$187,500
médiane · par an, USD annualisé
$200,000
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
Lead Safety Engineer, Robotics
Machine Learning Engineer, Distributed Data Systems - Robotics
Firmware Engineer, Robotics
Software Engineer, Distributed Data Systems - Robotics
Inference Engineer, Robotics
Electrical Engineer, Robotics
Staff Robotics Engineer / Tech Lead – Whole-Body Control & Robot Learning
Software Engineer: Robotics Controls
Software Engineer: ML Robotics Systems
Staff Robotics Software Engineer, Air Vehicle Autonomy
| 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 |
|---|---|---|
Anduril Industries
|
$222,000 | 53 |
Field Ai
|
$185,000 | 9 |
OpenAI
|
$370,000 | 7 |
| SA Skild AI | $200,000 | 7 |
Neuralink
|
$155,750 | 6 |
DoorDash USA
|
$207,500 | 5 |
Intrinsic
|
$174,050 | 5 |
Agility Robotics
|
$215,750 | 4 |
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| Boston | $222,000 | 13 |
| New York | $214,750 | 4 |
| Seattle | $214,750 | 6 |
| Austin | $212,000 | 9 |
| San Francisco | $206,000 | 36 |
| Denver | $150,000 | 3 |
| Los Angeles | $131,250 | 6 |
La médiane pour MLOps est de $187,500 par an (généralement $147,500–$236,325), contre $200,000 pour Robotics ($170,250–$222,000). Cela place Robotics environ 7% 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 Robotics 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.