- Nos EUA, a remuneração total média de um cientista de dados é de US$156.790 por ano, com Nova York em torno de US$160.000 e a Califórnia cerca de 14% acima da média, enquanto no Canadá a média é US$73.607 e na Suíça US$143.360.
- Na OpenAI, um engenheiro de software recebe mediana de remuneração total de US$875.000 por ano nos EUA, com início em US$238.000 (L2) e sênior em US$1,34 milhão (L6), e há relatos da Reuters de que pesquisadores seniores ganham pacotes superiores a US$10 milhões por ano, além de bônus de retenção de US$1–2 milhões e equity superior a US$20 milhões.
- Google DeepMind já ofereceu pacotes de remuneração de até US$20 milhões por ano para pesquisadores de IA, e um pesquisador de IA sênior no Google pode ganhar perto de US$900.000, enquanto Geoff Hinton foi adquirido em 2013 por mais de US$100 milhões.
- Meta, em IA, tem sido associada a pacotes de até US$100 milhões para talentos cobiçados, com notícias de bônus de assinatura de US$100 milhões em 2025 e ofertas anuais acima de US$2 milhões para pesquisadores de alto nível.
- Microsoft Research/IA paga salários competitivos, com líderes de IA no nível Partner chegando a US$1 milhão ou mais de remuneração total, e pesquisadores seniores na faixa de US$300 mil, conforme o Levels.fyi, além de atrair talentos que podem sair para OpenAI (Sébastien Bubeck deixou a MSR em 2023).
- Pesquisadores de IA em Big Tech costumam ter salários totais entre US$500 mil e US$2 milhões por ano, e dados do Reuters apontam que engenheiros seniores de IA ganham, em média, US$281 mil de salário mais US$261 mil em ações (aproximadamente US$542 mil no total).
- Startups de IA muitas vezes oferecem menos dinheiro em dinheiro do que Big Tech, mas compensam com equity, com salários de cerca de US$150 mil em Série A acompanhados de participação acionária, e prática de salaries proximamente equiparando SF em cidades como Austin ou Charlotte.
- Na academia nos EUA, professor assistente de IA ganha cerca de US$120 mil–US$150 mil (salário-base de nove meses), professor titular entre US$250 mil–US$350 mil e apenas os melhores chegando a US$500 mil, enquanto pós-doutorados ficam na faixa de US$60 mil–US$80 mil.
- No setor financeiro, Jane Street ofereceu US$325.000 para engenheiros de software/quant recém-formados em 2023, e profissionais de IA intermediários em finanças podem ganhar entre US$500 mil e mais de US$1 milhão por ano.
- O trabalho remoto está expandindo o mercado global de IA, com 85% das startups ajustando salários pela localização e regiões como Austin/Charlotte chegando a salários próximos aos de SF, enquanto a média global de salário em IA alcançou US$160.056 em abril de 2025.
Introdução
O campo da inteligência artificial (IA) está em plena expansão, assim como os salários de seus profissionais. Especialistas em IA – incluindo engenheiros de machine learning, cientistas de dados, pesquisadores em IA, desenvolvedores de software focados em IA e funções correlatas – estão entre os talentos mais disputados no mercado de tecnologia atualmente. Este relatório fornece uma visão detalhada das tendências atuais de salários (2024–2025) para profissionais de IA em regiões, cargos e setores principais. Analisamos como o nível de experiência e o setor (de Big Tech e startups à academia e governo) afetam a remuneração, além de destacar referências notáveis em organizações líderes de IA (por exemplo, OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). Também discutimos o impacto da crescente demanda por IA, a escassez de talentos, o trabalho remoto e fatores econômicos (como inflação e aquecimento tecnológico regional) sobre os salários. Ao longo do texto, incorporamos os dados mais recentes (ex.: do Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) e notícias ou comentários de especialistas sobre remuneração em IA, incluindo citações de observadores da indústria.
