Gehälter mit Go in Hamburg
Fachkräfte mit Go in Hamburg verdienen durchschnittlich 78.141–94.747 $ pro Jahr, basierend auf 44 jobs. Die Vergütung für Stellen mit Go in Hamburg liegt 33% unter dem jobbörsenweiten Durchschnitt von 110.922–148.674 $ für Stellen mit Go auf Startup Insider. Die Vergütung reicht von 65.924–81.428 $ für Stellen als Berufserfahren bis zu 80.362–97.444 $ auf der Ebene Senior.
Average salary range
78.141–94.747 $
Based on 44 jobs · 33% less than the average salary on Startup Insider
25th percentile
69.971 $
Average
86.444 $
75th percentile
99.125 $
Gehälter mit Go nach Erfahrungsstufe in Hamburg
Gehälter mit Go in Hamburg reichen von 65.924–81.428 $ für Berufserfahren-Stellen bis 80.362–97.444 $ für Senior-Stellen.
| Seniority | Avg. salary | Jobs | vs Avg. on Startup Insider |
|---|---|---|---|
| Berufserfahren | 65.924–81.428 $ | 3 | -43% |
| Senior | 80.362–97.444 $ | 38 | -32% |
Bestbezahlte Berufsbezeichnungen in Hamburg
Die bestbezahlten Berufsbezeichnungen in Hamburg, sortiert nach Durchschnittsgehalt.
Softwareentwicklung
Avg. 76.684–89.309 $ · 53 jobs
Backend-Engineering
Avg. 76.973–91.552 $ · 37 jobs
Data Engineering
Avg. 76.100–90.674 $ · 29 jobs
Backend-Entwicklung
Avg. 71.106–84.779 $ · 28 jobs
E-Commerce-Analytik
Avg. 79.492–96.168 $ · 28 jobs
Frontend-Entwicklung
Avg. 66.645–79.798 $ · 25 jobs
Weitere bestbezahlte Kompetenzen in Hamburg
Die bestbezahlten Kompetenzen in Hamburg neben Go, sortiert nach Durchschnittsgehalt.
Python
Avg. 77.182–91.513 $ · 72 jobs
SQL
Avg. 74.786–89.459 $ · 69 jobs
AWS
Avg. 81.374–96.014 $ · 58 jobs
Datadog
Avg. 81.992–92.126 $ · 56 jobs
TypeScript
Avg. 72.228–85.576 $ · 48 jobs
CI/CD
Avg. 81.741–93.559 $ · 46 jobs
Weitere Standorte für Go
Vergleiche Gehälter für Go an anderen Standorten.
Deutschland
Avg. 84.918–113.588 $ · 60 jobs
Bayern
Avg. 71.299–132.983 $ · 6 jobs
Berlin, BE
Avg. 129.297–180.317 $ · 6 jobs
München, BY
Avg. 71.299–132.983 $ · 6 jobs
Baden-Württemberg
Avg. 113.327–191.647 $ · 4 jobs
Häufige Fragen zu Gehältern mit Go in Hamburg
All salary figures are normalized to USD annual equivalents. Averages are based on published jobs with salary data and filtered for statistical outliers.