データエンジニアの年収｜統計と求人で見る相場

データエンジニアの年収は、どの数字を見るかで印象が大きく変わります。公的統計にはデータエンジニアという名前の職種区分が無く、近い区分のどれを当てるかで平均が変わるためです。

求人の提示年収も、データ基盤を設計から任せる求人か、決まった仕組みの運用を任せる求人かで、幅に差が出るのが実情です。

厚生労働省の最新の賃金構造基本統計調査から、データエンジニアの仕事が重なる職種区分を読み、年齢でどう変わるかを確かめました。あわせて、Offers に掲載されたデータエンジニアの正社員求人の提示年収と、本文に挙がる技術を数えています。

自分の年収がどこにあり、転職で何を示せば上の水準に届くかを考える材料にしてください。

統計上のデータエンジニアの年収は578.5万〜889.0万円

厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」で、データエンジニアの仕事が重なる3つの職種区分の年収換算は、ソフトウェア作成者が約578.5万円、その他の情報処理・通信技術者が約609.8万円、システムコンサルタント・設計者が約889.0万円です（企業規模10人以上・男女計を編集部が年収換算）。

同じデータエンジニアでも、パイプラインを実装する仕事はソフトウェア作成者に、基盤の運用・保守はその他の情報処理・通信技術者に、データ基盤の全体設計はシステムコンサルタント・設計者に近く、どの区分を当てるかで310.6万円の差が出ます。

出所: 厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査 職種第1表」（企業規模計・男女計）を Offers Magazine 編集部が年収換算。

年収換算は、毎月の給与（きまって支給する現金給与額）の12か月分に年間賞与などを足した概算です。3つの区分の差は、主に毎月の給与で開いています。

3つのうち、その他の情報処理・通信技術者はサーバー管理者やシステム保守の仕事を含む区分です。この区分の平均は、データ基盤を設計する人の年収とは分けて読むのが実情に近い読み方です。

統計でデータエンジニアの仕事が重なる3つの職種区分

厚生労働省「賃金構造基本統計調査 職種一覧と解説」は、職種区分ごとに含まれる職種の例を挙げています。データエンジニアを名指しした区分は無いため、仕事の中身から近い区分を当てて読むことになります。

その他の情報処理・通信技術者は、ほかの2区分に含まれない情報処理・通信技術の仕事をまとめた区分です。

実際のデータエンジニアは、1人で3つの区分の仕事をまたいでいることが少なくありません。自分の仕事のうち、実装・運用・設計のどれが長いかで、当てはまる統計の水準が変わると考えると、相場の数字を読み違えにくくなるはずです。

データエンジニアの仕事の範囲と今後の需要は「データエンジニアの将来性とキャリアパス」で整理しています。

年齢で見るデータエンジニアに近い区分の年収換算

同じ統計の年齢階級別の値を編集部が年収換算すると、ソフトウェア作成者は25〜29歳で約484.7万円、35〜39歳で約636.0万円、45〜49歳で約729.2万円でした。その他の情報処理・通信技術者も、25〜29歳の約452.7万円から50〜54歳の約724.5万円まで、年齢とともに上がります。

出所: 厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査 職種第5表」（企業規模計・男女計）を Offers Magazine 編集部が年収換算。

2つの区分はどの年齢でも年収換算が近く、50代前半でも700万円台にとどまります。統計の平均を見る限り、実装や運用の仕事を続けるだけでは、年収800万円を超える水準に届きにくいのが実情です。

設計の仕事を含むシステムコンサルタント・設計者の区分が889.0万円だったことと合わせると、年収を上げる道は年齢よりも、担う仕事の範囲を設計の側へ広げられるかにかかっていると編集部は考えます。

データエンジニアの正社員求人の年収上限は中央値1,000万円

Offers に掲載されたデータエンジニア系の正社員求人45件の提示年収は、下限の中央値が600万円、上限の中央値が1,000万円でした。上限が800万円以上の求人は45件中37件、1,000万円以上の求人は31件です。

出所: Offers（株式会社overflow）調べ・年収の下限と上限を記載した正社員求人 n=3,294・2022年3月〜2026年10月公開（うちデータエンジニア系 n=45・データサイエンティスト系 n=33）。

データエンジニア系の求人は、下限・上限の中央値とも正社員求人全体より高く、データサイエンティスト系の求人と同じ水準でした。統計の年収換算が578.5万〜889.0万円だったのに対し、求人の上限の中央値は1,000万円です。

統計は在職者全体の平均、求人は経験者を採用するときの提示額なので、同じ職種でも数字の意味が違います。転職で狙える年収を考えるときは、求人の下限と上限を見る方が実情に近くなります。

下限600万円以上の求人は45件中25件

データエンジニア系の求人45件のうち、年収の下限が600万円以上の求人は25件でした。上限の最大は2,000万円で、上限が1,500万円以上の求人には、SaaS のデータエンジニア、データ基盤をリードするデータエンジニア、シニアのデータプラットフォームエンジニアといった求人が並んでいました。

下限の幅も広く、SQL（データベースを操作する言語）の使用経験者を歓迎する求人などでは下限が300万円台です。同じ職名でも、任せる範囲で提示年収が大きく変わることが分かります。

