$187,500
médiane · par an, USD annualisé
$190,000
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
Software Engineer - Platform Infrastructure (Rust, C++)
Staff Rust SDK Engineer
Founding Rust Engineer
Software Engineer 3 - Linux/Bash/Python/Rust/NoSQL/Docker/Kubernetes/Helm
Software Engineer (Backend Rust)
Senior Software Engineer (Backend Rust)
Software Engineer, Rust, Agent Runtime
Principal Rust Developer
Principal Rust Developer
New Grad Software Engineer (Backend Rust)
| 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
|
$193,000 | 3 |
N1
|
$190,000 | 3 |
Zscaler
|
$221,000 | 2 |
Certik
|
$141,000 | 2 |
Blockhouse
|
$85,500 | 2 |
xAI
|
$310,000 | 1 |
Twin Labs
|
$261,899 | 1 |
|
|
$250,000 | 1 |
| Lieu | Médiane | Postes |
|---|---|---|
| New York | $190,000 | 6 |
| San Francisco | $190,000 | 5 |
| Toronto | $127,500 | 3 |
La médiane pour MLOps est de $187,500 par an (généralement $147,500–$236,325), contre $190,000 pour Rust ($155,000–$204,500). Cela place Rust environ 1% 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 Rust 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.