MLOps: Markt
MLOps ist das Engineering des Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen: reproduzierbares Training, Model Registry, Rollout in die Produktion, Monitoring von Qualität und Datendrift. Wir verfolgen 2.170 offene Stellen mit MLOps, 2.003 davon frisch. LLMs haben die Rolle erweitert: Zu klassischen Pipelines kommen jetzt die Evaluierung von LLM-Anwendungen, Model Serving auf GPUs und das Management der Inferenzkosten. Der Großteil der Nachfrage kommt aus ML/AI-, AI-Engineer- und Data-Rollen. Am häufigsten taucht es neben Python, AWS und LLM auf. 33% der Anzeigen erlauben vollständige Remote-Arbeit. Unten die gemessene MLOps-Nachfrage.
Der Markt für MLOps hat derzeit 2.170 offene Rollen, davon 2.003 frisch beobachtet. Median salary $10.587/mo. Observed candidate pool — 356.
33% der Anzeigen für MLOps erlauben vollständig Remote-Arbeit; der Anteil berücksichtigt nur Anzeigen mit angegebenem Arbeitsformat.
⚠ Gehalt bekannt bei 176 von 2170 Stellen; Remote-Anteil aus 1727 mit angegebenem Arbeitsformat; 2003 als frische Beobachtungen gezählt; Trend und Besetzungsschwierigkeit werden nicht gezeigt
Timeline: postings and sources
How many MLOps postings appeared each week since Aug 10, 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: 154
New sources connected: Aug 17 +16 · Aug 24 +14 · Aug 31 +16 · Sep 7 +7 · Sep 14 +11 · Sep 21 +22 · Sep 28 +10 · Oct 5 +10 · Oct 12 +11 · Oct 19 +13
Week = posting first-seen date, all statuses. A posting belongs to the technology by its stack tag; the series starts on 10 Aug 2026 — earlier tags were assigned differently and are not comparable. Sources are distinct collection channels; their names are not published.
Salaries over time
Median MLOps salary per week, USD per month.
Median salary, USD per month
Only postings with a USD salary and a known period (month or year), $500–$50,000 per month. Weeks with fewer than 10 such postings are left blank — that means no data, not zero.
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.
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.
Nachfrage und beobachtetes Angebot
| Offene Nachfrage | 2.170 |
| Beobachtetes Angebot | 356 |
⚠ zu einer Stelle passende Kandidaten werden noch nicht gezählt: gezeigt werden Nachfrage und der beobachtete Pool
Gehaltsverteilung
Jeder Zehnte verdient unter $4.250, jeder Zehnte über $18.125. Die Hälfte des Markts liegt zwischen $6.250 und $15.416. Stichprobe: 176.
Das Histogramm der Gehaltsspannen für MLOps postings berücksichtigt nur Anzeigen mit ausdrücklich angegebener Vergütungsspanne; der Median wird über dieselbe Stichprobe berechnet.
Geografie der Nachfrage
| Land | Stellen |
|---|---|
| US | 441 |
| PL | 308 |
| GB | 165 |
| IN | 141 |
| DE | 129 |
| FR | 60 |
| CA | 57 |
| BR | 44 |
| RU | 43 |
| SG | 41 |
Die meisten Stellen für MLOps gibt es in den USA (441 Positionen).
⚠ nur Stellenzahlen: Gehalt nach Land wird nicht veröffentlicht
Wird zusammen verwendet mit
MLOps erscheint am häufigsten neben Python, AWS und LLM.
Rollen, die sie nutzen
| Rolle | Stellen |
|---|---|
| ML/AI | 802 |
| AI Engineer | 445 |
| Daten | 216 |
| Architekt | 206 |
| DevOps | 161 |
| Platform Engineer | 67 |
| Fullstack | 54 |
| Backend | 41 |
| Produkt | 32 |
| Sicherheit | 22 |
⚠ die Kategorien `Other` und `IT` sind als Nicht-Rollen ausgeschlossen
Nachfrage nach Level
| Level | Stellen |
|---|---|
| senior | 757 |
| Principal | 187 |
| lead | 166 |
| middle | 131 |
| junior | 44 |
Senior und höher machen etwa 86% von 1.285 Stellenanzeigen für MLOps mit Angabe des Levels aus. MLOps erfordert Erfahrung sowohl in ML als auch in Infrastruktur — Junior-Stellen gibt es fast nicht.
⚠ nur die Nachfrageseite: das Level des beobachteten Pools ist größtenteils unbekannt
Arbeitgeber
Die Nachfrage verteilt sich auf 1.199 Arbeitgeber. Der größte steht für 1.5 %, die Top Ten für 9.2 %; die übrigen 90.8 % sind Long Tail.
| Anteil | Wert |
|---|---|
| Top-1 | 1.5% |
| Top-3 | 4.1% |
| Top-10 | 9.2% |
| Long Tail | 90.8% |
⚠ Namen werden nicht angezeigt: Personalvermittler und Endarbeitgeber werden vom Klassifikator noch nicht unterschieden
Wo Zorky diesen Markt sieht
Beobachtet in 100 Quellen; die größte steht für 22.3 % — dieser Markt hängt nicht an einem einzigen Kanal.
Anzeigen für MLOps kommen überwiegend aus ATS & Karriereseiten sowie Jobbörsen & Aggregatoren.
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Benachbarte Märkte
⚠ angrenzende Märkte zum Vergleich sind noch nicht definiert
So wird gemessen
- Stelle
- eine offene Stelle, die das Qualitäts-Gate passiert hat und mindestens zwei Technologien nennt
- Beobachteter Kandidat
- ein Kandidat, dessen Stack diese Technologie enthält; ein Aggregat — kein einziger Datensatz verlässt den Perimeter
- Matchbarer Kandidat
- noch nicht gezählt
- Fenster
- Stellen, die zum Zeitpunkt der Erstellung des Snapshots offen waren
Über die Daten
- Einige Aufschlüsselungen sind ausgeblendet: Die Datenabdeckung reicht noch nicht aus.
- Statistiken erscheinen nur, wo die Stichprobe eine Qualitätsschwelle passiert.
- Ein fehlender Block bedeutet nicht den Wert null.
Derzeit ausgeblendete Aufschlüsselungen: 7.
Datenstand 2026-10-27
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zum Markt für MLOps — kurze Antworten aus demselben Datenausschnitt.
Welche Tools erscheinen in MLOps-Stellenanzeigen?
MLflow oder Weights & Biases für Experimente, Orchestratoren (Airflow, Kubeflow, Prefect), Kubernetes und Docker, Model Serving (Triton, vLLM, KServe), Cloud-ML-Plattformen (SageMaker, Vertex AI, Azure ML), Monitoring.
Worin unterscheidet sich MLOps von DevOps?
Neben Code werden Daten und Modelle versioniert; die Qualität wird mit Modellmetriken geprüft, nicht nur mit Tests; die Produktion verschlechtert sich durch Data Drift auch ohne Codeänderungen.
Wie groß ist die Nachfrage nach MLOps?
Der Ausschnitt erfasst 2.170 offene MLOps-Stellen; die Nachfrage wächst, während Teams vom Experimentieren mit Modellen zu deren Betrieb übergehen.