MLOps : marché
An MLOps Engineer builds the infrastructure of the model lifecycle: training pipelines, model registry, rollout and serving, quality and data-drift monitoring. We currently track 366 open positions for this role, 344 of them fresh. The core is Python, MLflow or alternatives, orchestrators (Airflow, Kubeflow), Kubernetes and Docker, cloud ML platforms, GPU model serving (Triton, vLLM) and monitoring. By co-occurrence in requirements, MLOps, AWS, Python and Docker appear most often. 30% of the postings allow fully remote work. Below is a live slice of the MLOps Engineer market: geography, seniority, adjacent stack and sources.
Le marché MLOps compte actuellement 366 postes ouverts, dont 344 observés récemment. Median salary $8 405/mo.
30 % des offres d'ingénieur MLOps autorisent le travail entièrement à distance ; la part ne compte que les offres qui précisent le format.
⚠ salaire connu pour 32 offres sur 366 ; part du télétravail sur 314 avec un format indiqué ; 344 comptées comme observations récentes ; la tendance et la difficulté de recrutement ne sont pas affichées
Timeline: postings and sources
How many MLOps postings appeared each week since May 11, and from how many sources. The second line separates market growth from coverage growth: a jump in the week new sources were connected means we started seeing more, not that the market grew.
New postings and active sources per week
Sources over the period: 108
New sources connected: May 18 +4 · May 25 +2 · Jun 1 +6 · Jun 8 +3 · Jun 15 +1 · Jun 22 +5 · Jun 29 +12 · Jul 6 +8 · Jul 13 +14 · Jul 20 +5 · Jul 27 +3 · Aug 3 +2 · Aug 10 +4 · Aug 17 +6 · Aug 24 +1 · Aug 31 +4 · Sep 7 +2 · Sep 14 +3 · Sep 21 +4 · Sep 28 +1 · Oct 5 +2 · Oct 12 +5 · Oct 19 +3
Week = posting first-seen date, all statuses; postings are selected by the same rule as this page's counter. Sources are distinct collection channels; their names are not published.
Remote work over time
Share of MLOps postings offering fully remote work, per week.
Remote postings, %
The share is among postings that state a format (remote, hybrid, office). Weeks with fewer than 10 such postings are left blank.
Technologies over time
How the share of MLOps postings mentioning each of the top technologies changed.
Postings mentioning the technology, %
Share among postings with a tagged stack; the series starts on Aug 10: earlier stack tags were assigned differently. Weeks with fewer than 20 tagged postings are left blank.
Countries over time
How the share of MLOps postings in each of the top countries changed, per week.
Postings in the country, %
Share among postings with a known country; the chart shows the five countries with the most postings over six months. Weeks with fewer than 20 postings with a known country are left blank. A rising share can mean a newly connected source in that country rather than market growth.
Demande et offre observée: MLOps
| Demande ouverte | 366 |
| Offre observée | — non publié |
⚠ les candidats correspondant à une offre ne sont pas encore comptés : la demande et le vivier observé sont affichés
Distribution des salaires: MLOps
Un sur dix gagne moins de $4 076, un sur dix plus de $15 000. La moitié du marché se situe entre $4 250 et $10 778. Échantillon: 32.
L'histogramme des fourchettes pour le poste Ingénieur MLOps n'utilise que les offres avec une fourchette de rémunération explicite ; la médiane est calculée sur ce même échantillon.
Géographie de la demande: MLOps
| pays | offres |
|---|---|
| PL | 62 |
| US | 50 |
| GB | 46 |
| IN | 29 |
| DE | 19 |
| FR | 15 |
| RU | 11 |
| CA | 9 |
| NL | 8 |
| ZA | 5 |
La Pologne est le pays qui concentre le plus de demande pour Ingénieur MLOps (62 postes).
⚠ nombre d'offres uniquement : le salaire par pays n'est pas publié
Utilisée avec
In MLOps Engineer requirements the most frequently named skills and technologies are MLOps, AWS, Python and Docker.
Demande par niveau: MLOps
| niveau | offres |
|---|---|
| senior | 148 |
| middle | 33 |
| principal | 21 |
| lead | 15 |
| junior | 10 |
Les niveaux Senior et au-delà représentent environ 81 % des 227 offres d'ingénieur MLOps avec un niveau explicite.
⚠ côté demande uniquement : le niveau du vivier observé est inconnu pour la majeure partie
Employeurs: MLOps
La demande est répartie entre 237 employeurs. Le plus grand en représente 2.6 %, les dix premiers 17.2 % ; les 82.8 % restants forment la longue traîne.
| part | valeur |
|---|---|
| top 1 | 2.6% |
| top 3 | 7.2% |
| top 10 | 17.2% |
| longue traîne | 82.8% |
Les offres d'Ingénieur MLOps proviennent de 237 employeurs distincts ; le plus important ne représente que 2.6 % des offres — le marché ne dépend pas d'un seul recruteur.
⚠ les noms ne sont pas affichés : le classificateur ne distingue pas encore les agences de recrutement des employeurs finaux
Où Zorky voit ce marché
Observé sur 49 sources ; la plus grande en représente 12.8 % : ce marché ne repose pas sur un seul canal.
Les offres d'Ingénieur MLOps proviennent principalement des ATS et sites carrières et des sites d'emploi et agrégateurs.
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Marchés voisins
⚠ les marchés voisins de comparaison ne sont pas encore définis
Comment c'est mesuré
- Offre
- une offre ouverte ayant passé le contrôle qualité et citant au moins deux technologies
- Candidat observé
- un candidat dont la stack contient cette technologie ; un agrégat — aucune fiche individuelle ne sort du périmètre
- Candidat correspondant
- pas encore compté
- Fenêtre
- offres ouvertes au moment de la création de l'instantané
À propos des données
- Certaines ventilations sont masquées : leur couverture de données n'est pas encore suffisante.
- Les statistiques ne sont affichées que là où l'échantillon passe un contrôle qualité.
- Un bloc absent ne signifie pas une valeur nulle.
Ventilations masquées actuellement : 8.
Données au 2026-10-27
Questions fréquentes
Questions fréquentes sur le rôle d'Ingénieur MLOps — réponses courtes à partir de la même coupe de données.
Que fait un ingénieur MLOps ?
L'Ingénieur MLOps construit l'infrastructure du cycle de vie des modèles : pipelines d'entraînement, registre de modèles, déploiement et serving, supervision de la qualité et de la dérive des données.
Quelles compétences exigent les offres d'ingénieur MLOps ?
The core is Python, MLflow or alternatives, orchestrators (Airflow, Kubeflow), Kubernetes and Docker, cloud ML platforms, GPU model serving (Triton, vLLM) and monitoring. In the current slice, MLOps, AWS, Python and Docker appear in requirements most often.
En quoi un ingénieur MLOps diffère-t-il d'un ingénieur DevOps ?
En plus du code, ils versionnent les données et les modèles, vérifient la qualité par les métriques des modèles et surveillent la dérive des données, qui casse la production sans une seule modification du code.
Dans quelle mesure les offres d'Ingénieur MLOps sont-elles ouvertes au télétravail ?
30 % des offres au format explicite autorisent le travail entièrement à distance ; la coupe suit 366 postes ouverts.
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