$167,500
Median · pro Jahr, annualisierter USD
$163,800
Median · pro Jahr, annualisierter USD
Data Scientist, SMB Ads Growth
Data Scientist, Ads Demand
Data Scientist, Cybersecurity
Data Scientist, FinEng
Data Scientist, B2B Strategy & Intelligence
Staff Data Scientist - Growth & Marketing ($400k - $500k)
Senior / Staff Data Scientist, Applied AI
Data Scientist
Research Scientist - Environments, Data and Post-Training
Machine Learning Research Engineer/Scientist
Staff Machine Learning Operations Engineer
Machine Learning Engineer/Senior Machine Learning Engineer - Devops, AI for Drug Discovery
Principal Machine Learning Operations Engineer
Lead ML Engineer - Advance AI (applied ML, LLM's, ML Ops)
Senior / Staff ML Ops Engineer
Lead Software Platform Engineer, MLOps
Staff MLOps Engineer
Software Engineer - ML Ops (R37)
Senior Staff ML Ops Engineer
Matterport - Senior ML Ops Engineer
| Unternehmen | Median | Stellen |
|---|---|---|
Booz Allen Hamilton
|
$126,800 | 113 |
Leidos
|
$151,475 | 21 |
OpenAI
|
$332,250 | 16 |
Accenture Federal Services
|
$166,850 | 16 |
Roche
|
$228,700 | 15 |
RELX
|
$133,100 | 15 |
Faire
|
$250,750 | 14 |
Lyft
|
$159,627 | 14 |
| Unternehmen | Median | Stellen |
|---|---|---|
Weekday AI
|
$202,800 | 2 |
Target
|
$197,000 | 2 |
Workday
|
$150,400 | 2 |
RELX
|
$140,450 | 2 |
Booz Allen Hamilton
|
$126,300 | 2 |
Shirley Ryan AbilityLab
|
$88,225 | 2 |
Garner Health
|
$324,500 | 1 |
AiDASH, Inc.
|
$250,000 | 1 |
| Standort | Median | Stellen |
|---|---|---|
| San Francisco | $220,000 | 215 |
| Seattle | $207,588 | 66 |
| New York | $198,000 | 197 |
| Singapore | $187,200 | 3 |
| Boston | $172,450 | 42 |
| Denver | $167,950 | 13 |
| Austin | $165,500 | 21 |
| Los Angeles | $157,500 | 30 |
| Chicago | $150,000 | 47 |
| Atlanta | $142,610 | 16 |
Der Median für Data Scientist beträgt $167,500 pro Jahr (typischerweise $130,500–$214,314), gegenüber $163,800 für MLOps ($137,000–$193,500). Das setzt Data Scientist beim Median etwa 2% vorne.
Beide Zahlen werden live aus aktiven Anzeigen auf JobsRadar berechnet und auf annualisierten USD normalisiert, sodass Data Scientist und MLOps zu gleichen Bedingungen verglichen werden, unabhängig von der Währung, in der jede Stelle ursprünglich veröffentlicht wurde. Nur Stellen, die eine Gehaltsspanne veröffentlichen, fließen in die Mediane ein; die Zahlen aktualisieren sich alle paar Stunden, während neue Stellen erscheinen und ältere geschlossen werden, dieser Vergleich spiegelt also den Markt von jetzt wider und keine feste Umfrage. Nutzen Sie ihn als Richtwert, wenn Sie einen Weg gegen den anderen abwägen.