- In de Verenigde Staten bedraagt het gemiddelde totale inkomen voor een data scientist circa $156.790 per jaar, met rond $160.000 in New York City en circa $178.000 in San Francisco; Canada ligt rond $73.607.
- In Europa bestaan duidelijke verschillen tussen West- en Oost-Europa: Duitsland ~ $85.115, het Verenigd Koninkrijk ~ $79.978, Londen tot ~ $92.000 incl. bonussen, Zwitserland ~ $143.360, terwijl Oost-Europa zoals Roemenië (~$45.531) en Bulgarije (~$47.425) aanzienlijk lager uitvallen.
- In Azië variëren salarissen sterk: Japan ~ $54.105, China ~ $60.000, India ~ $16.759, waarbij instap-inkomens in India rond ₹5–8 lakh (~$6k–$10k) liggen en senioren ~ ₹15–25 lakh (~$18k–$30k), tegenover VS circa $145k.
- OpenAI betaalt volgens Levels.fyi een mediane totale vergoeding van ongeveer $875.000 per jaar (instap ~ $238k, senior ~ $1,34M), en Reuters meldt toponderzoekers die meer dan $10 miljoen per jaar ontvangen, met retentiebonussen van $1–$2 miljoen en aandelen ter waarde van tientallen miljoenen.
- Google DeepMind biedt zeer hoge beloningen, met in Londen circa £295k inclusief bonussen, en Reuters meldt compensatiepakketten tot wel $20 miljoen per jaar voor bepaalde onderzoekers; in de VS kan een Research Scientist tot ~ $900k verdienen, en de acqui-hire van Geoff Hinton in 2013 kostte meer dan $100 miljoen.
- Meta AI zou volgens industriegeruchten pakketten tot wel $100 miljoen bieden aan toponderzoekers, terwijl medio 2025 Sam Altman aangaf dat Meta OpenAI‑onderzoekers met $100M-aanbiedingen probeert weg te lokken en analyses melden dat bedragen van meer dan $10 miljoen per jaar voorkomen, met persoonlijke aanbiedingen van $10 miljoen+ door Mark Zuckerberg.
- Microsofts AI-beloningen zijn concurrerend; een Microsoft Partner kan meer dan $1 miljoen total compensation ontvangen, een MSR-Researcher op niveau 66 ~ $300.000, en een Partner-niveau ~ $800k–$1 miljoen inclusief aandelen.
- Een typische senior AI-onderzoeker bij Big Tech verdient anno 2024–2025 vaak tussen $500k en $800k totale compensatie, terwijl OpenAI een gemiddelde rond $875k laat zien en sommige topposities >$10 miljoen per jaar kunnen omvatten.
- Remote werken heeft de AI-salarissen wereldwijd doen escaleren; startups melden in 2024 dat 85–90% van SF-salarissen betaald wordt in steden als Miami of Charlotte, en in april 2025 ligt het mediane jaarsalaris voor AI‑banen op circa $160.000.
- Regelgeving en beleid beïnvloeden de AI‑arbeidsmarkt: EU‑AI Act, visa-regelingen zoals het VK Scale-up Visa en Canadese werkvergunningen, CHIPS‑act‑financiering en loontransparantie-wetten in CA/NY beïnvloeden aanwerving en beloning, terwijl langetermijntekorten en immigratiebeleid de markt blijven sturen.
Inleiding
Het vakgebied van kunstmatige intelligentie (AI) is booming, en dat geldt ook voor de salarissen van haar beoefenaars. AI-specialisten – waaronder machine learning engineers, data scientists, AI-onderzoekers, softwareontwikkelaars met een focus op AI, en aanverwante functies – behoren tot het meest gezochte talent op de huidige technische arbeidsmarkt. Dit rapport geeft een gedetailleerd overzicht van de huidige salarisontwikkelingen (2024–2025) voor AI-professionals in belangrijke regio’s, functies en sectoren. We bekijken hoe ervaringsniveau en sector (van Big Tech en startups tot academische instellingen en de overheid) de beloning beïnvloeden, en lichten opmerkelijke benchmarks uit bij toonaangevende AI-organisaties (bijv. OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). Ook bespreken we de impact van de stijgende vraag naar AI, talenttekorten, remote werken en economische factoren (zoals inflatie en regionale tech-booms) op de salarissen. Gedurende het rapport verwerken we de meest recente data (bijv. van Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) en recente nieuwsberichten of deskundig commentaar over AI-beloning, inclusief citaten van industrie-observatoren.
Wereldwijde salarisontwikkelingen per regio (2024–2025)
Noord-Amerika (VS & Canada): Salarissen voor AI-specialisten zijn het hoogst in Noord-Amerika, vooral in de Verenigde Staten. Een analyse van data science salarissen meldde dat het gemiddelde totale inkomen voor een data scientist in de VS ongeveer $156.790 per jaar bedraagt (inclusief basissalaris en bonussen) [1]. Dit is ongeveer het dubbele van het salaris in veel andere regio’s. De belangrijkste Amerikaanse tech-hubs (Silicon Valley, New York, Seattle, enz.) kennen de felste concurrentie en hoogste aanbiedingen – bijvoorbeeld, data scientists in New York City verdienen gemiddeld rond de $160.000 per jaar, en San Francisco zit zelfs boven de $178.000 [2]. Ter vergelijking: de AI-salarissen in Canada zijn, hoewel ze sterk zijn voor de regio, lager dan het niveau in de VS (ongeveer $73.600 gemiddeld in Canada [3], met ~$75k in Toronto [4]). Toch presteren beide landen aanzienlijk beter dan het wereldwijde gemiddelde. De hoge kosten van levensonderhoud en de intense vraag in de Noord-Amerikaanse techsector zorgen voor deze hoge salarissen. Opvallend is dat zelfs binnen de VS steden in Californië en het noordoosten een premie betalen (bijv. AI-functies in Californië liggen ~14% boven het Amerikaanse gemiddelde) [5].
Europa: De AI-verloning in Europa vertoont grote verschillen tussen West- en Oost-Europese regio’s. De leidende West-Europese economieën kennen hoge, maar lagere salarissen dan de VS – zo bedraagt het gemiddelde AI/data science salaris in Duitsland ongeveer $85.000 (USD) [6], en in het Verenigd Koninkrijk ongeveer $80.000 [7] (waarbij data scientists in Londen tot wel ~$92k kunnen verdienen inclusief bonussen [8]). Zwitserland springt eruit met extreem hoge cijfers – een gemiddeld salaris van $143.360 voor data scientists (wat de hoge leefkosten en de grote financiële/technologische sectoren weerspiegelt) [9]. Salarissen in delen van Oost-Europa zijn daarentegen veel lager: zo is het gemiddelde in Roemenië ongeveer $45.531 en in Bulgarije rond $47.425 [10], minder dan een derde van het niveau van het VK en Duitsland. Deze kloven weerspiegelen bredere economische verschillen – hoewel het vermeldenswaard is dat de lagere lonen in Oost-Europa deels gecompenseerd worden door lagere leefkosten en een kleinere groep aan gerapporteerde data (wat de gemiddelden kan vertekenen) [11]. Over het algemeen biedt West-Europa concurrerende (zij het niet astronomische) salarissen voor AI-specialisten, terwijl Oost-Europa achterblijft maar inhaalt naarmate lokale tech-ecosystemen groeien.