Tendências Globais de Salários por Região (2024–2025)
América do Norte (EUA & Canadá): Os salários para especialistas em IA são os mais altos na América do Norte, especialmente nos Estados Unidos. Uma análise de salários em ciência de dados relatou que a remuneração total média para um cientista de dados nos EUA é em torno de US$156.790 por ano (incluindo salário base e bônus) [1]. Isso equivale a aproximadamente o dobro do que é pago em muitas outras regiões. Os principais polos tecnológicos dos EUA (Vale do Silício, Nova York, Seattle, etc.) apresentam a concorrência mais acirrada e as maiores ofertas – por exemplo, cientistas de dados em Nova York recebem em média cerca de US$160.000 anualmente, e são Francisco chega a ultrapassar US$178.000 [2]. Em contraste, os salários de IA no Canadá, embora fortes para a região, são inferiores aos níveis dos EUA (aproximadamente US$73.600 em média no Canadá [3], sendo cerca de US$75 mil em Toronto [4]). Ainda assim, ambos os países superam significativamente as médias globais. O alto custo de vida e a forte demanda no setor de tecnologia da América do Norte ajudam a impulsionar esses salários. Vale destacar que, mesmo dentro dos EUA, cidades da Califórnia e do Nordeste pagam valores superiores (por exemplo, funções de IA na Califórnia pagam cerca de 14% acima da média dos EUA) [5].
Europa: A remuneração em IA na Europa apresenta grande variação entre as regiões Ocidental e Oriental. As principais economias da Europa Ocidental têm salários elevados, porém inferiores aos dos EUA – por exemplo, a média salarial em IA/ciência de dados na Alemanha é de cerca de US$ 85.000 (USD) [6], e no Reino Unido em torno de US$ 80.000 [7] (com cientistas de dados baseados em Londres podendo chegar a cerca de US$ 92 mil incluindo bônus [8]). Enquanto isso, a Suíça se destaca com valores extremamente altos – uma média de US$ 143.360 para cientistas de dados (refletindo o alto custo de vida e os setores de finanças/tecnologia do país) [9]. Em contraste, os salários em partes da Europa Oriental são muito menores: por exemplo, a média na Romênia é de cerca de US$ 45.531, e na Bulgária em torno de US$ 47.425 [10], menos de um terço do nível do Reino Unido/Alemanha. Essas diferenças refletem disparidades econômicas mais amplas – embora seja importante notar que a remuneração menor no Leste Europeu é parcialmente compensada pelo custo de vida mais baixo e por uma amostra menor de dados reportados (o que pode enviesar as médias) [11]. Em geral, a Europa Ocidental oferece remunerações competitivas (ainda que não astronômicas) para especialistas em IA, enquanto a Europa Oriental está atrás, mas vem alcançando conforme os ecossistemas de tecnologia locais se desenvolvem.
Média salarial anual em ciência de dados/IA na Europa por país (2025). Países da Europa Ocidental como o Reino Unido (US$ 80 mil) e Alemanha (US$ 85 mil) têm remunerações substancialmente maiores para cargos em IA do que países da Europa Oriental como Romênia (US$ 45 mil) e Bulgária (US$ 47 mil) [12] [13]. A Suíça supera amplamente o restante da Europa, com salário médio em IA em torno de US$ 143 mil [14], refletindo sua economia de alto custo e demanda forte em setores como o financeiro.
Ásia: O cenário salarial de IA na Ásia é altamente heterogêneo. Em geral, os salários nos polos tecnológicos do Leste Asiático são moderados – por exemplo, o salário médio de IA/ciência de dados no Japão é em torno de $54.000 (¥6,4 milhões) [15], e na China a média é de aproximadamente $57.000 (cerca de CN¥450 mil) [16]. Esses valores estão bem acima dos salários em economias asiáticas em desenvolvimento, mas ainda significativamente abaixo dos níveis dos EUA/Europa. Por outro lado, potências emergentes de mão de obra tecnológica como a Índia oferecem uma remuneração muito mais baixa: o especialista médio em IA na Índia ganha apenas cerca de $16.759 por ano [17] – engenheiros de IA em início de carreira lá costumam começar entre ₹5–8 lakh (~$6–10 mil) [18]. Mesmo com multinacionais entrando na Índia e elevando os salários nos últimos anos, um engenheiro de IA experiente no país pode ganhar ₹15–25 lakh (≈$18 mil–$30 mil) por ano [19], uma fração dos salários ocidentais. A diferença é evidente: um engenheiro de IA nos EUA (média de ~$145 mil) ganha quase 10 vezes mais do que um na Índia [20]. Dentro da Ásia, pequenas economias avançadas como Cingapura (não exibida na figura) também oferecem salários elevados em relação ao seu tamanho, graças à demanda concentrada. A faixa salarial na Ásia reflete o desenvolvimento econômico variável – desde salários globalmente competitivos em locais como Japão/China até níveis de menor custo em Índia ou Sudeste Asiático. As empresas estão cada vez mais cientes dessas diferenças e às vezes recorrem a talentos de menor custo, embora especialistas regionais de destaque ainda possam ter remunerações premium ao trabalhar para empresas globais.
