empresa vai usar.
Vagas em empresas Tier 2 e Tier 3 são, naturalmente, mais competitivas. Costumam ser empresas conhecidas (ou estrangeiras), e a boa perspectiva de crescimento e salário atrai a todos.
Fiz uma definição simples nos dados:
- Tier 1: pagam até o percentil 70.
- Tier 2: entre os percentis 70-90.
- Tier 3: pagam acima do percentil 90.
Percentil é um valor que divide um conjunto de dados em cem partes iguais. Ele indica a posição relativa de um dado dentro da distribuição. Por exemplo, se você está no 80º percentil de altura, isso significa que você é mais alto que 80% das pessoas no grupo.
Veja que, na média, os salários de empresas Tier 3 são maiores.
Mas, isso não quer dizer que não é possível ganhar bem em outras empresas. Temos também vários outliers que tem alta renda em todos os outros tiers.
Quais os maiores salários do Brasil para engenheiros de software
Sabemos que o levels.fyi tem essa tendência para empresas que pagam mais.
Porém, podemos usar isso em nossa vantagem. E assim descobrir quais salários podem ser possíveis de serem negociados no mercado.
Note o salto significativo nos salários entre as faixas de 0-3 anos e 4-7 anos de experiência. Isso pode ser porque, após os primeiros anos de experiência, a chance de se conseguir uma vaga na gringa é maior.
Podemos ver que, o que mais paga, é ter mais experiência. 😂
Mas, não é uma correlação perfeita.
Correlation (Years of Experience vs Total Compensation): 0.43
O número 0,43 mostra uma relação positiva entre experiência e salário. Significa que mais experiência geralmente leva a salários maiores, mas não é o único fator importante.
Essa é a tabela geral, sem dividir por níveis:
E, por fim, queria compartilhar também as empresas com maiores salários divididos por anos de experiência:
0-3 years:
Google: 22.917,36 R$
Uber: 20.322,39 R$
Amazon: 17.413,35 R$
Nubank: 14.907,24 R$
iFood: 13.488,33 R$
luizalabs: 12.922,22 R$
Mercado Libre: 12.759,17 R$
Quinto Andar: 12.100,00 R$
Cadence Design Sy...: 11.737,08 R$
NTT DATA: 10.755,56 R$
4-7 years:
Brex: 57.341,65 R$
Harness: 44.418,31 R$
Uber: 37.873,24 R$
Hinge Health: 36.725,40 R$
Jungle Scout: 35.923,11 R$
AgileEngine: 35.681,86 R$
Turing: 33.860,25 R$
Loadsmart: 33.438,68 R$
Google: 31.357,40 R$
Goldman Sachs: 30.000,00 R$
8-12 years:
Google: 52.334,52 R$
Loadsmart: 37.627,42 R$
Amazon: 34.791,67 R$
Hotel Engine: 30.512,33 R$
Nubank: 29.708,76 R$
C6 Bank: 25.312,50 R$
BairesDev: 24.510,83 R$
iFood: 21.723,99 R$
Anonymous: 21.301,24 R$
Mercado Libre: 20.742,42 R$
13+ years:
Nubank: 53.486,00 R$
Microsoft: 43.432,33 R$
Amazon: 36.659,47 R$
Mercado Libre: 17.940,42 R$
Existem mais dados que omiti aqui do artigo por brevidade. Acesse o notebook completo aqui.
O projeto que eu fiz para pegar esses dados
Esse foi um projeto de final de semana que fiz com ajuda do Cursor. É incrível como ferramentas de AI podem nos ajudar a fazer esses projetos pequenos e de escopo limitado.
Todo o código está open-source aqui.
Tem as instruções para re-rodar e pegar os dados novamente, se necessário. Como eu não inclui o csv (está no .gitignore), vocês podem baixar os dados que usei aqui.
Não trabalho com dados, mas já fiz algumas aulas de estatística e probabilidade aqui e ali. Então tentei prover os dados que seriam mais úteis.
Quem tiver mais experiência, sinta-se a vontade pra melhorar este código!
🌟 Resumo
- Diferenças salariais entre pesquisas se devem a variações na amostragem e no perfil das empresas
- Empresas podem ser categorizadas em 3 tiers baseados em sua competitividade salarial:
- Tier 1: Competem regionalmente
- Tier 2: Competem nacionalmente
- Tier 3: Competem globalmente
- Para ver a análise dos dados de salário do levels.fyi, acesse esse notebook.
- Todo o projeto está com o código open-source aqui.
Este estudo revela padrões importantes nos salários de engenheiros de software no Brasil. Mostra como a experiência e o tipo de empresa influenciam a remuneração.
Para profissionais, esses dados podem guiar decisões de carreira.
Para empresas, ajudam a entender o mercado competitivo de talentos em tecnologia.
Lembre-se: estes dados são um ponto de partida. Fatores individuais e negociação sempre desempenham um papel crucial na determinação de salários.
E, para terminar com uma opinião pessoal: o salário não é tudo. Já falamos sobre as algemas de ouro no passado. Procure um lugar que te dê um ambiente que favoreça o aprendizado. Onde você trabalhe em problemas que acha interessante.
E, é claro, num lugar que te valorize e pague bem. Afinal de contas, todos precisamos de dinheiro, saúde mental e financeira.
Desculpem pelo atraso com o artigo da semana passada. Acho que fiquei tentando polir o código demais. Quem nunca. 😅
Esse artigo foi publicado na minha newsletter, Dev na Gringa.
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