Gemiddeld jaarlijks salaris voor data science/AI in Europa per land (2025). West-Europese landen als het VK ($80k) en Duitsland ($85k) bieden aanzienlijk hogere lonen voor AI-functies dan Oost-Europese landen als Roemenië ($45k) en Bulgarije ($47k) [12] [13]. Zwitserland steekt ver boven de rest van Europa uit met een gemiddeld AI-salaris van rond de $143k [14], wat de hoge kosten van het land en de grote vraag in sectoren als de financiële sector weerspiegelt.
Azië: Het AI-salarislandschap in Azië is zeer heterogeen. Over het algemeen zijn de salarissen in Oost-Aziatische techhubs gemiddeld – zo is het gemiddelde AI/data science salaris in Japan ongeveer $54.000 (¥6,4 miljoen) [15], en in China ligt het gemiddelde rond de $57.000 (ongeveer CN¥450k) [16]. Deze bedragen liggen ruim boven het loon in ontwikkelende Aziatische economieën, maar zijn nog steeds aanzienlijk lager dan de niveaus in de VS/Europa. Aan de andere kant hebben opkomende tech-grootmachten zoals India een veel lagere beloning: het gemiddelde salaris van een AI-specialist in India bedraagt slechts ongeveer $16.759 per jaar [17] – AI-ingenieurs op instapniveau beginnen daar vaak rond de ₹5–8 lakh (~$6–10k) [18]. Zelfs met multinationals die India betreden en de lonen daar de afgelopen jaren opdrijven, kan een ervaren AI-ingenieur in India jaarlijks ₹15–25 lakh (≈$18k–$30k) verdienen [19], een fractie van de westerse salarissen. Het verschil is duidelijk: een AI-ingenieur in de VS (gem. ~$145k) verdient bijna 10 keer zoveel als een AI-ingenieur in India [20]. Binnen Azië bieden kleinere geavanceerde economieën zoals Singapore (niet weergegeven in de figuur) ook hoge salarissen ten opzichte van hun grootte, dankzij geconcentreerde vraag. De spreiding in Azië weerspiegelt de verschillende economische ontwikkelingen – van wereldwijd concurrerende lonen in Japan/China tot meer kosten-gedreven niveaus in India of Zuidoost-Azië. Bedrijven zijn zich steeds meer bewust van deze verschillen en maken soms gebruik van lager-geprijsde talentpools, hoewel top regionale experts nog steeds een hoge beloning kunnen krijgen als ze voor wereldwijde bedrijven werken.
Gemiddelde jaarlijkse AI/Data Scientist salarissen in Azië (2025). Geavanceerde Aziatische economieën kennen gemiddelde AI-lonen (~$54k in Japan, ~$56k in China), terwijl opkomende markten veel minder betalen (bijv. ~$17k in India) [21] [22]. Deze verschillen benadrukken regionale economische verschillen – getalenteerde AI-professionals in India en vergelijkbare markten blijven zeer gewild, maar het lokale loonpeil is nog niet op hetzelfde niveau als Westers of Oost-Aziatisch.
Land (Regio) | Gemiddeld | Salaris (USD)Salarisbereik (USD) |
---|---|---|
Verenigde Staten (NA) | $156.790 [23] | ~$130.000 – $189.000 [24] |
Canada (NA) | $73.607 [25] | ~$60.000 – $93.000 [26] [27] |
Verenigd Koninkrijk (EU) | $79.978 [28] | ~$50.000 – $90.000 [29] |
Duitsland (EU) | $85.115 [30] | ~$67.500 – $90.000 [31] [32] |
Zwitserland (EU) | $143.360 [33] | ~$120.000 – $153.000 [34] |
Japan (Azië) | $54.105 [35] | ~$40.000 – $68.000 [36] |
China (Azië) | ~$60.000 [37] | (≈CN¥450.000 per jaar) [38] |
India (Azië) | $16.759 <a href=”https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing” target=”_blank” rel=Bronnen: Door Glassdoor zelf gerapporteerde gegevens samengevat door 365DataScience [39] [40], Analytics Insight via CalTech CTME [41].Cijfers omvatten het basissalaris plus bonussen.De daadwerkelijke salarissen variëren per ervaring en stad (bijv.salarissen in grote VSsteden hoger zijn dan het nationale gemiddelde). Andere regio’s: Buiten Noord-Amerika, Europa en Azië zijn AI-salarisgegevens schaars, maar ze wijzen op groeiende kansen. In Australië liggen de gemiddelde salarissen voor datawetenschappers rond de $79.000 (AUD ~€120k) [42], vergelijkbaar met Europese niveaus. Het Midden-Oosten is begonnen met het aanbieden van aantrekkelijke pakketten om AI-talent aan te trekken (vaak belastingvrij); landen als de VAE en Israël hebben bijvoorbeeld geïnvesteerd in AI-hubs en kunnen concurrerende salarissen bieden (hoewel exacte cijfers sterk variëren). In Afrika liggen de salarissen over het algemeen veel lager – bijvoorbeeld in Zuid-Afrika verdient een gemiddelde datawetenschapper ongeveer $44.436 [43], terwijl het in Egypte slechts $14.368 is [44]. Deze verschillen benadrukken een wereldwijde trend: AI-expertise levert overal een salarisbonus op, maar de lokale economische omstandigheden en de volwassenheid van de markt bepalen sterk de absolute beloningsniveaus. Opvallend is dat, gecorrigeerd voor koopkracht, sommige van deze verschillen kleiner worden; zoals een rapport adviseert, overweeg levensonderhoudskosten naast salaris, aangezien “een dollar in New York een andere koopkracht heeft dan een dollar in Mumbai of Oost-Europa” [45] [46]. (Zie Tabel 1 hieronder voor een overzicht van de gemiddelde AI/Data Science salarissen per land.) Tabel 1. Gemiddeld jaarloon voor AI-specialisten / Data Scientists, geselecteerde landen (2024–25) [47] [48] Zoals hierboven te zien is, staan de salarissen in Noord-Amerika aan de wereldtop (waarbij de VS ver voorloopt), vormen West-Europa en geavanceerde Aziatische landen een middenklasse, en bieden ontwikkelingsregio’s een lager absoluut loon voor AI-specialisten. De groei in vraag is echter wereldwijd – zelfs regio’s met lagere lonen zien een snelle toename van AI-aanwervingen en -salarissen jaar-op-jaar naarmate de adoptie van AI zich verspreidt [49] [50]. Bijvoorbeeld, de AI-beroepsbevolking van India is een van de grootste ter wereld (~600.000 professionals) en zal naar verwachting verdubbelen tegen 2027, wat de salarissen opdrijft (naast een aanzienlijke kloof in talent die nog steeds bestaat) [51] [52]. In Europa steeg het aantal vermeldingen van generatieve AI-vaardigheden in vacatures met 330% van 2019 tot 2024, wat duidt op een snelgroeiende vraag die de verloning verder onder druk zet [53] [54]. Dus hoewel er regionale loonverschillen blijven bestaan, is de algemene trend een stevige stijging van de AI-salarissen in alle grote markten nu organisaties overal om AI-talent concurreren. Salarisuitsplitsing op Rol en ErvaringPer rol: Verschillende AI-functies kennen verschillende salarisniveaus, afhankelijk van hun verantwoordelijkheden en de schaarste aan vaardigheden. Over het algemeen verdienen functies die meer gespecialiseerd of onderzoeksgericht werk omvatten (bijv. AI-onderzoekers) of die directe impact hebben op productomzet (bijv. machine learning engineers bij grote techbedrijven) doorgaans hogere salarissen dan meer algemene functies. Hieronder enkele belangrijke functies en hun typische salarishoogten:
