美国
15万—24万美元美国主要市场中高级MLOps与机器学习平台岗位;2024—25年区间估算。
上线和平台事故会造成高峰期;混合办公较为常见。
MLOps的薪酬之所以偏高,是因为这个角色融合了企业通常分开招聘的多种技能:云基础设施、软件交付、数据工程和机器学习运营。这个职称并未标准化,因此类似的岗位也可能以机器学习平台工程师、机器学习工程师或人工智能基础设施工程师等名称出现。
招聘随人工智能投资周期而波动,集中在科技、金融、医疗保健以及正在搭建内部人工智能平台的公司。对于能够展示生产可靠性和治理能力、而不仅仅是模型实验经验的工程师,需求最为强劲。
2020年代中期美国职业早期区间的大致估算;这些岗位通常要求此前的软件或数据经验。
2020年代中期美国科技和数据密集型雇主的典型现金薪酬区间。
美国主要市场经验丰富的平台与机器学习运营岗位区间;股权因素各异。
美国科技和金融行业资深岗位薪酬可能包含可观的股票;并非所有雇主的代表性水平。
2020年代中期美国顶尖科技公司的最高总薪酬水平;竞争极其激烈,差异也很大。
中高级岗位的常见区间、工时与假期——不是起薪。备注写明年份与市场。
美国主要市场中高级MLOps与机器学习平台岗位;2024—25年区间估算。
上线和平台事故会造成高峰期;混合办公较为常见。
大型企业经验丰富的人工智能平台岗位;2020年代中期。
快速的产品周期可能延长工作时间,尤其在上线前后。
本土及跨国雇主经验丰富岗位;2020年代中期。
跨国团队合作可以提高灵活性;截止日期仍会造成加班。
德国主要市场中高级岗位;2020年代中期。
休假规范较强,股权上升空间小于美国顶尖公司。
中高级岗位,尤其是伦敦的科技和金融业;2020年代中期。
混合办公较为常见;金融与初创企业的岗位波动可能更明显。
本地与跨国人工智能平台岗位中高级水平;2020年代中期。
区域覆盖工作和较高的生活成本会影响工作与生活的权衡。
2020年代中期,美国主要市场经验丰富的MLOps与人工智能平台薪酬。
2020年代中期,跨国及区域科技公司经验丰富岗位的薪酬。
2020年代中期德国主要市场机器学习平台岗位的薪酬。
伦敦的科技与金融岗位薪酬可能明显偏高。
2020年代中期本土及跨国雇主经验丰富岗位的薪酬区间。
2020年代中期,大型科技和金融企业中经验丰富的人工智能平台岗位。
构建云端人工智能平台、TensorFlow相关基础设施,以及大规模生产机器学习系统。
在Azure、产品线和人工智能服务领域雇用机器学习平台与MLOps工程师。
构建托管机器学习基础设施,支持企业客户在云端运营模型。
一家数据与人工智能平台公司,雇用工程师围绕机器学习生命周期工具和基础设施展开工作。
为训练和推理工作负载构建加速计算平台和企业软件。
在严格的治理和风险控制下运营机器学习平台的大型金融服务雇主。
各组织正从人工智能演示转向必须满足可靠性、隐私和成本要求的系统。这一转变支撑着对MLOps的需求,尤其是在多个团队需要一个共用的部署与治理平台的场景中。
职称仍不统一:一些雇主招聘机器学习工程师来做MLOps的工作,另一些则期望平台工程师学习机器学习。能够同时展示生产工程能力和扎实评估实践的候选人,比仅依赖工具名称的候选人更具优势。
不限同一领域,六项评分最接近的职业。
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抗AI 63 🧫使用临床、试验和卫生系统数据生成可靠的证据,以实现更安全的护理、研究和运营决策。
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