372 offres disponibles à San Francisco. Capitale du capital-risque avec 380 000+ startups, fintech et rôles technologiques axés sur l'IA
Valohealth • Lexington, Massachusetts, United States; Remote; San Francisco, California, United States
Capital One • San Francisco, CA, US
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CommencerDavid Joseph & Company • San Francisco, CA, US
Warner Bros. Discovery • San Francisco, CA, US
Confidential • San Francisco, CA, US
Logicalintelligence • San Francisco
Explorer les employeurs sur la carte — San Francisco
Les ingénieurs IA/ML développent des modèles d'apprentissage automatique et des systèmes d'IA qui apprennent à partir de données pour faire des prédictions ou des décisions. Ils travaillent sur l'architecture des modèles, l'entraînement, l'optimisation et le déploiement en production.
Le salaire médian pour un Ingénieur IA / ML à San Francisco est de $149,067 par an. La fourchette va de $113K - $196K (P10 : $84,193, P90 : $254,706). (BLS OEWS 2025) Le coût de la vie à San Francisco est très élevé comparé à d'autres villes.
Capitale du capital-risque avec 380 000+ startups, fintech et rôles technologiques axés sur l'IA. San Francisco domine le financement du capital-risque et l'innovation en IA malgré les changements de talents post-pandémie, avec des primes salariales reflétant le prestige.
Industries dominantes : Venture Capital, Fintech, Artificial Intelligence, Cloud Computing.
BART et Muni offrent des transports en commun ; la culture orientée télétravail a transformé la dépendance aux trajets depuis 2020.
Les ingénieurs IA/ML progressent vers des rôles d'ingénieur ML senior, ingénieur de recherche ou architecte de plateforme ML ; beaucoup se spécialisent dans des domaines spécifiques comme le NLP ou la vision par ordinateur. L'ingénierie IA/ML en 2026 est dominée par l'IA générative, avec une demande massive d'ingénieurs capables d'affiner et déployer des LLM en environnement de production.
Décrivez votre cycle de vie de développement de modèle—discutez de la préparation des données, de la sélection du modèle, du réglage des hyperparamètres et des métriques d'évaluation pertinentes pour l'entreprise.
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