Op basis van ervaringsniveau: Ervaring is een belangrijke factor in de beloning binnen AI. Net als in de meeste carrières beginnen starters op een aanzienlijk lager salaris dan medewerkers met middelbare of senior ervaring – maar in AI ligt zelfs het startsalaris vaak hoog ten opzichte van het nationale gemiddelde, en de groeicurve is steil. In de Verenigde Staten suggereert data van Glassdoor dat een starter (0–1 jaar) als data scientist ongeveer $117.000 totaal kan verdienen [83]. Naarmate men meer jaren ervaring opdoet, stijgt het salaris snel – wie 4–6 jaar ervaring heeft, verdient gemiddeld rond de $141.000 [84], en op 7–9 jaar (senior individueel niveau) zo’n $153.000 [85]. Zeer ervaren specialisten (10+ jaar) of mensen in een leidinggevende positie kunnen richting of boven de $180–190k uitkomen in data science-functies [86]. In feite was het gemiddelde voor 15+ jaar ervaring bijna $190.000 in de VS, volgens één analyse [87]. Deze ontwikkeling – een verdubbeling van het salaris van starter tot senior – is een sterke motivatie voor AI-professionals om in het vakgebied te blijven en door te groeien. Het is een “geweldige motivatiefactor,” zoals het 365DataScience-rapport opmerkt, waarmee het de “belang van volharding” bij het opbouwen van je carrière aantoont [88] [89]. Voor AI-ingenieurs en -onderzoekers geldt een vergelijkbaar (of zelfs nog uitgesprokener) patroon. Een beginnende machine learning engineer (pas afgestudeerd bij een toptechbedrijf) kan een totale vergoeding van rond de $150k–$200k verdienen, terwijl een staff-level ML engineer of research scientist met tien jaar ervaring bij hetzelfde bedrijf ver boven de $300k per jaar aan totale compensatie (inclusief aandelen) kan verdienen. Zo kan een principal of lead data scientist in de VS meer dan $240.000 per jaar verdienen [90], en een topklasse “Distinguished” AI-engineer of onderzoeker (15+ jaar, bij een groot bedrijf) kan $500k+ verdienen (meer over deze extreme gevallen in de volgende sectie). Ter vergelijking: degenen op instapniveau met AI-vaardigheden, hoewel goed betaald, verdienen misschien rond de $100k (wat hoog is vergeleken met veel andere sectoren, maar slechts een fractie van wat de topveteranen krijgen). Het is ook vermeldenswaardig dat het carrièrepad uitmaakt: wie doorgroeit naar management of leidinggevende functies (zoals AI-teamleiders, AI-directeuren) kan zelfs hogere salarissen krijgen dan individuele specialisten met vergelijkbare ervaring. In 2024 was er echter een interessante trend waarbij sommige managersalarissen licht daalden in data/AI-sectoren [91] (mogelijk doordat bedrijven herstructureren en voorzichtig zijn met het toevoegen van extra managementlagen). Toch kunnen ervaren AI-managers (bijvoorbeeld 10+ jaar ervaring inclusief leiderschap) zeer hoge salarissen verdienen, zeker bij grote techbedrijven of unicorn-startups – vaak vergelijkbaar met senior individuele medewerkers plus een managementtoeslag. Zo had de titel “Head of Machine Learning” in 2024 een wereldwijd mediaansalaris van ongeveer $336.500 (zij het uit een kleine steekproef) [92]. Evenzo lagen functies als “Director of Machine Learning” wereldwijd rond de $205.800 mediaan [93]. Deze cijfers tonen aan dat het beklimmen van de ladder tot het leiden van AI-teams bijzonder lucratief kan zijn. Voorbeeld van junior- versus seniorniveau: Om het concreet te maken, kijk naar software engineers bij een AI-gericht bedrijf als OpenAI. Volgens data van Levels.fyi heeft een L2 (instapniveau) Software Engineer bij OpenAI een vergoeding van ongeveer $238K, terwijl het pakket van een L6 (senior/staf) Software Engineer rond de $1,34M per jaar ligt [94]. Dat senior niveau komt waarschijnlijk overeen met iemand met een decennium of meer ervaring en uitzonderlijke prestaties. Het mediaan bij OpenAI over alle niveaus werd gerapporteerd als ~$875K [95], wat laat zien hoe sterk het wordt beïnvloed door topverdieners. Hoewel OpenAI een uitzondering is qua salarisniveau, illustreert het hoe de verdiensten van een AI-specialist kunnen exploderen aan de top van ervaring en verantwoordelijkheid. Samenvattend zien AI-specialisten significante salarisgroei met ervaring. Starters verdienen al hoge salarissen in vergelijking met veel andere vakgebieden, maar degenen die het niveau van senior individuele bijdrager of leiderschapsrollen in AI bereiken, kunnen hun vergoeding vermenigvuldigd zien. Dit wordt versterkt doordat veel bedrijven beloningen in aandelen uitkeren – wat betekent dat een senior medewerker die vroeg begon bij een succesvol AI-bedrijf nu aandelen kan hebben die miljoenen waard zijn. Later in dit rapport bespreken we hoe deze dynamiek zich afspeelt bij Big Tech en top-labs, waar ervaren AI-experts ongekende salarissen krijgen. Sectorgeschillen: Big Tech vs Startups vs Academia vs OverigAI-talent is nodig in vrijwel elke sector, maar niet elke sector betaalt hetzelfde. Er zijn opvallende verschillen in beloning afhankelijk van of iemand werkt bij een groot technologiebedrijf, een startup, een academische instelling, een financiële onderneming, de gezondheidszorg, de overheid, enzovoorts. Hieronder bespreken we enkele belangrijke sectorgebonden trends in AI-beloning:
