$187,500
mediana · por ano, anualizado em USD
$191,125
mediana · por ano, anualizado em USD
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
Senior Software Engineer, Growth
Intermediate Backend Software Engineer
Staff Software Engineer (Backend)
Lead Software Engineer (Backend)
Senior Software Engineer, Machine Learning (Audio)
Software Engineer - Compliance
Software Engineer - EVM
Software Engineer - Solana
Software Engineer - Stellar
Senior Staff+ Software Engineer, Node Infra
| Empresa | Mediana | Funções |
|---|---|---|
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 |
| Empresa | Mediana | Funções |
|---|---|---|
Anduril Industries
|
$222,000 | 298 |
OpenAI
|
$309,000 | 113 |
Speechify
|
$170,000 | 103 |
Databricks
|
$214,700 | 98 |
Roblox
|
$269,270 | 83 |
Applied Intuition
|
$180,000 | 83 |
Palantir
|
$167,500 | 74 |
SpaceX
|
$137,500 | 66 |
| Local | Mediana | Funções |
|---|---|---|
| San Francisco | $225,000 | 1,400 |
| Sydney | $224,060 | 8 |
| New York | $213,300 | 1,160 |
| Seattle | $212,500 | 419 |
| Austin | $197,000 | 137 |
| Boston | $186,050 | 227 |
| Los Angeles | $182,500 | 164 |
| Bangalore | $181,219 | 4 |
| Chicago | $179,250 | 138 |
| Atlanta | $173,875 | 58 |
A mediana para MLOps é $187,500 por ano (normalmente $147,500–$236,325), contra $191,125 para Software Engineer ($152,900–$225,000). Isso coloca Software Engineer 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 MLOps e Software Engineer 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.