Comment se comparent les salaires d’un ingénieur en apprentissage automatique et d’un ingénieur logiciel ?

Le but de cet article est de montrer certaines différences et similitudes entre l’apprentissage automatique et les salaires des ingénieurs logiciels. Ces deux rôles sont parfois assez différents et, à d’autres moments, très étroitement liés. Dans cet article, je veux approfondir la comparaison des deux rôles en fonction de leurs salaires moyens aux États-Unis.

Avant de commencer, un avertissement : notez que cet article ne vise pas à comparer ces rôles comme si on méritait plus d’argent. Il s’agit plutôt d’un guide permettant aux professionnels de ces deux domaines d’évaluer leur salaire actuel ou prévu. Gardez à l’esprit que ces valeurs sont plus générales et qu’aucune source ne peut suffire à évaluer votre valeur. Ils peuvent cependant servir d’outil pour gérer les négociations et les décisions salariales à l’avenir.

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Salaire de Machine Learning Engineer (ML Engineer)

Ce poste est plus étroitement lié à la science des données qu’au génie logiciel, mais les rôles de génie logiciel peuvent parfois être une condition préalable ou tout simplement extrêmement utile dans la poursuite de la science des données. L’apprentissage automatique, la science des données et le génie logiciel partagent une tonne de chevauchements, mais c’est pour un autre article. Pour l’instant, nous voulons nous concentrer spécifiquement sur les salaires des ingénieurs en apprentissage automatique et sur les différents facteurs qui peuvent les impacter.

Voici quelques-uns des différents niveaux d’ancienneté pour les ingénieurs en apprentissage automatique et leurs respectifs les salaires, arrondi au millier le plus proche. Ces informations salariales ont été mises à jour pour la dernière fois le 21 décembre 2021, sur la base des données de 1 311 profils salariaux.

J’ai rassemblé ces données à partir de PayScale. Pour des estimations plus précises, consultez le enquête sur les salaires là.

Suis-je d’accord avec ces chiffres ? Surtout oui. Bien sûr, ces salaires américains sont des moyennes, ils peuvent donc fluctuer en fonction d’autres facteurs, dont je parlerai plus en détail ci-dessous.

L’emplacement est l’un des facteurs les plus influents sur le salaire. Dans cet esprit, voici quelques grandes villes et leurs moyennes de salaire respectives pour les ingénieurs en apprentissage automatique. N’oubliez pas que la moyenne nationale est de 112 000 $.

Vous pouvez voir que, comme prévu, New York et San Francisco, connues pour être des villes chères, ont des moyennes plus élevées que le national. New York semble cependant être un peu bas, étant donné que son coût de la vie est plus qu’un peu au-dessus de la moyenne. À Boston et à Chicago, nous constatons des baisses par rapport à la moyenne nationale, ce qui peut être quelque peu prévisible. Pourtant, je m’attendrais à ce que n’importe quelle grande ville, en général, soit au-dessus de la moyenne. Dans le même temps, cependant, les données peuvent refléter le fait que ce sont principalement les salaires des villes qui sont déclarés ici plutôt que ceux des régions rurales ou éloignées.

Outre l’emplacement, les compétences peuvent également avoir un impact majeur sur le salaire. Vous trouverez ci-dessous une répartition de ces mêmes villes d’en haut avec certaines compétences ajoutées :

New York a connu le plus grand saut en ajoutant simplement une compétence grâce à Apache Spark, qui est plus une compétence de luxe pour l’apprentissage automatique qu’une compétence requise. À Chicago, l’ajout de NLP a augmenté le salaire comme prévu, car tous les ingénieurs ML ne sont pas compétents dans cette facette plus spécifique de la science des données.

San Francisco et Boston sont des cas intéressants parce que nous avons ajouté de vagues compétences en développement de logiciels dont vous pourriez supposer qu’elles n’apporteraient aucune valeur ajoutée. Cette augmentation suggère que l’ajout de compétences de base à votre CV peut donner un coup de pouce, même si vous pensez que le responsable du recrutement suppose que vous les connaissez déjà.

Dans l’ensemble, cependant, l’ajout de compétences est un excellent moyen d’augmenter un salaire, quel que soit le lieu.

Salaire de l’ingénieur logiciel

Pour cette comparaison, j’examinerai les mêmes villes et diverses compétences que pour les rôles d’apprentissage automatique. Les ingénieurs logiciels incluent parfois l’apprentissage automatique dans leur titre, comme ceci : “Ingénieur logiciel – Opérations d’apprentissage automatique”. Ce titre est dû au fait que, dans certains postes, un ingénieur en apprentissage automatique est un ingénieur logiciel qui se concentre sur les opérations du modèle de science des données.

Voici quelques-uns des différents niveaux d’ancienneté des ingénieurs en logiciel et leurs respectifs les salairesarrondi au millier le plus proche :

Suis-je d’accord avec ces chiffres maintenant ? Non. Je pense que, dans l’ensemble, ce sont trop bas. Cela étant dit, laissons‘s examinez l’impact de l’emplacement sur le montant du salaire.

Voici quelques villes populaires et quelques autres villes avec leurs salaires moyens respectifs ingénieurs en logiciel La moyenne nationale est de 88 000 $.

San Francisco a connu le plus grand bond, tandis que Chicago a en fait très légèrement diminué. Voyons de combien le salaire peut augmenter en ajoutant des compétences spécifiques.

Vous trouverez ci-dessous une répartition de ces mêmes villes avec certaines compétences :

Lorsque l’on compare les possibilités de croissance salariale grâce à l’amélioration des compétences, le génie logiciel semble avoir une portée plus élevée que l’apprentissage automatique. Par exemple, nous pouvons voir à quel point les salaires de San Francisco augmentent avec une seule compétence. Dans l’ensemble, le changement de lieu et de compétences a presque doublé le salaire moyen.

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Récapitulatif des salaires

L’évolution des facteurs modifie les salaires comme nous l’avions prévu, certains facteurs affectant les salaires plus que d’autres. Certains des facteurs les plus importants qui contribuent au salaire sont le niveau d’ancienneté, l’emplacement et les compétences. Bien sûr, d’autres facteurs ou caractéristiques d’un travail peuvent également changer les choses, que vous pouvez approfondir. La meilleure chose à faire est de consulter diverses sources lorsque vous faites le saut vers un nouvel emploi ou que vous négociez un nouveau salaire.

Voici un récapitulatif des salaires des ingénieurs en apprentissage automatique et des ingénieurs en logiciel :

• Ingénieur en apprentissage automatique global moyen → 112 000 $
• Ingénieur logiciel global moyen → 88 000 $

Les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent avoir un salaire global plus élevé, mais nous avons constaté que pour les villes que nous avons étudiées, leur possibilité d’augmenter leur salaire en ajoutant des compétences spécifiques entraînait en fait un salaire moyen en début de carrière inférieur à celui des ingénieurs en logiciel.

Gardez à l’esprit que pour cet article, les chiffres ne sont pas mes salaires, mais sont rapportés par PayScale sur la base des contributions d’autres ingénieurs en apprentissage automatique et en logiciel. Ainsi, cet article propose une analyse de données réelles et est destiné à vous permettre de mieux comprendre ce qui fait un rôle augmentation ou diminution du montant du salaire en fonction de certains facteurs.