Samengevat, waar je werkt is van groot belang voor AI-salarissen. Big Tech en de financiële sector kunnen AI-professionals miljonair maken; startups bieden mogelijk een hoog groeipotentieel maar momenteel iets lagere beloning (met opvallende uitzonderingen voor goed gefinancierde bedrijven); academische instellingen/overheid bieden intellectuele voldoening maar vereisen salarisinlevering. Veel AI-specialisten bepalen hun sector op basis van persoonlijke prioriteiten (bijv. kortetermijnverdiensten vs. vrijheid voor onderzoek vs. impact op het openbaar beleid). Toch zien we enige convergentie: traditionele sectoren zoals telecom, verzekeringen en consultancy verhogen hun salarissen om AI-talent aan te trekken, waardoor de kloof met de techsector kleiner wordt [126] [127]. Zo bouwen consultancybedrijven inmiddels agressief AI-teams op en betalen ze topsalarissen aan data scientists omdat ze klanten moeten adviseren over AI [128]. Het algemene effect is dat AI-specialisten een overvloed aan keuzemogelijkheden hebben – en velen ervoor kiezen om tijdens hun carrière tussen sectoren te wisselen (bijv. beginnen in de academische wereld, daarna overstappen naar big tech of een startup, en later misschien nog bij de overheid werken), waardoor ze hun waardevolle vaardigheden op verschillende manieren kunnen inzetten. Topbedrijf-benchmarks: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, enz.Een verhelderende manier om de uitersten van AI-salarissen te begrijpen is door te kijken naar enkele opmerkelijke bedrijven en labs die bekend staan om AI-werk. Deze omvatten toegewijde AI-onderzoeksbedrijven en AI-afdelingen van grote techbedrijven. Hier belichten we salarisbenchmarks en rapporten van een aantal belangrijke spelers:
Samenvattend wordt de bovengrens van AI-salarissen voortdurend opnieuw gedefinieerd door een handvol toonaangevende bedrijven. Vanaf 2024–2025 zijn enkele concrete referentiepunten:
Deze bedragen klinken misschien ongelooflijk, maar ze weerspiegelen de realiteit van een “talentschaarste” in een technologiegebied waarvan de leiders geloven dat het de toekomst van volledige sectoren zal bepalen. Zoals een analyse het omschreef: “topniveau AI-talent heeft nu een prijskaartje dat vroeger was voorbehouden aan hele bedrijven” [159]. Het volgende onderdeel gaat dieper in op waarom dit gebeurt – de vraag, het tekort aan talent, en hoe trends zoals thuiswerken hier een rol in spelen. Aanjagers van salaristrends: AI-vraag, talenttekort & thuiswerkenDe buitengewone salarissen en trends die worden besproken zijn symptomatisch voor grotere krachten op de AI-arbeidsmarkt. Drie belangrijke drijfveren zijn: de explosieve vraag naar AI-vaardigheden (in alle sectoren), het tekort aan ervaren AI-talent, en veranderende werkpatronen zoals remote werken die de concurrentie vergroten. Hier analyseren we hoe elke factor de beloning beïnvloedt: Stijgende vraag naar AI-vaardigheden: Sinds de doorbraak van ChatGPT eind 2022 en de golf van generatieve AI is de vraag naar AI-specialisten geëxplodeerd. Bedrijven van alle soorten – van grote techbedrijven tot banken en retailers – haasten zich om AI te integreren in hun producten en bedrijfsvoering [160] [161]. Deze goudkoortsmentaliteit (“we hebben AI-mensen gisteren nodig!”) heeft geleid tot biedoorlogen voor iedereen met bewezen AI-expertise. Een LinkedIn-analyse toont aan dat het aantal AI-vacatures sterk is toegenomen: bijvoorbeeld, AI-functies als percentage van techbanen in de VS steeg van 8,8% in 2019 naar 14,3% halverwege 2024 [162] [163]. Nu elke sector aan het werven is (financiën, gezondheidszorg, productie, consultancy, enz. werven allemaal intensief AI-talent [164] [165]), is het aantal openstaande posities veel groter dan het aantal gekwalificeerde kandidaten. Simpele economie treedt in werking: als de vraag het aanbod overtreft, stijgen de prijzen (salarissen). Cruciaal is dat AI wordt gezien als een strategisch imperatief – bedrijven zijn bang om achter te blijven als ze niet de nieuwste AI kunnen inzetten, dus investeren ze agressief in talent. Deze urgentie vertaalt zich in salarispakketten die doen denken aan die van topsporters of Hollywood-sterren voor de beste AI-experts. Zoals een dozijn insiders aan Reuters vertelde, is de werving van AI-onderzoekers sinds de komst van ChatGPT “opgeschaald naar het niveau van professionele atleten” [166]. Een reden hiervoor is dat bedrijven geloven dat één top AI-onderzoeker letterlijk innovaties van miljarden kan creëren (het zogenaamde “10x engineer”-concept, opgewaardeerd tot “10.000x onderzoeker” in AI [167]). Sam Altman maakte er een grap over op Twitter met “die 10.000x onderzoekers” [168] – waarmee hij suggereerde dat de bijdrage van een enkel individu in AI van een totaal andere orde kan zijn dan gemiddeld. Als een bedrijf gelooft dat het aannemen van een specifieke AI-expert het succes kan maken of breken, betalen ze bijna elke prijs – wat we zien in de aanbiedingen van $10M+. Zelfs buiten de elite zorgen de wijdverbreide vraag en aanbod ervoor dat salarissen op elk niveau stijgen. Zo moeten kleine en middelgrote bedrijven die misschien geen miljoenen kunnen betalen toch zeer competitieve lonen bieden (en extra’s zoals flexibel werken, interessante projecten) om mid-level AI-engineers aan te trekken die misschien een aanbod hebben van Google of een veelbelovende startup. Dit drijft de mediane salarissen elk jaar omhoog. Inderdaad, per 2024, zijn “AI-gerelateerde carrières een van de meest lonende, met competitieve beloningen die meegroeien met ervaring en expertise” [169]. De boom in Generatieve AI