Estados Unidos
$200k–$400k+Resumen: US research scientist / staff ML cash+bonus; lab equity can dominate, 2024.
Resumen: Publish-or-perish and GPU deadlines; industry labs beat academia on pay.
Investigador en IA · Diseña y prueba los algoritmos detrás de la inteligencia de máquina, en un campo que ahora corre a automatizar una parte creciente de su propio proceso de investigación.
La retribución de la investigación en IA se sitúa en un extremo inusual incluso dentro de la tecnología: los datos nacionales del mercado laboral muestran sueldos cómodos pero no extraordinarios, mientras un pequeño número de investigadores estrella en laboratorios de frontera habrían recibido, según se informa, paquetes de compensación que rivalizan con atletas profesionales, todo bajo el mismo título profesional.
La demanda ha sido la historia definitoria de los años 2020: un auge sostenido de contratación impulsado por la carrera de escalado entre un puñado de laboratorios bien financiados, compitiendo directamente contra un sector académico mucho mayor y de crecimiento más lento que no puede igualar los sueldos industriales.
Estipendio financiado típico en programas de doctorado de informática líderes en EE.UU., 2024–25; la matrícula suele eximirse a cambio de tareas de docencia o asistencia de investigación.
Salario anual mediano de la ocupación según la US Bureau of Labor Statistics, mayo de 2024, que abarca academia, gobierno e industria; el 10% peor pagado gana menos de $80,670 y el 10% mejor pagado más de $232,120.
Banda de salario base comúnmente reportada para nuevos doctores que se incorporan a la organización de investigación de una gran tecnológica, 2024–25; la compensación total con equity suele ser mayor.
Compensación total — base, bonus y equity — reportada en grandes laboratorios de IA como Google DeepMind, OpenAI, Anthropic y Meta en encuestas de compensación industrial de 2024–25.
Paquetes plurianuales reportados por múltiples medios durante la guerra de talento en IA de 2024–2025, ofrecidos a un número muy reducido de investigadores extremadamente sénior que se mueven entre labs de primer nivel; lejos de lo típico.
Paquetes típicos de nivel medio-alto, horas y vacaciones — no salarios de entrada. Las notas indican año y mercado.
Resumen: US research scientist / staff ML cash+bonus; lab equity can dominate, 2024.
Resumen: Publish-or-perish and GPU deadlines; industry labs beat academia on pay.
Resumen: Korea: large-lab and chaebol AI centers mid–senior, 2024.
Resumen: Fewer pure-research seats; product pressure rises quickly.
Resumen: Japan: corporate research labs; foreign firms higher, 2024.
Resumen: Stable employers; breakthrough bonuses rare.
Resumen: Germany: industry research + some institute roles, 2024.
Resumen: Excellent leave; top US offers still pull talent abroad.
Resumen: UK: DeepMind-adjacent and applied research bands, 2024.
Resumen: London competition fierce; visa rules shape who stays.
Resumen: Singapore: MNC AI labs and sovereign-linked centers, 2024.
Resumen: Regional hub premiums; small pure-research market.
Salario anual mediano de la US Bureau of Labor Statistics para científicos de investigación informática e información, mayo de 2024; la compensación total en laboratorios de IA de frontera es varias veces mayor.
Retribución de científicos de investigación en labs de Zúrich de Google y Meta, junto a la escala salarial académica de ETH Zurich, entre las más altas de Europa, estimaciones 2024–25.
Banda de científico de investigación que abarca escalas salariales universitarias del Reino Unido y labs industriales con sede en Londres como Google DeepMind, estimaciones 2024–25.
Banda típica para científicos de investigación en labs de Toronto y Montreal e institutos afiliados a universidades como Mila, estimaciones 2024–25.
Banda típica para científicos de investigación en labs de IA de grandes tecnológicas chinas, reportes industriales 2024–25; los investigadores sénior en empresas top ganan considerablemente más.
Banda típica para roles de trayectoria investigadora en centros indios de investigación en IA de empresas globales y en tecnológicas domésticas de primer nivel, encuestas salariales industriales 2024–25.
