$197,500
mediana · por ano, anualizado em USD
$200,000
mediana · por ano, anualizado em USD
Machine Learning Engineer, Speech LLM Training - San Francisco
Machine Learning Engineer, Model Evaluations (Speech LLM) - San Francisco
Principal Machine Learning Engineer- LLM Fine-tuning and Optimization
Machine Learning Engineer, Inference & Serving (Speech LLM) - San Francisco
Machine Learning Engineer, LLM Evals & Observability
Machine Learning Engineer, LLM Evals & Observability
Principal LLM Inference Engineer
Staff Attack Engineer, AI/LLM
Staff ML/LLM Ops Engineer
Staff Machine Learning Engineer, CustomerLake (ML/LLM)
Lead Safety Engineer, Robotics
Firmware Engineer, Robotics
Machine Learning Engineer, Distributed Data Systems - 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
| Empresa | Mediana | Funções |
|---|---|---|
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 |
| Local | Mediana | Funções |
|---|---|---|
| San Francisco | $250,000 | 7 |
| New York | $197,500 | 3 |
| Local | Mediana | Funções |
|---|---|---|
| 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 |
A mediana para Prompt Engineer é $197,500 por ano (normalmente $158,813–$241,325), contra $200,000 para Robotics ($170,000–$222,000). Isso coloca Robotics cerca de 1% à frente na mediana.
Ambos os números são calculados ao vivo a partir de vagas ativas na JobsRadar e normalizados para USD anualizado, então Prompt Engineer e Robotics 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.