heeft met name nieuwe rollen gecreëerd (bijv. Prompt Engineer, LLM Developer) met hoge beloningen omdat de vraag zo snel is toegenomen dat het aanbod achterbleef. In april 2025 werd het mediane jaarsalaris van een AI-baan gerapporteerd op ongeveer $160.000 [170] – een zeer hoge mediaan die weergeeft hoeveel van deze functies in hoog betalende sectoren te vinden zijn. Tekort aan talent (beperkt aanbod): Hoewel veel mensen zich bezighouden met AI-gerelateerde vakgebieden, zijn echt ervaren AI-experts (vooral degenen met geavanceerde diploma’s of aanzienlijke projectervaring) nog steeds relatief schaars. Moderne AI (deep learning, enz.) is een jong vakgebied – pas in het afgelopen decennium is het echt geëxplodeerd. Dat betekent dat de groep professionals met bijvoorbeeld meer dan 10 jaar deep learning-ervaring erg klein is. Afhankelijk van wie je het vraagt, zijn er wereldwijd slechts enkele duizenden mensen die geavanceerde AI-modellen kunnen bouwen [171]. Een bron van Reuters zei dat de elitegroep mogelijk uit enkele tientallen tot enkele honderden individuen bestaat die voor grote LLM-doorbraken hebben gezorgd [172]. Deze extreme schaarste aan de top drijft de salarissen daar op: dit zijn de “AI-supersterren” die elke werkgever kunnen kiezen. Daarom behandelen bedrijven werving “als een potje schaak” – ze bedenken zorgvuldig strategieën en investeren om belangrijke spelers binnen te halen [173]. Zelfs op minder exclusieve niveaus blijven veel vacatures onvervuld. Een rapport van het World Economic Forum vond wereldwijd een significant AI-talenten tekort, waarbij de vraag het aanbod van vaardigheden in veel landen ruimschoots overtreft [174] [175]. In landen als India, ondanks dat er veel ingenieurs worden opgeleid, verwachten bedrijven 2,3 miljoen AI-vacatures in de komende 3 jaar, zonder dat er genoeg gekwalificeerde kandidaten zijn om deze te vervullen [176] [177]. Evenzo heeft Europa moeite om AI-talent te behouden (de helft van de AI-afgestudeerden in sommige landen vertrekt naar de VS) [178] [179]. Door het tekort aan talent worden bedrijven gedwongen om twee dingen te doen: meer betalen om het beperkte talent binnen te halen, en niet-traditionele kandidaten overwegen (bijvoorbeeld natuurkundigen of wiskundigen aannemen en hen omscholen tot AI-onderzoekers) [180] [181]. Het tekort heeft ook geleid tot creatieve benaderingen, zoals bedrijven die interne opleidingsprogramma’s (upskillingprogramma’s) opzetten en internationale werving inzetten. Maar op de korte termijn is geld tegen het probleem aan gooien de snelste oplossing – vandaar die enorme salarissen. Ariel Herbert-Voss beschreef hoe AI-labs gespecialiseerde experts behandelen als waardevolle schaakstukken – je hebt genoeg “torens” en “paarden” nodig, en je betaalt wat nodig is om geen stuk te missen [182]. Zolang AI de transformerende technologie van deze tijd blijft en expertise niet direct kan worden geproduceerd, zal het schaarse talent kunnen genieten van een verkopersmarkt voor hun vaardigheden. Remote werken en globalisering van talent: De opkomst van remote en hybride werken heeft een nieuwe dimensie toegevoegd aan AI-salaristrends. Aan de ene kant vergroot remote werken de talentenpool voor werkgevers – bedrijven kunnen buiten hun geografische locatie werven, inclusief het aanboren van regio’s met lagere gangbare lonen. Dit zou neerwaartse druk op de salarissen kunnen uitoefenen voor sommige functies, als bedrijven ervoor kiezen om op afstand te werven in goedkopere markten. Sommige bedrijven hebben inderdaad geprobeerd werknemers te betalen op basis van de lokale kosten van levensonderhoud (locatiegebonden beloning), wat in theorie geld zou kunnen besparen als ze in goedkopere gebieden werven. Een bedrijf zou bijvoorbeeld een AI-engineer in Oost-Europa of India kunnen aannemen voor een fractie van het Amerikaanse salaris. Echter, remote werken intensiveert ook de wereldwijde concurrentie om talent, wat betekent dat bekwame individuen nu toegang hebben tot de best betalende werkgevers wereldwijd, niet alleen lokaal. In de praktijk heeft dit geleid tot opwaartse druk op de salarissen in veel regio’s, omdat lokale werkgevers moeten concurreren met buitenlandse aanbiedingen. We zien aanwijzingen dat locatiegebonden loonverschillen kleiner worden. Uit een beloningsonderzoek onder startups in 2024 bleek dat 85% van de startups het loon nog steeds aanpast aan de locatie, maar steden buiten de traditionele hubs het verschil snel hebben verkleind – bijvoorbeeld: Miami en Charlotte bieden nu ongeveer 85–90% van de salarissen van San Francisco voor techbanen [183] [184]. Zelfs historisch lager betalende gebieden (Midwesten, enz.) hebben de technische lonen verhoogd richting het nationaal hoogste niveau. Waarschijnlijk komt dit doordat remote werk talent in die gebieden de mogelijkheid heeft gegeven om aanbiedingen te krijgen van bedrijven aan de kust; om hen te behouden moesten lokale bedrijven hun lonen verhogen. Met andere woorden, remote werken heeft een meer verenigde, wereldwijde markt voor top-AI-talent gecreëerd. Een getalenteerde ML-engineer in Polen of Nigeria kan nu potentieel werken voor een Amerikaans bedrijf zonder te hoeven verhuizen, en een salaris eisen dat dichter bij het Amerikaanse niveau ligt dan wat een lokaal bedrijf misschien zou betalen. In de praktijk betalen veel bedrijven in zulke gevallen nog wel minder (onder verwijzing naar de verschillen in kosten van levensonderhoud), maar het verschil wordt kleiner omdat werknemers meer keuzes hebben. Vanuit het perspectief van de werknemer zijn remote mogelijkheden een uitkomst geweest. Het stelt AI-professionals in staat om in gebieden met lagere kosten van levensonderhoud te wonen terwijl ze hoge salarissen verdienen, of simpelweg om meer opties te hebben (wat hun onderhandelingspositie