$167,500
mediana · por ano, anualizado em USD
$164,400
mediana · por ano, anualizado em USD
Data Scientist, FinEng
Data Scientist, Cybersecurity
Data Scientist, Ads Demand
Data Scientist, SMB Ads Growth
Product Data Scientist - Youth, Families and Learning
Data Scientist, B2B Strategy & Intelligence
Senior / Staff Data Scientist, Applied AI
Staff Data Scientist - Growth & Marketing ($400k - $500k)
Research Scientist - Environments, Data and Post-Training
Data Scientist
Staff Machine Learning Operations Engineer
Machine Learning Engineer/Senior Machine Learning Engineer - Devops, AI for Drug Discovery
Principal Machine Learning Operations Engineer
Lead ML Engineer - Advance AI (applied ML, LLM's, ML Ops)
Senior / Staff ML Ops Engineer
Lead Software Platform Engineer, MLOps
Staff MLOps Engineer
Software Engineer - ML Ops (R37)
Senior Staff ML Ops Engineer
Matterport - Senior ML Ops Engineer
| Empresa | Mediana | Funções |
|---|---|---|
Booz Allen Hamilton
|
$126,800 | 115 |
Leidos
|
$151,475 | 21 |
OpenAI
|
$339,000 | 17 |
Roche
|
$229,800 | 17 |
Accenture Federal Services
|
$166,850 | 16 |
RELX
|
$127,050 | 15 |
Faire
|
$250,750 | 14 |
Lyft
|
$159,627 | 14 |
| Empresa | Mediana | Funções |
|---|---|---|
Weekday AI
|
$202,800 | 2 |
Target
|
$197,000 | 2 |
Workday
|
$150,400 | 2 |
RELX
|
$140,450 | 2 |
Booz Allen Hamilton
|
$126,300 | 2 |
Shirley Ryan AbilityLab
|
$88,225 | 2 |
Garner Health
|
$324,500 | 1 |
AiDASH, Inc.
|
$250,000 | 1 |
| Local | Mediana | Funções |
|---|---|---|
| San Francisco | $220,750 | 218 |
| Seattle | $207,588 | 66 |
| New York | $199,000 | 198 |
| Singapore | $187,200 | 3 |
| Boston | $174,375 | 42 |
| Denver | $166,725 | 14 |
| Austin | $165,500 | 21 |
| Los Angeles | $157,500 | 30 |
| Chicago | $150,000 | 45 |
| Atlanta | $142,610 | 14 |
A mediana para Data Scientist é $167,500 por ano (normalmente $130,500–$214,500), contra $164,400 para MLOps ($137,750–$194,125). Isso coloca Data Scientist cerca de 2% à frente na mediana.
Ambos os números são calculados ao vivo a partir de vagas ativas na JobsRadar e normalizados para USD anualizado, então Data Scientist e MLOps são comparados em igualdade de condições, independentemente da moeda em que cada vaga foi originalmente publicada. Apenas as vagas que publicam uma faixa salarial alimentam as medianas; os números são atualizados a cada poucas horas conforme novas vagas são publicadas e as antigas são encerradas, então esta comparação reflete o mercado agora, e não uma pesquisa fixa. Use-a como referência direcional ao pesar um caminho contra o outro.