Z 15 000 USD do 685 000 USD - historia inżyniera oprogramowania o zarobkach w firmach Meta, Apple i Oracle

Z 15 000 USD do 685 000 USD - historia inżyniera oprogramowania o zarobkach w firmach Meta, Apple i Oracle

Sandeep Rao, 32-letni inżynier oprogramowania z San Jose w Kalifornii, pracował w trzech różnych firmach technologicznych, przechodząc od Oracle przez Apple do Meta. O tym jak rosły jego zarobki opowiedział Business Insider.

Moją pierwszą pracą była praca jako programista w Oracle w Indiach. Podczas gdy Oracle nie jest ogólnie nisko opłacaną firmą w branży technologicznej, moja pensja w wysokości 850 000 rupii, czyli 15 000 USD, była niska w porównaniu do tego, co zarabiali w tym czasie nowi absolwenci w konkurencyjnych firmach Big Tech, takich jak Microsoft czy Amazon, ponieważ była to oferta dla świeżo upieczonych absolwentów.

Wiedziałem, że ostatecznie chcę pracować tam, gdzie wszystko się dzieje — w Dolinie Krzemowej. Pracowałem w Oracle od 2012 do 2014 roku i w tym czasie aplikowałem na studia podyplomowe w USA, ponieważ czułem, że formalny dyplom z informatyki pomoże mi konkurować z utalentowanymi ludźmi w Dolinie.

Zostałem przyjęty na studia podyplomowe z informatyki na Carnegie Mellon University w Pittsburghu. Zostawiłem rodzinę i przyjaciół w Indiach i przeprowadziłem się do USA z walizką i 65 000 dolarów długu studenckiego.

Studia były trudne, ale drzwi, które mi otworzyły, sprawiły, że walka była tego warta.

Ukończyłem studia i dostałem pracę jako inżynier oprogramowania w Apple w Cupertino w Kalifornii, gdzie moja podstawowa pensja wynosiła 115 000 USD.

Początkowo rozważałem szukanie nowych możliwości w Apple, ale biorąc pod uwagę wysokie podatki, wysokie koszty utrzymania i moje pożyczki studenckie, czułem się bardziej zmuszony do zmiany firmy, biorąc pod uwagę, że prawdopodobnie otrzymam znaczną podwyżkę wynagrodzenia.

Pod koniec 2017 roku przeniosłem się do Meta (wówczas Facebook) w Menlo Park w Kalifornii. Chciałem doświadczyć kultury młodszych firm internetowych, których produkty są używane przez miliardy ludzi.

Kiedy otrzymałem ofertę, zrobiłem rozeznanie, aby dokładnie zrozumieć, jaka jest moja wartość rynkowa i na jakim wynagrodzeniu chcę wylądować. Dowiedziałem się również, jakie części mojego całkowitego wynagrodzenia podlegają negocjacjom, takie jak akcje i premia za rejestrację, a co nie podlega negocjacjom, jak wynagrodzenie podstawowe i premie roczne.

W 2021 roku dostałem duży projekt w Meta, który dodał wiele wartości do aplikacji Messenger i współpracowałem z kilkoma wielofunkcyjnymi zespołami z różnych dziedzin inżynierii, projektowania, nauki o danych i prawa.

W latach 2018-2023 co roku moje wynagrodzenie podstawowe rosło — podobnie jak moje całkowite wynagrodzenie — dzięki połączeniu corocznych odświeżeń akcji opartych na wynikach, dodatkowych podwyżek wynikających z awansów i aprecjacji na giełdzie.

Wynagrodzenie w branży technologicznej jest zwykle coraz bardziej zależne od kapitału niż od pensji, więc pensje podstawowe nie rosną tak szybko jak kapitał, ale moja pensja i całkowite roczne wynagrodzenie stale rosły:


🔥 Oracle

  • 2012-2014: $ 15 000 

🔥 Grad School

  • 2014-2016: $ 0

Zadłużenie z tytułu kredytu studenckiego: $ 65 000


🔥 Apple

  • 2016: $ 130 000
  • 2017: $ 165 000

🔥 Meta

  • 2018: $ 230 000
  •  2019: $ 240 000
  • 2020: $350 000 
  • 2021: $ 510 000 
  • 2022: $ 375 000
  • 2023: $ 545 000

Przewiduję, że w 2024 r. zarobię $ 685 000 dzięki połączeniu wynagrodzenia podstawowego, premii i akcji.



Avatar
Apr 8
Najnowsze badanie: sztuczna inteligencja zmniejszy liczbę pracowników?
Około 41% kadry kierowniczej wyższego szczebla spodziewa się zmniejszenia liczby pracowników z powodu technologii AI.
Mar 8
“Branża tech trzyma się mocno". Bianka Siwińska o rozwoju kobiet w sektorze technologicznym
Dzisiaj jej Fundacja Edukacyjna Perspektywy organizuje różne projekty edukacyjne, na przykład Women in Tech Summit, który skupia około 10 tys. uczestników.
Feb 20
Exploring the World of Multimedia Information Retrieval Systems: A Comprehensive Guide
The article provides an introduction to Multimedia Information Retrieval (MIR) systems, which are designed to search and retrieve information from multimedia sources like images, audio, and video. It explains the different components of MIR systems, such as feature extraction, indexing, and retrieval, and discusses some of the challenges associated with MIR, including the subjective nature of multimedia data and the need for efficient algorithms to handle large datasets.

This site uses cookies to offer you a better browsing experience.

Find out more on how we use cookies and how to change cookie preferences in our Cookies Policy.

Customize
Save Accept all cookies