versterkt). Uit enquêtes blijkt dat remote werknemers vaak iets lagere salarissen ontvangen wanneer deze worden aangepast aan de locatie (sommige onderzoeken meldden 10-15% minder, mogelijk doordat bedrijven het loon naar beneden bijstellen) [185] [186]. Maar zoals eerder genoemd, worden deze aanpassingen steeds kleiner. Ook heeft remote werken ervoor gezorgd dat meer mensen wereldwijd de AI-sector kunnen betreden, waardoor het tekort aan talent op de lange termijn mogelijk wordt verlicht door de verspreiding van kennis. Een ander aspect is werk-privévoorkeuren: Veel AI-specialisten hechten waarde aan flexibiliteit en kiezen mogelijk voor een baan die thuiswerken aanbiedt, zelfs als het salaris iets lager ligt. Maar gezien de huidige krapte op de markt, moeten bedrijven vaak zowel een hoog salaris als flexibiliteit bieden om kandidaten binnen te halen. Een bedrijf dat bijvoorbeeld een gewilde ML-engineer probeert aan te nemen, zal uiteindelijk misschien een topsalaris en volledig thuiswerken moeten aanbieden, want anders heeft de kandidaat 5 andere aanbiedingen die dat wel doen. Samenvattend: thuiswerken heeft AI-beloning mondiaal competitiever gemaakt. Het vlakt sommige regionale verschillen uit (bijvoorbeeld een bekwame AI-ontwikkelaar in Brazilië kan nu een baan krijgen met een Amerikaans salarisniveau op afstand, waardoor de lat voor lokale Braziliaanse bedrijven hoger komt te liggen). Het betekent ook dat bedrijven breder kunnen werven en mogelijk functies kunnen vullen die lokaal moeilijk te vervullen waren (wat de sterke salarisgroei voor bepaalde functies zou kunnen afremmen door extra aanbod uit het buitenland). Echter, voor de meest gespecialiseerde rollen is de strijd om talent zo hevig dat thuiswerken versus op locatie werken een bijzaak is – die mensen kunnen de voorwaarden dicteren en verhuizen indien nodig vaak gewoon. Voor middenniveau-functies vergroot thuiswerken zeker de kansen en kan het ervoor zorgen dat salarissen minder snel uit de hand lopen, doordat werk wereldwijd kan worden verdeeld. Kort samengevat: “Thuiswerken vergroot de wereldwijde vijver van talent, waardoor werkgevers meer moeten concurreren met betere arbeidsvoorwaarden” [187]. Het creëert een grotere, meer concurrerende markt voor AI-vaardigheden. Op de korte termijn profiteren vooral werknemers van deze concurrentie (omdat meerdere werkgevers op hen bieden), waardoor de beloning stijgt of gelijkgetrokken wordt naar boven. Werkgevers profiteren doordat ze posities overal kunnen invullen, maar ze kunnen niet per se minder betalen voor het beste talent – ze krijgen gewoon toegang tot meer talent. Andere factoren: Er zijn extra invloeden die het vermelden waard zijn:
Om deze sectie af te sluiten: De loongolf in AI wordt fundamenteel aangedreven door torenhoge vraag en een krap aanbod. Bedrijven beschouwen AI-talent als cruciale investeringen (vandaar de uitdrukking “AI-talent is negen cijfers waard” [197] [198] in sommige gevallen). Totdat het tekort aan talent is opgelost (wat jaren kan duren, als het al ooit gebeurt, gezien de groeiende vraag naar AI), kunnen we verwachten dat de salarissen hoog blijven. Thuiswerken heeft, als het al iets heeft gedaan, de concurrentie om toptalent wereldwijd verhevigd, wat heeft geleid tot een gelijkmatiger (en vaak hoger) loonniveau tussen regio’s. Zoals een compensatie-expert startups adviseert: “Bereid je voor op AI-talentkosten” en wees klaar om de waarde van aandelenpakketten duidelijk te communiceren naar nieuwe medewerkers [199] [200] – wat impliceert dat hoge salarissen een gegeven zijn, en dat bedrijven verstandig om moeten gaan met de overige onderdelen van het aanbod. Regionale en economische factoren die het salaris beïnvloedenNaast de directe vraag en aanbod in de AI-arbeidsmarkt, beïnvloeden ook verschillende regionale en macro-economische factoren de salarissen van AI-specialisten:
Kortom, regionale en economische factoren bepalen zeker de context van AI-beloning – ze beïnvloeden waar talent heen gaat en hoe budgetten worden verdeeld – maar de wereldwijde trend is omhoog. Plaatsen met snelgroeiende tech-ecosystemen zullen snellere salarisstijgingen zien (Oost-Europa is zo’n kandidaat – die beginnen lager, maar kunnen jaarlijks grote procentuele stijgingen meemaken [214]). Regio’s met hoge kosten behouden hun voorsprong door hoge nominale salarissen te betalen, die vaak als referentiepunt voor anderen gelden. Een interessante ontwikkeling is dat overheden zelf het belang van salaris erkennen om talent aan te trekken. Zo kondigde het VK in 2023 een “AI Talent Visa” en financiering voor 1.000 AI-PhD’s aan, met het doel om talent op te leiden en te importeren, wat op termijn de salarissen stabieler zou kunnen maken door het aanbod te vergroten. Het AI Talent Report van het Witte Huis erkent dat de VS profiteert van het aantrekken van internationale AI-studenten die vervolgens in de VS gaan werken [215] [216]. Beleidsmaatregelen die de talentstroom beïnvloeden kunnen dus indirect de salarissen in een regio verlichten of juist onder druk zetten. Over het algemeen nemen de regionale verschillen in AI-beloning af, en economische factoren zoals inflatie zijn reëel maar ondergeschikt aan de technologische/talentfactoren. Het salaris van een data scientist kan vandaag de dag sterk variëren tussen Silicon Valley en bijvoorbeeld Warschau, maar over vijf jaar kan die kloof gedeeltelijk dichten als thuiswerken en investeringen in Oost-Europese technologie doorgaan (zoals een analist opmerkte, kan de groeiende startupscene in Oost-Europa helpen om de “salarissen meer in lijn te brengen met West-Europa” [217]). Toch blijven lokale omstandigheden altijd meespelen – je zult waarschijnlijk geen San Francisco-salaris krijgen voor een AI-baan in een land met een veel lagere kosten van levensonderhoud tenzij je op afstand werkt voor een buitenlands bedrijf. Recente trends, nieuws en beleidswijzigingen die invloed hebben op AI-beloningHet AI-veld ontwikkelt zich razendsnel, en hetzelfde geldt voor het gesprek rond beloning. Hier zijn enkele van de nieuwste trends en nieuwsberichten (2024–2025) die van invloed zijn op hoe AI-specialisten worden betaald en wat zij kunnen verwachten op de arbeidsmarkt:
Samenvattend bevestigt het laatste nieuws dat AI-beloning sterk in de lift zit en onderdeel wordt van het mainstream debat. Bedrijven proberen elkaar openlijk de loef af te steken met hogere salarissen; overheden haasten zich om beleid aan te passen; en de beroepsbevolking past zich aan via thuiswerken en bijscholing. De consensus eind 2024 is dat deze trends doorzetten in 2025: “Vanaf 2024 behoren AI-gerelateerde carrières tot de meest lonende, met concurrerende salarissen die groeien naarmate ervaring en expertise toenemen” [234]. Tenzij er een AI-bubbel barst of er een enorme toestroom van talent komt, zullen AI-specialisten naar verwachting tot de best betaalde professionals op de arbeidsmarkt blijven behoren. Quotes en perspectieven van expertsOm het inzicht verder te vergroten, volgen hier enkele opmerkelijke citaten van experts en leiders uit de sector over AI-salarissen en de talentenmarkt:
Deze perspectieven schetsen gezamenlijk een beeld van een AI-arbeidsmarkt zoals nooit tevoren: een waar gespecialiseerd talent even hoog wordt gewaardeerd als topbestuurders en beroemdheden, waar geografie minder een belemmering vormt en waar de vraag het aanbod ruimschoots overstijgt. De citaten bieden ook geruststelling dat dit niet slechts hype is – echte bedrijven betalen deze bedragen daadwerkelijk en echte experts onderkennen de logica (dringende vraag, schaarse vaardigheden). Als AI-professional of iemand die deze sector overweegt, is de belangrijkste boodschap dat de kansen enorm zijn. Maar bij hoge beloningen horen hoge verwachtingen – bedrijven die $300k of $3M betalen, zullen wereldklasse resultaten verwachten. Het is ook een signaal aan werkgevers en beleidsmakers dat investeren in het ontwikkelen van AI-talent (via onderwijs, etc.) cruciaal is om niet enkel in biedingswedstrijden verzeild te raken. Conclusie en VooruitzichtSamenvattend wordt de periode 2024–2025 gekenmerkt door uitzonderlijk hoge en stijgende salarissen voor AI-specialisten wereldwijd. Belangrijkste bevindingen uit deze uitgebreide analyse zijn onder andere:
Vooruitkijkend, wat kunnen we verwachten? Tenzij er onverwachte afname ontstaat in de interesse in AI, zal de behoefte aan AI-expertise blijven groeien. Volgens de 2026-prognoses van het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics wordt een toename van 28% in het aantal data scientists tegen 2026 verwacht [258] [259] – een teken dat de vraag niet afneemt. Met de opkomst van nieuwe AI-deelgebieden (zoals AI-veiligheid, AI-ethiek, AI-recht) zullen waarschijnlijk nieuwe functiecategorieën en bijbehorende salarisnormen ontstaan. We zouden echter ook de beginselen van normalisatie kunnen zien: naarmate meer universiteiten AI-afgestudeerden afleveren en meer werknemers zich omscholen in AI, zal het aanbod van talent langzaam toenemen. Dit zou het extreme tekort aan topkrachten geleidelijk kunnen verlichten, waardoor salarissen wellicht stabiliseren. Maar elk effect daarvan kan weer teniet worden gedaan door de steeds grotere rol van AI in nieuwe domeinen. In wezen zal het plafond van AI-salarissen mogelijk niet meer zo explosief stijgen (je vraagt je af, horen we straks over aanbiedingen van $50 miljoen? Misschien niet standaard), maar de ondergrens en de mediaan zullen waarschijnlijk verder stijgen naarmate AI elk sector doordringt. Voor bedrijven ligt de uitdaging in het beheersen van deze kosten – niet elk bedrijf kan zich een AI-PhD veroorloven voor een half miljoen per jaar. We zullen waarschijnlijk meer creatieve constructies zien (contractwerk, samenwerkingen met universiteiten, enzovoort) om AI-kennis in huis te halen zonder direct vast personeel aan te nemen, wat de salarisdruk kan verlichten. Startups zullen zich misschien meer richten op het uitrusten van gemiddelde ingenieurs met betere AI-tools (AutoML, enzovoort) zodat de afhankelijkheid van schaarse specialisten afneemt. Maar voor nu en de nabije toekomst bevinden degenen met echte AI-expertise zich in een benijdenswaardige positie. Voor professionals en nieuwe afgestudeerden is het letterlijk nog nooit zo’n goed moment geweest om actief te zijn in AI. Dit is qua carrière “een van de meest lonende” financieel [260] en intellectueel opwindend. Zoals één veelgestelde vraag het verwoordt: “Kunnen data scientists veel geld verdienen? Absoluut… senior posities krijgen vaak meer dan $200.000… en topbedrijven betalen mediane salarissen vanaf $250.000.” [261]. Dat antwoord is mogelijk al een onderschatting gezien wat we nu zien. Samengevat: AI-specialisten in 2024-2025 plukken de vruchten van een perfecte storm: revolutionaire technologie, onverzadigbare industriële vraag en een beperkt aanbod aan talent. De salarissen hebben historische hoogten bereikt en zijn voorpaginanieuws geworden. Ook al zal de markt ooit weer balanceren, op korte termijn is het beste advies voor organisaties om ruim te begroten voor AI-talent – en voor individuen om hun AI-vaardigheden te ontwikkelen en zelfverzekerd te onderhandelen, want het voordeel ligt nu bij jou. Zoals het gezegde luidt: “Kwaliteitstalent is niet duur, het is onbetaalbaar” – en bedrijven in AI tonen aan dat ze dat echt geloven, gezien de buitengewone moeite (en budgetten) die ze inzetten om dat talent binnen te halen. State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries |
References
