$187,500
médiane · par an, USD annualisé
$195,000
médiane · par an, USD annualisé
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
Platform Engineer
Senior Staff+ Software Engineer, Kubernetes Platform
Staff+ Infrastructure Engineer, Cluster Infrastructure
Software Engineer, Research Infrastructure
Senior Security Platform Engineer I
Principal .NET Software Engineer- Cloud Payments Platform
Principal .NET Software Engineer - Cloud Payments Platform
Staff+ Software Engineer, Safeguards Infrastructure
SOC Emulation Engineer - Hardware Emulation Infrastructure
Infrastructure Engineer
| Entreprise | Médiane | Postes |
|---|---|---|
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 |
| Entreprise | Médiane | Postes |
|---|---|---|
Speechify
|
$170,000 | 103 |
OpenAI
|
$308,250 | 28 |
Nuro
|
$200,450 | 24 |
Palantir
|
$167,500 | 24 |
Databricks
|
$225,000 | 21 |
Coinbase
|
$202,483 | 20 |
Reddit
|
$244,500 | 18 |
Anduril Industries
|
$222,000 | 18 |
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| San Francisco | $228,500 | 413 |
| Seattle | $214,250 | 110 |
| New York | $210,000 | 320 |
| Austin | $202,500 | 39 |
| Los Angeles | $187,500 | 31 |
| Boston | $185,000 | 64 |
| Toronto | $185,000 | 61 |
| Chicago | $183,000 | 22 |
| Denver | $180,000 | 29 |
| Atlanta | $170,000 | 10 |
La médiane pour MLOps est de $187,500 par an (généralement $147,500–$236,325), contre $195,000 pour Platform Engineer ($166,525–$230,000). Cela place Platform 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 MLOps et Platform 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.