自分の経験で届く上限の求人を確かめるには、データエンジニアの求人を並べて、下限と上限、任される範囲を見比べるのが早道です。Offers Jobs のデータエンジニアの求人では、正社員の求人を職種から探せます。求人一覧と、求人詳細の業務内容・必須スキル・歓迎スキル・選考フローはログインなしで見られます。

データエンジニア系の求人本文に挙がる技術はSQLとクラウド

データエンジニア系の求人45件の本文を数えると、最も多く挙がる技術は SQL で34件、次いで AWS（Amazon Web Services）が30件、Google Cloud が29件、Python が27件でした。データウェアハウスでは BigQuery が23件、Snowflake が17件、Redshift が13件です（Offers（株式会社overflow）調べ・データエンジニア系の正社員求人 n=45・2022年11月〜2026年9月公開）。

SQL・Python とクラウドの組み合わせは、データエンジニアの求人の土台と言える組み合わせです。そのうえで、BigQuery や Snowflake のようなクラウドのデータウェアハウスは45件中32件と半数を超え、dbt によるデータモデリングと Terraform によるインフラのコード化は3分の1ほどの求人に並んでいました。

上限1,000万円以上の求人に多いTerraform

データエンジニア系の求人を上限1,000万円以上の31件とそれ未満の14件に分けると、Terraform を本文に挙げる求人は31件中13件（41.9%）と14件中3件（21.4%）で、上限1,000万円以上の求人に多く並んでいました。dbt は31件中11件（35.5%）と14件中4件（28.6%）で、差は小さめです。

クラウドのデータウェアハウスは、上限の高低を問わず多くの求人に並んでいました。差が目立つのは、インフラをコードで管理する Terraform です。データを流す仕組みを作るだけでなく、基盤そのものの構成まで任せる求人ほど、上限が高く設定される傾向です。

Google Cloud（旧称 GCP・Google Cloud Platform）を軸にキャリアを組み立てる場合の年収は「GCPエンジニアの年収」でも扱っています。

職務経歴書では、使った技術名を並べるだけでなく、どのデータを、どの規模で、誰が使う形に整えたのかまで書くと、求人の業務内容と照らし合わせてもらいやすい書き方になります。

データエンジニアとデータサイエンティストの年収の違い

Offers の正社員求人では、データエンジニア系とデータサイエンティスト系の提示年収は、下限の中央値がともに600万円、上限の中央値がともに1,000万円で、中央値に差は見られませんでした（Offers（株式会社overflow）調べ・データサイエンティスト系の正社員求人 n=33・2022年7月〜2026年9月公開）。

違いが出たのは分布の形です。データサイエンティスト系は上限800万円以上の求人が33件中31件で、データエンジニア系の45件中37件より多くを占めました。一方、上限1,000万円以上の求人の割合は、データサイエンティスト系が63.6%（33件中21件）、データエンジニア系が68.9%（45件中31件）で、差は小さめです。

データエンジニア系は、下限300万円台の求人から上限2,000万円の求人まで提示年収の幅が広く分布していました。分析やモデルづくりに軸足を置くか、データを使える状態に整える基盤に軸足を置くかが、職種を選ぶときの分かれ目です。

隣の職種の年収帯は「データサイエンティストの年収」で詳しく扱っています。

データエンジニアが年収800万円以上の求人を狙う進め方

データエンジニアが転職で年収800万円以上の求人を狙うには、データ基盤の設計に関わった経験を示す、Terraform で基盤の構成をコードで扱う経験を積む、利用者とのすり合わせの経験を書く、の3つが現実的です。

統計では設計の仕事を含む区分ほど年収換算が高く、Offers の求人でも上限1,000万円以上の求人ほど Terraform を本文に挙げていました。

データ基盤の設計に関わった経験を示す

統計で設計の仕事を含むシステムコンサルタント・設計者の年収換算は、実装の仕事に近いソフトウェア作成者より310.6万円高い水準でした。運用を長く担ってきた人も、パイプラインの構成を見直した、データの持ち方を変えた、といった設計に関わる判断を経験していることがあります。

その判断を、何を課題と見て、どの選択肢から何を選んだかまで書けると、設計を任せられる人として評価されやすくなります。

Terraformで基盤の構成をコードで扱う経験を積む

上限1,000万円以上の求人で目立ったのは、Terraform による基盤のコード管理でした。dbt によるデータモデルの管理は、上限1,000万円未満の求人との差が小さめでした。オンプレミスのデータベースや ETL（データの抽出・変換・書き込み）ツールの経験が長い人は、今の職場でクラウドへの移行やデータマートの再設計に手を挙げるのが、求人の書き方に近い経験を積む近道です。

利用者とのすり合わせの経験を書く

データエンジニアの仕事は、データを使う事業部門や分析担当との調整が欠かせません。指標の定義をそろえた、データの更新時刻や粒度を利用者と決めた、といった経験は、職務経歴書で落としがちな部分です。基盤を任せる側から見ると、利用者の要望を仕様に落とせる人かどうかを判断する材料になります。

条件に合う求人の年収帯と任される範囲は、Offers Jobs のデータエンジニアの求人で見比べられます。今の年収との差を確かめてから、どの経験を職務経歴書の前に出すかを決めるのが、応募先を絞り込む確実な手順です。