1. 365datascience.com, 2. 365datascience.com, 3. 365datascience.com, 4. 365datascience.com, 5. pg-p.ctme.caltech.edu, 6. 365datascience.com, 7. 365datascience.com, 8. 365datascience.com, 9. 365datascience.com, 10. 365datascience.com, 11. 365datascience.com, 12. 365datascience.com, 13. 365datascience.com, 14. 365datascience.com, 15. 365datascience.com, 16. 365datascience.com, 17. 365datascience.com, 18. www.simplilearn.com, 19. intellipaat.com, 20. pg-p.ctme.caltech.edu, 21. 365datascience.com, 22. 365datascience.com, 23. 365datascience.com, 24. 365datascience.com, 25. 365datascience.com, 26. 365datascience.com, 27. 365datascience.com, 28. 365datascience.com, 29. 365datascience.com, 30. 365datascience.com, 31. 365datascience.com, 32. 365datascience.com, 33. 365datascience.com, 34. 365datascience.com, 35. 365datascience.com, 36. 365datascience.com, 37. pg-p.ctme.caltech.edu, 38. pg-p.ctme.caltech.edu, 39. 365datascience.com, 40. 365datascience.com, 41. pg-p.ctme.caltech.edu, 42. 365datascience.com, 43. 365datascience.com, 44. 365datascience.com, 45. 365datascience.com, 46. 365datascience.com, 47. 365datascience.com, 48. 365datascience.com, 49. www.linkedin.com, 50. www.linkedin.com, 51. www.linkedin.com, 52. www.linkedin.com, 53. www.linkedin.com, 54. www.linkedin.com, 55. digitaldefynd.com, 56. digitaldefynd.com, 57. aijobs.net, 58. aijobs.net, 59. www.datacamp.com, 60. digitaldefynd.com, 61. digitaldefynd.com, 62. aijobs.net, 63. www.thestepstonegroup.com, 64. www.thestepstonegroup.com, 65. www.thestepstonegroup.com, 66. aijobs.net, 67. aijobs.net, 68. www.levels.fyi, 69. digitaldefynd.com, 70. digitaldefynd.com, 71. www.signalfire.com, 72. www.signalfire.com, 73. aijobs.net, 74. aijobs.net, 75. www.forbes.com, 76. www.businessinsider.com, 77. digitaldefynd.com, 78. aijobs.net, 79. digitaldefynd.com, 80. digitaldefynd.com, 81. www.linkedin.com, 82. www.linkedin.com, 83. 365datascience.com, 84. 365datascience.com, 85. 365datascience.com, 86. 365datascience.com, 87. 365datascience.com, 88. 365datascience.com, 89. 365datascience.com, 90. 365datascience.com, 91. www.widsworldwide.org, 92. aijobs.net, 93. aijobs.net, 94. www.levels.fyi, 95. www.levels.fyi, 96. www.levels.fyi, 97. smythos.com, 98. www.ft.com, 99. www.reuters.com, 100. www.reuters.com, 101. www.ft.com, 102. www.signalfire.com, 103. www.signalfire.com, 104. www.signalfire.com, 105. www.signalfire.com, 106. www.signalfire.com, 107. www.signalfire.com, 108. www.signalfire.com, 109. www.signalfire.com, 110. news.ycombinator.com, 111. medium.com, 112. medium.com, 113. www.reddit.com, 114. www.reddit.com, 115. news.ycombinator.com, 116. www.ziprecruiter.com, 117. www.levels.fyi, 118. www.linkedin.com, 119. news.ycombinator.com, 120. news.ycombinator.com, 121. 365datascience.com, 122. 365datascience.com, 123. 365datascience.com, 124. 365datascience.com, 125. www.pwc.com, 126. 365datascience.com, 127. 365datascience.com, 128. www.linkedin.com, 129. www.levels.fyi, 130. www.levels.fyi, 131. www.reuters.com, 132. www.reuters.com, 133. www.reuters.com, 134. www.reuters.com, 135. m.economictimes.com, 136. www.reuters.com, 137. www.levels.fyi, 138. www.reuters.com, 139. smythos.com, 140. smythos.com, 141. smythos.com, 142. smythos.com, 143. smythos.com, 144. smythos.com, 145. smythos.com, 146. smythos.com, 147. www.reuters.com, 148. www.reuters.com, 149. www.reuters.com, 150. smythos.com, 151. smythos.com, 152. www.levels.fyi, 153. www.reuters.com, 154. www.reuters.com, 155. smythos.com, 156. smythos.com, 157. www.ft.com, 158. www.reuters.com, 159. smythos.com, 160. www.linkedin.com, 161. www.linkedin.com, 162. www.itbrew.com, 163. www.bradley.com, 164. www.linkedin.com, 165. www.linkedin.com, 166. www.reuters.com, 167. www.reuters.com, 168. www.reuters.com, 169. www.linkedin.com, 170. 365datascience.com, 171. www.reuters.com, 172. www.reuters.com, 173. www.reuters.com, 174. atlastecnologico.com, 175. atlastecnologico.com, 176. www.linkedin.com, 177. www.linkedin.com, 178. atlastecnologico.com, 179. atlastecnologico.com, 180. www.reuters.com, 181. www.reuters.com, 182. www.reuters.com, 183. www.signalfire.com, 184. www.signalfire.com, 185. blogs.psico-smart.com, 186. blogs.psico-smart.com, 187. www.womentech.net, 188. fortune.com, 189. www.okoone.com, 190. www.okoone.com, 191. www.okoone.com, 192. www.bamboohr.com, 193. www.signalfire.com, 194. www.signalfire.com, 195. digitaldefynd.com, 196. www.reuters.com, 197. smythos.com, 198. smythos.com, 199. www.signalfire.com, 200. www.signalfire.com, 201. pg-p.ctme.caltech.edu, 202. 365datascience.com, 203. 365datascience.com, 204. www.bamboohr.com, 205. fortune.com, 206. www.thestepstonegroup.com, 207. www.thestepstonegroup.com, 208. atlastecnologico.com, 209. atlastecnologico.com, 210. www.linkedin.com, 211. fortune.com, 212. www.paychex.com, 213. www.lurnable.com, 214. 365datascience.com, 215. bidenwhitehouse.archives.gov, 216. www.forbes.com, 217. 365datascience.com, 218. www.reuters.com, 219. www.reuters.com, 220. www.reuters.com, 221. www.ft.com, 222. m.economictimes.com, 223. smythos.com, 224. smythos.com, 225. smythos.com, 226. fortune.com, 227. www.dice.com, 228. www.dice.com, 229. www.linkedin.com, 230. www.forbes.com, 231. bidenwhitehouse.archives.gov, 232. www.reddit.com, 233. www.pymnts.com, 234. www.linkedin.com, 235. www.reuters.com, 236. www.thestepstonegroup.com, 237. smythos.com, 238. smythos.com, 239. www.ft.com, 240. www.reuters.com, 241. www.womentech.net, 242. 365datascience.com, 243. 365datascience.com, 244. 365datascience.com, 245. www.reuters.com, 246. 365datascience.com, 247. pg-p.ctme.caltech.edu, 248. www.reuters.com, 249. smythos.com, 250. www.signalfire.com, 251. digitaldefynd.com, 252. www.reuters.com, 253. www.linkedin.com, 254. www.signalfire.com, 255. www.signalfire.com, 256. www.reuters.com, 257. www.ft.com, 258. 365datascience.com, 259. 365datascience.com, 260. www.linkedin.com, 261. 365datascience.com