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📦薪酬与市场

机器学习运维工程师 · 构建用于训练、部署、监控和治理生产环境中机器学习模型的系统。

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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。

薪酬阶梯

约9万—12.5万美元约12.5万—16万美元约16万—21万美元约21万—30万美元35万美元以上
初级机器学习平台岗位(美国)入门级MLOps工程师(美国)职业早期资深MLOps工程师(美国)职业中期高级机器学习平台工程师资深首席人工智能基础设施领导者顶端
初级机器学习平台岗位(美国)

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。

MLOps工程师(美国)

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。

资深MLOps工程师(美国)

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。

高级机器学习平台工程师

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。

首席人工智能基础设施领导者

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。

职业薪酬排行 →

各国薪酬与生活节奏

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

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。

工时
40—55小时/周
假期
15—25天
工作生活平衡 60

上线和平台事故会造成高峰期;混合办公较为常见。

韩国

8000万—1.4亿韩元

大型企业经验丰富的人工智能平台岗位;2020年代中期。

工时
45—55小时/周
假期
15天
工作生活平衡 48

快速的产品周期可能延长工作时间,尤其在上线前后。

日本

800万—1400万日元

本土及跨国雇主经验丰富岗位;2020年代中期。

工时
40—52小时/周
假期
20天
工作生活平衡 54

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

7.5万—11.5万欧元

德国主要市场中高级岗位;2020年代中期。

工时
38—42小时/周
假期
28—30天
工作生活平衡 73

休假规范较强,股权上升空间小于美国顶尖公司。

英国

7万—11.5万英镑

中高级岗位,尤其是伦敦的科技和金融业;2020年代中期。

工时
38—48小时/周
假期
25—30天
工作生活平衡 65

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。

新加坡

11万—19万新加坡元

本地与跨国人工智能平台岗位中高级水平;2020年代中期。

工时
40—50小时/周
假期
18—25天
工作生活平衡 61

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。

各国薪酬

美国
13万—25万美元
新加坡
10万—19万新加坡元
德国
6.5万—11.5万欧元
英国
6万—11.5万英镑
日本
700万—1400万日元
韩国
7000万—1.4亿韩元

美国

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。

新加坡

2020年代中期,跨国及区域科技公司经验丰富岗位的薪酬。

德国

2020年代中期德国主要市场机器学习平台岗位的薪酬。

英国

伦敦的科技与金融岗位薪酬可能明显偏高。

日本

2020年代中期本土及跨国雇主经验丰富岗位的薪酬区间。

韩国

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。

关键数字

《隐藏的技术债务》,2015
奠基性论文
Kubernetes
常见编排层
ISO/IEC 42001
治理标准
旺盛,职称多样
市场需求

谁在雇用他们

谷歌

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。

微软

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。

亚马逊网络服务

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。

Databricks

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。

英伟达

为训练和推理工作负载构建加速计算平台和企业软件。

摩根大通

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。

需求去向何方

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。

相近职业

不限同一领域,六项评分最接近的职业。

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