$205,841
médiane · par an, USD annualisé
$198,750
médiane · par an, USD annualisé
Senior Software Engineer, Machine Learning (Audio)
Machine Learning Engineer - Fraud Risk
Research Engineer, Machine Learning (Reinforcement Learning)
Research Engineer, Machine Learning (RL Velocity)
Research Engineer, Machine Learning (Reinforcement Learning)
Research Engineer, Machine Learning (RL Velocity)
Machine Learning Engineer, Integrity
Principal Machine Learning Engineer, Ads Delivery
Machine Learning Engineer, Speech LLM Training - San Francisco
Senior Machine Learning Engineer, Search
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)
| Entreprise | Médiane | Postes |
|---|---|---|
Reddit
|
$276,000 | 18 |
Pinterest
|
$260,867 | 18 |
Motional
|
$185,500 | 17 |
Roblox
|
$297,743 | 14 |
Airbnb
|
$274,500 | 14 |
Torc Robotics
|
$249,000 | 11 |
Nuro
|
$242,540 | 10 |
Applied Intuition
|
$173,500 | 10 |
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| San Francisco | $240,000 | 168 |
| Austin | $230,000 | 12 |
| New York | $225,000 | 102 |
| Seattle | $212,444 | 41 |
| Los Angeles | $205,000 | 11 |
| Boston | $200,000 | 42 |
| Toronto | $195,000 | 27 |
| Paris | $185,000 | 6 |
| Denver | $175,000 | 5 |
| Atlanta | $174,825 | 8 |
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| San Francisco | $250,000 | 7 |
| New York | $197,500 | 3 |
La médiane pour ML Engineer est de $205,841 par an (généralement $175,000–$250,750), contre $198,750 pour Prompt Engineer ($180,000–$243,238). Cela place ML Engineer environ 4% 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 ML Engineer 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.