Formado en 2023 al fusionar DeepMind, fundada en Londres en 2010, con Google Brain; construyó AlphaGo, AlphaFold y la familia de modelos Gemini.
Fundada en San Francisco en 2015 como laboratorio de investigación sin ánimo de lucro; lanzó GPT-3 (2020) y ChatGPT (2022), el producto más acreditado con llevar los grandes modelos de lenguaje a un público masivo.
Facebook AI Research, fundada en 2013 bajo la dirección temprana de Yann LeCun, conocida por liberar pesos de modelos descargables abiertamente, incluida la familia Llama, en lugar de mantenerlos cerrados.
Uno de los laboratorios de investigación corporativos más antiguos aún en funcionamiento, fundado en 1991; se convirtió en el principal socio financiero y de computación en la nube de OpenAI a partir de 2019.
El brazo de investigación en IA de la mayor empresa de búsqueda de China, cuyo laboratorio de IA en Silicon Valley dirigió Andrew Ng como primer científico jefe de 2014 a 2017.
Un instituto de investigación académico sin ánimo de lucro en Montreal construido en torno al laboratorio de Yoshua Bengio, ahora una de las mayores concentraciones individuales de investigadores de aprendizaje profundo del mundo.
La demanda ha sido inusualmente unidireccional para un campo tecnológico: la contratación para roles de investigación en IA creció a lo largo de los primeros años 2020 incluso cuando la contratación más amplia de ingeniería de software se retrajo tras 2022, impulsada por un pequeño número de laboratorios muy bien financiados que compiten por escalar el mismo enfoque subyacente.
Esa demanda está muy concentrada más que repartida de forma uniforme — un puñado de laboratorios de frontera concentra una gran parte de los roles y sueldos de mayor perfil, mientras los departamentos universitarios, crónicamente incapaces de igualar los sueldos industriales, luchan cada vez más por retener a sus propios doctorandos y profesores junior más prometedores.
Vecinos más cercanos en el perfil de seis puntuaciones, no solo el mismo campo.
Diseña y fabrica los transistores que hay dentro de cada ordenador, teléfono y arma, con máquinas tan precisas que solo unas pocas fábricas en la Tierra pueden operarlas.
Resistente a la IA 60 🩺Diagnostica enfermedades y gestiona la salud durante años después mediante la exploración y la evidencia, no una sola operación — el generalista y guía a largo plazo de la medicina.
Resistente a la IA 67 🧠Diagnostica y trata la enfermedad mental mediante medicación y terapia, una de las pocas especialidades médicas con autoridad legal para retener a un paciente en crisis.
Resistente a la IA 73 👔Asesora a los clientes, redacta los documentos que los vinculan, y defiende su caso cuando llega a juicio, cargando con responsabilidad legal personal si el consejo resulta erróneo.
Resistente a la IA 58 💱El estudioso de la escasez: de la fábrica de alfileres de Adam Smith a la sala de decisiones del banco central, al que se le sigue pidiendo predecir lo que ningún modelo capta del todo.
Resistente a la IA 62 💊El experto en medicamentos detrás de cada receta — desde las primeras tiendas de fármacos de Bagdad y el mortero del boticario hasta la morfina, la artemisinina y la farmacia moderna.
Resistente a la IA 58Escribe, prueba y mantiene el código que sostiene la vida moderna — y es una de las primeras profesiones que ve cómo la IA automatiza su propio trabajo diario.
Resistente a la IA 35 🛰️Diseña, analiza y certifica los aviones, cohetes y naves espaciales que se elevan del suelo, trabajando con márgenes de seguridad que no dejan margen a la improvisación.
Resistente a la IA 74 🌉La profesión que convierte ríos, roca y gravedad en puentes, carreteras y agua potable: el oficio silencioso que sostiene la civilización desde Imhotep.
Resistente a la IA 72 🔌Diseña y fabrica los transistores que hay dentro de cada ordenador, teléfono y arma, con máquinas tan precisas que solo unas pocas fábricas en la Tierra pueden operarlas.
Resistente a la IA 60 🦾Diseña las máquinas que perciben, deciden y actúan en el mundo físico, donde el problema difícil nunca fue la inteligencia sino el mundo mismo.
Resistente a la IA 65