Salários médios anuais de IA/Cientista de Dados na Ásia (2025). Economias asiáticas avançadas apresentam salários moderados em IA (~$54 mil no Japão, ~$56 mil na China), enquanto mercados emergentes pagam muito menos (por exemplo, ~$17 mil na Índia) [21] [22]. Essas disparidades destacam as diferenças econômicas regionais – profissionais talentosos de IA na Índia e em mercados semelhantes permanecem em alta demanda, mas os níveis salariais locais ainda não se equiparam aos padrões ocidentais ou do Leste Asiático.
País (Região) | Média | Salário (USD)Faixa Salarial (USD) |
---|---|---|
Estados Unidos (NA) | $156.790 [23] | ~$130.000 – $189.000 [24] |
Canadá (NA) | $73.607 [25] | ~$60.000 – $93.000 [26] [27] |
Reino Unido (UE) | $79.978 [28] | ~$50.000 – $90.000 [29] |
Alemanha (UE) | $85.115 [30] | ~$67.500 – $90.000 [31] [32] |
Suíça (UE) | $143.360 [33] | ~$120.000 – $153.000 [34] |
Japão (Ásia) | $54.105 [35] | ~$40.000 – $68.000 [36] |
China (Ásia) | ~$60.000 [37] | (≈CN¥450.000 por ano) [38] |
Índia (Ásia) | $16.759 <a href=”https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing” target=”_blank” rel= Fontes: Dados auto-relatados do Glassdoor resumidos por 365DataScience [39] [40], Analytics Insight via CalTech CTME [41].Os valores incluem salário base mais bônus.Os salários reais variam de acordo com a experiência e a cidade (por exemplo,salários nas principais cidades dos EUAas cidades estão acima da média nacional). Outras Regiões: Fora da América do Norte, Europa e Ásia, os dados salariais de IA são mais escassos, mas indicam oportunidades crescentes. Na Austrália, o salário médio de ciência de dados é em torno de $79.000 (AUD ~120 mil) [42], comparável aos níveis europeus. O Oriente Médio começou a oferecer pacotes atraentes para atrair talentos em IA (frequentemente isentos de impostos); por exemplo, países como Emirados Árabes Unidos e Israel investiram em polos de IA e podem oferecer salários competitivos (embora os valores exatos variem bastante). Na África, os salários geralmente são muito mais baixos – por exemplo, na África do Sul o cientista de dados mediano ganha cerca de $44.436 [43], enquanto no Egito é apenas $14.368 [44]. Essas diferenças ressaltam uma tendência global: a especialização em IA garante um prêmio salarial em todo lugar, mas as condições econômicas locais e a maturidade da demanda influenciam fortemente os níveis absolutos de remuneração. Notavelmente, ao ajustar pelo poder de compra, algumas dessas diferenças diminuem; como um relatório aconselha, considere o custo de vida juntamente com o salário, já que “um dólar em Nova York tem um poder de compra diferente de um dólar em Mumbai ou na Europa Oriental” [45] [46]. (Veja a Tabela 1 abaixo para um resumo dos salários médios em IA/Ciência de Dados por país.) Tabela 1. Salário Anual Médio para Especialistas em IA / Cientistas de Dados, Países Selecionados (2024–25) [47] [48] Como mostrado acima, os salários norte-americanos lideram o mundo (com os EUA muito à frente), a Europa Ocidental e as nações asiáticas avançadas formam um nível intermediário, e as regiões em desenvolvimento oferecem remuneração absoluta mais baixa para especialistas em IA. No entanto, o crescimento na demanda é global – até mesmo regiões com salários mais baixos estão vendo aumentos rápidos na contratação e salários de IA ano após ano, à medida que a adoção de IA se espalha [49] [50]. Por exemplo, a força de trabalho em IA da Índia é uma das maiores do mundo (~600.000 profissionais) e estima-se que irá dobrar até 2027, o que está impulsionando os salários para cima (junto a uma lacuna