$190,000
Median · pro Jahr, annualisierter USD
$187,500
Median · pro Jahr, annualisierter USD
Platform Engineer
Senior Staff+ Software Engineer, Kubernetes Platform
Senior Security Platform Engineer I
Principal .NET Software Engineer - Cloud Payments Platform
Principal .NET Software Engineer- Cloud Payments Platform
Software Engineer, Platform
Infrastructure and Platform Development Engineer
Agent Platform Engineer
Principal Engineer, AI Platform
Member of Technical Staff (Software Engineer, Inference & Training Platform)
Senior Machine Learning Engineer, DevOps/SRE
Staff Machine Learning Operations Engineer
Senior Data Engineer, MLOps [Remote-US]
Senior, ML Engineer - ML Ops Framework
Senior, ML Engineer - ML Ops Framework
Senior Machine Learning Operations Engineer
Staff ML/LLM Ops Engineer
Sr. Machine Learning Ops Engineer
DoD MLOps Software Engineer
Sr. Machine Learning Ops Engineer
| Unternehmen | Median | Stellen |
|---|---|---|
Accenture Federal Services
|
$151,800 | 29 |
Air Apps
|
$65,184 | 22 |
Captivation Software
|
$200,000 | 21 |
Reddit
|
$244,500 | 18 |
Anduril Industries
|
$222,000 | 15 |
Coinbase
|
$202,483 | 15 |
Airwallex
|
$162,878 | 13 |
Roblox
|
$265,138 | 12 |
| Unternehmen | Median | Stellen |
|---|---|---|
Garner Health
|
$297,500 | 2 |
Torc Robotics
|
$249,000 | 2 |
Quanata
|
$256,500 | 1 |
Roku
|
$254,875 | 1 |
LVT
|
$242,650 | 1 |
Hayden AI
|
$230,000 | 1 |
Instacart
|
$212,750 | 1 |
Cimgroup
|
$200,000 | 1 |
| Standort | Median | Stellen |
|---|---|---|
| San Francisco | $225,500 | 250 |
| Seattle | $212,500 | 62 |
| New York | $210,000 | 209 |
| Los Angeles | $200,650 | 18 |
| Austin | $198,900 | 27 |
| Chicago | $195,000 | 31 |
| Denver | $186,000 | 26 |
| Boston | $182,500 | 59 |
| Toronto | $165,000 | 50 |
| Atlanta | $161,500 | 10 |
Der Median für DevOps beträgt $190,000 pro Jahr (typischerweise $151,040–$225,000), gegenüber $187,500 für MLOps ($147,500–$236,325). Das setzt DevOps beim Median etwa 1% vorne.
Beide Zahlen werden live aus aktiven Anzeigen auf JobsRadar berechnet und auf annualisierten USD normalisiert, sodass DevOps 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.