헤드헌터와 회사 인사팀이 싫어할 평균 연봉 데이터

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내가 처음에 연봉 통계를 만들어보자라고 생각한 이유는 미국 커뮤니티에서 본 포스팅이 하나의 이유였다. 
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1G0FmJhkOME_sv66hWmhnZS5qR2KMTY7nzkxksv46bfk/edit?usp=sharing 

r/biotech salary and company survey

Booking.com

 
나는 왜 이런 통계가 한국 회사들에 재직중인 사람들이 내는 데이터가 없는지 의문이 들었고, 내가 알기로는 그것이 없었기 때문에 내가 해보기로 했다. ㅋㅋㅋ (사실은 블로그 트래픽을 올리기 위해)

https://biopharmaexplorer.tistory.com/313

2023 바이오제약 연봉 통계

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일단 블로그를 통해서도 참가자를 받기로 했고, 블라인드에도 글을 올렸다.

굳이 돈을 쓰면서까지 익명으로 만들면서 글을 올렸는데, 사실 댓글은 거의 없었지만 블라인드를 통해서 설문조사에 참가해주신 분들이 많았던 것 같다. 

지금은 연봉 데이터의 수가 40개 정도로 일단 1차적으로는 통계를 만들정도는 되었다고 생각한다. 

내 블로그는 원래 트래픽이 높은 블로그도 아니고, 요즘에는 연봉 조사에 참가해 주는 사람이 종종 이어지고 있다. ㅋㅋ

설문조사의 구체적인 데이터는 설문조사에 참가한 사람만 볼 수 있게 해 놓았다. -> 꼭 참가해주세요! (링크)

대학원생, 포닥과정도 연봉 입력가능하게 해 놓았습니다. 여러번 입력할 수 있고, 타인 데이터도 입력 가능합니다.

국내 회사들의 연봉을 알려주는 몇개의 시스템을 아는데, 회사규모, 형태에 따라 직급에 필요한 경력연수가 다르다. 

규모가 작은 회사는 과장이 6년차일 수도 있고, 어떤 회사는 제일 낮은 직급이 과장일 수도 있고, 규모가 큰 회사의 경우에는 과장이 8년, 10년차일수도 있다. 

그리고 어떤 인간은 얼마를 받는다라고 이야기를 하는데 기본연봉으로 말하는 인간도 있고, 원천징수금액인 자기 야근수당까지 영끌한 금액을 자기 연봉이라고 말하는 인간도 있다. 

이런 부정확한 언급과 비교 때문에 잡플래닛을 포함한 연봉 정보를 제공해주는 사이트를 보면 상당히 부정확하고 보너스에 대한 정보가 없는 경우가 대부분이었다. 

그래서 그런 부정확성을 제거하고자 직급은 물어보지 않고, 학력과 경력연수가 주요 팩터라고 생각해서 그것을 중심으로 연봉 데이터 정보를 모았다. 

 

이 정보를 헤드헌터가 싫어할 것이 확실해 보이고 ㅋㅋㅋ 회사내규라는 개소리로 인재들을 기망하는 회사들이 더 이상은 없어지기를 바란다. 

입사를 하기 전에는 알 수가 없는데 회사내규가 뭐야... 미친거냐 진짜? 

설문조사를 통해서 얻게된 밑의 통계는 연차별 평균 연봉이라고 생각하면 된다. 

회사 규모별, 직무별로는 아직 분석해보지 못했다. 

그리고 구체적인 언급자체가 어렵지만 아웃라이어 또는 신뢰성이 없는 데이터는 제외하고 분석했음을 말해둔다. 신뢰성이 없는 데이터는 특히 삭제를 고려하고 있다. 
 

1. 당연하지만 학력별로 연봉의 차이는 존재했다. 

학사와 석사의 연봉 차이는 별로 없어요. 이런 말을 많이 들었는데, 그것은 어느 정도 맞는 말이었다.

학석사 vs 박사의 차이가 존재했다. 

하지만 박사후 산업체 취업이 쉽지 않아서인지 뭔지 모르지만 박사 졸업 후 재직중인 분들의 데이터가 많이 없다. 

이미 알고 있던 내용이기는 했지만, 데이터로도 어느 정도 알게 된 것 같다. 박사학위가 있으면 시작 포인트의 연봉이 다른 것 같다. 박사로 취업하기는 어렵지만, 취업한다면 연봉의 시작점이 다른 것.

2. 연봉이 높은 직무는 임상이었다.

아직 데이터 수가 많이 없어서 경향성을 논의하기 빠르지만, 임상 직무 분들의 연봉은 생각보다 꽤 높았다.

간호사분들도 있는 것 같고, 진입이 아무나 하는 직무는 아닌 것 같지만 결과적으로는 그렇다고 말해둔다. 

 

3. 불특정 다수의 데이터를 연봉과 경력연차별로 놓고 보았을 때, 그 상관계수는 높았다. 

회사에서 일하는 것과 비슷하게 연봉 데이터를 만져 보았는데, 이런 데이터에서 0.9 이상의 상관계수는 매우 높은 편이고, 그것이 불특정 다수에게서 나왔다는 점을 고려하면 연차에 비례해서 연봉은 확실하게 증가한다고 말할 수 있다.

아웃 라이어와 신뢰성 없는 데이터를 제거한 그래프이지만, 예상대로 나온 결과라고 말할 수 있다. 

학력별 연봉 차이도 크지는 않지만 조금 알 수 있게 나왔다. 

 

4. 이직을 한다면 그래프의 왼쪽 상단 구역을 향해서 연봉 협상을 하면 된다. 

그래프의 오른쪽 하단은 평균보다 낮다라는 뜻이므로 연봉협상, 이직을 한다면 연차를 고려해서 왼쪽 위를 향해서 협상해보자. ㅋㅋㅋ 대기업에서 재직중인 분들의 데이터가 있어서 그런지 조금 높아보이기는 한다. 

대학원생, 포닥과정도 연봉 입력가능하게 해 놓았습니다. -> 꼭 참가해주세요! (링크)

이 그래프를 헤드헌터와 바이오제약회사 인사팀이 싫어할 것이다. 

"이 정도면 많이 주는 거에요." "업계 평균 이상이에요" "진짜 좋은 조건입니다" "연봉은 회사내규입니다" 

그러면은 인재도 회사 내부에서 찾지 왜? ㅋㅋㅋㅋ

위에 있는 그래프와 비교해서 실제로 그런지 참고 정도는 할 수 있을 것 같다.

나는 개인적으로 위 그래프의 신뢰성은 매우 높다고 생각이 들고, 데이터 수가 많아지면 그 큰 경향성은 크게 변하지 않을 것이라고 생각한다.

지금은 수십명의 데이터이지만 수백명, 수천명의 데이터가 되면 어떨까?