MLOps: mercado
MLOps é a engenharia do ciclo de vida de modelos de machine learning: treinamento reproduzível, model registry, implantação em produção, monitoramento de qualidade e de drift de dados. Acompanhamos 2.170 vagas abertas que citam MLOps, 2.003 delas recentes. Os LLMs ampliaram o cargo: aos pipelines clássicos somam-se avaliação de aplicações com LLM, serving de modelos em GPU e gestão do custo de inferência. A maior parte da demanda vem de cargos de ML/IA, AI Engineer e Dados. Aparece com mais frequência ao lado de Python, AWS e LLM. 33% das vagas permitem trabalho totalmente remoto. Abaixo está a demanda medida por MLOps.
O mercado de MLOps tem agora 2.170 vagas abertas, 2.003 delas observadas recentemente. Median salary $10.587/mo. Observed candidate pool — 356.
33% das vagas de MLOps permitem trabalho totalmente remoto; a proporção conta apenas vagas que indicam o formato de trabalho.
⚠ salário conhecido para 176 de 2170 vagas; participação de remoto a partir de 1727 com formato informado; 2003 contadas como observações recentes; tendência e dificuldade de contratação não são mostradas
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.
Demanda e oferta observada
| Demanda aberta | 2.170 |
| Oferta observada | 356 |
⚠ candidatos compatíveis com uma vaga ainda não são contados: são mostrados a demanda e o pool observado
Distribuição de salários
Um em cada dez ganha menos de $4.250, um em cada dez mais de $18.125. Metade do mercado fica entre $6.250 e $15.416. Amostra: 176.
O histograma de faixas de MLOps postings usa apenas vagas com uma faixa de remuneração explícita; a mediana é calculada sobre a mesma amostra.
Geografia da demanda
| país | vagas |
|---|---|
| US | 441 |
| PL | 308 |
| GB | 165 |
| IN | 141 |
| DE | 129 |
| FR | 60 |
| CA | 57 |
| BR | 44 |
| RU | 43 |
| SG | 41 |
A maior demanda por MLOps está nos EUA (441 posições).
⚠ apenas número de vagas: o salário por país não é publicado
Usada junto com
O MLOps aparece com mais frequência ao lado de Python, AWS e LLM.
Cargos que a usam
| cargo | vagas |
|---|---|
| ML/AI | 802 |
| Engenheiro de IA | 445 |
| Dados | 216 |
| Arquiteto | 206 |
| DevOps | 161 |
| Engenheiro de Plataforma | 67 |
| Fullstack | 54 |
| Backend | 41 |
| Produto | 32 |
| Segurança | 22 |
⚠ os grupos `Other` e `IT` são excluídos por não serem cargos
Demanda por nível
| nível | vagas |
|---|---|
| senior | 757 |
| principal | 187 |
| lead | 166 |
| middle | 131 |
| junior | 44 |
Senior-e-acima representa cerca de 86% das 1.285 vagas de MLOps com grade. MLOps exige experiência tanto em ML quanto em infraestrutura — vagas junior são quase inexistentes.
⚠ apenas o lado da demanda: a senioridade do pool observado é desconhecida na maior parte
Empregadores
A demanda está distribuída entre 1.199 empregador. O maior responde por 1.5%, os dez primeiros por 9.2%; os 90.8% restantes são cauda longa.
| proporção | valor |
|---|---|
| top 1 | 1.5% |
| top 3 | 4.1% |
| top 10 | 9.2% |
| cauda longa | 90.8% |
⚠ os nomes não são mostrados: o classificador ainda não distingue agências de recrutamento de empregadores finais
Onde o Zorky vê este mercado
Observado em 100 fontes; a maior responde por 22.3%: este mercado não depende de um único canal.
As vagas de MLOps chegam principalmente de ATS e sites de carreira e de sites de vagas e agregadores.
Vagas recentes
- Senior Python Engineer · HU
- Главный риск-аналитик в Направление кредитного скоринга · KZ
- AI Engineer - Architecture (AI CoE) · TH
- Senior Software Engineer (AI Solutions) · PL
- Senior Software Engineer (AI Solutions) · PL
- AI/ML Engineer · IN
- Research Engineer · PL
- Data Scientist · PL
Mercados adjacentes
⚠ mercados adjacentes para comparação ainda não foram definidos
Como é medido
- Vaga
- uma vaga aberta que passou pelo filtro de qualidade e lista pelo menos duas tecnologias
- Candidato observado
- um candidato cujo stack contém esta tecnologia; um agregado — nenhum registro individual sai do perímetro
- Candidato compatível
- ainda não contado
- Janela
- vagas abertas no momento em que o snapshot foi gerado
Sobre os dados
- Alguns detalhamentos estão ocultos: a cobertura de dados deles ainda não é suficiente.
- As estatísticas só aparecem onde a amostra passa por um controle de qualidade.
- A ausência de um bloco não significa valor zero.
Detalhamentos ocultos no momento: 7.
Dados de 2026-10-27
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre o mercado de MLOps — respostas curtas a partir do mesmo recorte de dados.
Quais ferramentas aparecem nas vagas de MLOps?
MLflow ou Weights & Biases para experimentos, orquestradores (Airflow, Kubeflow, Prefect), Kubernetes e Docker, serving de modelos (Triton, vLLM, KServe), plataformas de ML em nuvem (SageMaker, Vertex AI, Azure ML), monitoramento.
Em que o MLOps difere do DevOps?
Além do código, versionam-se dados e modelos; a qualidade é verificada com métricas de modelo, não só com testes; a produção se degrada por data drift mesmo sem mudanças de código.
Qual é o tamanho da demanda por MLOps?
O recorte acompanha 2.170 vagas abertas de MLOps; a demanda cresce à medida que os times passam de experimentar com modelos para operá-los.