$190,000
médiane · par an, USD annualisé
$198,750
médiane · par an, USD annualisé
Data Scientist
Senior Data Scientist (Credit)
Senior Data Scientist (Credit)
Senior Data Scientist (Credit)
Data Scientist, Identity
Applied Scientist, Experimentation
Data Scientist
Data Scientist, Supply
Data Scientist, Developer Productivity
Machine Learning Scientist
Machine Learning Engineer, Speech LLM Training - San Francisco
Principal Machine Learning Engineer- LLM Fine-tuning and Optimization
Machine Learning Engineer, Model Evaluations (Speech LLM) - San Francisco
Machine Learning Engineer, Inference & Serving (Speech LLM) - San Francisco
Machine Learning Engineer, LLM Evals & Observability
Machine Learning Engineer, LLM Evals & Observability
Principal LLM Inference Engineer
Staff Attack Engineer, AI/LLM
Staff ML/LLM Ops Engineer
Software Engineer, Artificial Intelligence/LLM (Multiple Seniority Levels)
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| San Francisco | $211,819 | 161 |
| New York | $190,000 | 138 |
| Seattle | $188,750 | 46 |
| Austin | $187,500 | 9 |
| Denver | $187,500 | 6 |
| Los Angeles | $183,750 | 16 |
| Boston | $181,250 | 30 |
| London | $160,895 | 21 |
| Toronto | $153,600 | 28 |
| Chicago | $153,300 | 21 |
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| San Francisco | $250,000 | 7 |
| New York | $197,500 | 3 |
La médiane pour Data Scientist est de $190,000 par an (généralement $150,000–$229,900), contre $198,750 pour Prompt Engineer ($180,000–$243,238). Cela place Prompt Engineer environ 5% devant à la médiane.
Les deux chiffres sont calculés en direct à partir des annonces actives sur JobsRadar et normalisés en USD annualisé, de sorte que Data Scientist et Prompt Engineer sont comparés à conditions égales, quelle que soit la devise dans laquelle chaque poste a été initialement publié. Seuls les postes qui publient une fourchette de salaire alimentent les médianes ; les chiffres se rafraîchissent toutes les quelques heures à mesure que de nouveaux postes paraissent et que les anciens se ferment, cette comparaison reflète donc le marché actuel plutôt qu’une enquête figée. Utilisez-la comme un repère indicatif pour peser une voie par rapport à l’autre.