En 2025, le ML Engineer gagne généralement +10-20% que Data Scientist et Data Engineer au même niveau, grâce à une expertise technique ML/MLOps très recherchée. Le Data Scientist est légèrement mieux payé que Data Engineer (+5-10%) grâce à une expertise modélisation/stats valorisée.
ML Engineer : Salaires les plus élevés (+10-20% vs Data Scientist/Engineer). Profil recherché : ML + MLOps + infrastructure.
Data Scientist : Salaires intermédiaires (+5-10% vs Data Engineer). Profil recherché : Stats + ML + business insights.
Data Engineer : Salaires de base, mais demande très forte. Profil recherché : Pipelines + infrastructure + cloud.
| Critère | ML Engineer | Data Scientist | Data Engineer |
|---|---|---|---|
| Salaire junior (0-2 ans) | 5 000€ net/mois | 4 200€ net/mois | 3 800€ net/mois |
| Salaire intermédiaire (2-5 ans) | 6 500€ net/mois | 5 800€ net/mois | 5 200€ net/mois |
| Salaire senior (5-8 ans) | 8 000€ net/mois | 7 500€ net/mois | 6 800€ net/mois |
| Salaire expert (8+ ans) | 9 500€ net/mois | 9 000€ net/mois | 8 500€ net/mois |
| Demande marché | 🟢 Très forte (croissante) | 🟢 Très forte | 🟢 Très forte |
| Croissance salariale | +90% (junior → expert) | +114% (junior → expert) | +124% (junior → expert) |
| Niveau | ML Engineer net/mois | ML Engineer brut/mois | Data Scientist net/mois | Data Scientist brut/mois | Data Engineer net/mois | Data Engineer brut/mois |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Junior (0-2 ans) | 5 000€ | 6 494€ | 4 200€ | 5 455€ | 3 800€ | 4 935€ |
| Intermédiaire (2-5 ans) | 6 500€ | 8 446€ | 5 800€ | 7 529€ | 5 200€ | 6 753€ |
| Senior (5-8 ans) | 8 000€ | 10 390€ | 7 500€ | 9 740€ | 6 800€ | 8 831€ |
| Expert (8+ ans) | 9 500€ | 12 338€ | 9 000€ | 11 688€ | 8 500€ | 11 039€ |
L'écart ML Engineer vs Data Scientist se resserre avec l'expérience : à 8+ ans, les Data Scientists experts peuvent atteindre les salaires ML Engineer. Les profils MLOps (ML Engineer + Data Engineer) sont très recherchés (+25-35% vs spécialisés).
| Aspect | ML Engineer | Data Scientist | Data Engineer |
|---|---|---|---|
| Focus principal | Déploiement ML, MLOps, production | Modèles, analyses, insights | Pipelines, infrastructure, données brutes |
| Code production | 🟢 Beaucoup (infrastructure ML) | 🟡 Modéré (notebooks, modèles) | 🟢 Beaucoup (pipelines, infra) |
| Proximité ML | 🟢 Très proche (modèles en prod) | 🟢 Très proche (modélisation) | 🟡 Modérée (données pour ML) |
| Astreintes/run | 🟢 Oui (modèles critiques en prod) | 🟡 Rare (développement orienté) | 🟡 Possible (pipelines critiques) |
Python, SQL, cloud (AWS/GCP/Azure), bases de données, Git, Linux. La base commune facilite les transitions entre les trois métiers, notamment vers ML Engineer.
Les ML Engineers ont souvent plus d'opportunités d'évolution vers des rôles de leadership technique (ML Architect, VP Engineering). Les profils hybrides (MLOps Engineer = ML Engineer + Data Engineer) sont très recherchés (+25-35% vs spécialisés).
Le MLOps Engineer combine ML Engineer + Data Engineer : déploiement modèles + infrastructure pipelines. Salaires très compétitifs (+25-35% vs spécialisés) et demande croissante.
ML Engineer gagne généralement +10-20% que Data Scientist et Data Engineer au même niveau. Le Data Scientist est légèrement mieux payé que Data Engineer (+5-10%).
Les profils MLOps (ML Engineer + Data Engineer) sont très recherchés (+25-35% vs spécialisés).
Oui, transition très réalisable en 6-12 mois avec formation ciblée.
Il faut renforcer : MLOps (MLflow, Kubeflow), DevOps (Docker, K8s), production serving. Vous avez déjà les bases ML (Python, modèles).
Les trois ont une demande très forte, mais avec des profils différents.
ML Engineer : Demande croissante rapide (IA en production), moins de candidats.
Data Scientist : Demande très forte, marché plus compétitif.
Data Engineer : Demande très stable, base solide pour transition vers ML.
Oui, souvent +10-20% car profil plus rare et polyvalent.
Les profils MLOps (qui combinent ML Engineer + Data Engineer) sont très recherchés et mieux rémunérés, car ils couvrent toute la chaîne de valeur ML (pipelines + déploiement).
Consultez nos guides détaillés pour chaque métier :