惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
The GitHub Blog
The GitHub Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
雷峰网
雷峰网
U
Unit 42
Y
Y Combinator Blog
I
InfoQ
P
Proofpoint News Feed
Engineering at Meta
Engineering at Meta
量子位
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
B
Blog
The Cloudflare Blog
F
Fortinet All Blogs
Google DeepMind News
Google DeepMind News
MyScale Blog
MyScale Blog
C
Check Point Blog
S
SegmentFault 最新的问题
爱范儿
爱范儿
博客园 - 叶小钗
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
罗磊的独立博客
T
Tailwind CSS Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Новичок дороже старожила
Data_Lab · 2026-05-17 · via Все публикации подряд на Хабре

По свежим данным, сотрудники со стажем в компании менее года в октябре 2025 года получали в среднем 96,5 тыс. руб., двумя годами ранее было 71,9 тыс. руб., то есть рост составил +34,3%.

Самые высокие средние зарплаты оказались у сотрудников со стажем 1-5 лет - 99,3 тыс. руб., затем 5-10 лет - 98 тыс. руб., а у работников со стажем более 30 лет - 83,6 тыс. руб.

На первый взгляд это странно, ведь чем выше стаж, тем больше оплата должна быть. Но тут так не работает и чем ярче это искажение проявляется, чем очевиднее - для роста оплаты труда нужно менять компании.

Я регулярно разбираю такие темы в своём Telegram‑канале, если вам интересно глубже понимать аналитику, экономику и рынок труда, там регулярно выходят короткие заметки и обзоры актуальных событий.

Почему новички дорожают быстрее

Когда компания выходит на рынок труда, то как обычно, человек нужен еще вчера или хотя бы сегодня. А значит его нужно купить по текущей рыночной цене.

А текущая цена за последние годы сильно выросла: дефицит кадров, конкуренция за сильных специалистов, инфляция, высокая стоимость ошибок в найме и снижение качества кандидатов.

А с действующими сотрудниками логика иная: их зарплаты часто растут через ежегодную индексацию, пересмотр грейда, редкое продвижение или индивидуальное решение руководителя.

Так и появляется разрыв: новичку дают рыночный оффер, потому что иначе он не выйдет. А старожилу дают плановую индексацию, потому что он и так работает, куда денется.

И это уже и называется зарплатной компрессией - это ситуация, когда разница в оплате между новичками и опытными сотрудниками сжимается или даже переворачивается.

Почему это опасно для HR

Основная проблема тут в том, что компания может незаметно разрушить ощущение справедливости внутри.

Представим сотрудника, который много лет отвечает за определенный процесс, обучает новичков и знает все внутренние тонкости, может внезапно понять, что новый человек приходит почти на такие же деньги. Иногда - на большие.

Это бьет не только по настроению, но и бьет по удержанию.

Ведь у человека появляется очень простой вывод: чтобы получать рыночную зарплату, надо не развиваться внутри компании, а выходить на внешний рынок.

То есть компания сама обучает сотрудников тому, что самый эффективный способ индексации - это смена работы.

На уровне одного конкретного человека это карьерный трек и развитие, но вот для компании, если таких людей уже заметное число, это становится дорогой текучестью и что не менее важно - потерей качества выстроенных процессов.

Что должен смотреть HR-аналитик

Средняя зарплата по компании тут не поможет, да она нигде не поможет.

Смотреть нужно минимум на несколько вещей:

  1. Compa-ratio по стажу - насколько зарплата сотрудника близка к середине или верхней границе вилки.

  2. Разрыв новички / действующие сотрудники внутри одной роли, функции и региона.

  3. Зарплатную компрессию - когда менее опытные или недавно нанятые сотрудники получают почти столько же, сколько опытные.

  4. Рост зарплаты при промоушене - если промоушен дает +5%, а внешний переход дает +25%, система сама стимулирует уход.

  5. Текучесть сильных сотрудников после выхода новых людей - это может быть ранний сигнал внутренней несправедливости.

И важно помнить, что решение здесь не в том, чтобы не переплачивать новичкам. 

Если рынок изменился, то ты банально не можешь не платить рыночную зарплату.

Но как решение - не забывать тех, кто уже внутри системы.

Компания должна видеть, где новый оффер ломает внутреннюю справедливость и где действующие сотрудники оказались ниже рынка. Или быть может где-то грейды устарели.

И как правило, много датасетов и дашбордов для этого не требуется - скорее всего в компании есть уже 1С, в которой есть все данные и как минимум посмотреть на цифры может быть полезно, чтобы хотя бы быть в курсе происходящего.