significativa de talentos que ainda existe) [51] [52]. Na Europa, as menções a habilidades de IA generativa em vagas de emprego saltaram 330% de 2019 a 2024, refletindo uma demanda crescente que pressionará a remuneração para cima [53] [54]. Assim, embora ainda existam disparidades regionais de pagamento, a tendência geral é de um aumento robusto nos salários de IA em todos os principais mercados, à medida que organizações de todo o mundo competem por talentos em IA. Divisão Salarial por Função e ExperiênciaPor Função: Diferentes funções em IA possuem faixas salariais diferentes, dependendo de suas responsabilidades e da escassez de habilidades. De modo geral, funções que envolvem trabalho mais especializado ou voltado para pesquisa (por exemplo, cientistas de pesquisa em IA) ou que têm impacto direto na receita do produto (por exemplo, engenheiros de aprendizado de máquina em grandes empresas de tecnologia) tendem a ganhar salários mais altos do que funções mais generalistas. Abaixo estão alguns cargos-chave e seus níveis típicos de remuneração:
Por nível de experiência: A experiência é um fator importante na remuneração em IA. Como na maioria das carreiras, profissionais em início de carreira começam com salários significativamente menores do que os de nível intermediário ou sênior — mas, em IA, até mesmo o salário inicial pode ser bastante alto em relação à média nacional, e a curva de crescimento é acelerada. Nos Estados Unidos, dados do Glassdoor sugerem que um profissional em início de carreira (0–1 ano) como cientista de dados pode esperar cerca de US$ 117.000 de remuneração total [83]. À medida que ganham alguns anos de experiência, o salário sobe rapidamente — aqueles com 4–6 anos recebem uma mediana de cerca de US$ 141.000 [84], e ao atingir 7–9 anos (nível sênior de colaborador individual) recebem cerca de US$ 153.000 [85]. Especialistas com muita experiência (mais de 10 anos) ou aqueles em cargos de liderança podem chegar ou superar US$ 180–190 mil em funções de ciência de dados [86]. Na verdade, a média para profissionais com 15+ anos de experiência chegou a quase US$ 190.000 nos EUA, segundo uma análise [87]. Essa trajetória — praticamente dobrando o salário do nível inicial ao sênior — é um forte incentivo para profissionais de IA permanecerem e crescerem na área. É um “ótimo estimulador de motivação”, como observou o relatório da 365DataScience, demonstrando a “importância da persistência” para construir uma carreira [88] [89]. Para engenheiros e pesquisadores de IA, existe um padrão semelhante (ou até mais acentuado). Um engenheiro de aprendizado de máquina de nível inicial (recém-formado em uma grande empresa de tecnologia) pode ter uma remuneração total em torno de US$150 mil a US$200 mil, enquanto um engenheiro de ML ou cientista pesquisador em nível sênior, com uma década de experiência na mesma empresa, pode ganhar bem mais de US$300 mil por ano em remuneração total (incluindo ações). Por exemplo, um principal ou lead cientista de dados nos Estados Unidos pode ganhar mais de US$240.000 por ano [90], e um engenheiro ou pesquisador de IA de topo, considerado “Distinto” (mais de 15 anos, em uma grande empresa), pode receber pacotes acima de US$500 mil (mais sobre esses casos extremos na próxima seção). Em contraste, aqueles em nível inicial com habilidades em IA, apesar de bem pagos, podem ganhar em torno de US$100 mil (o que já é elevado em comparação a muitas áreas, mas ainda uma fração do que os veteranos de alto nível recebem). Vale destacar também que o caminho de carreira importa: aqueles que avançam para funções de gestão ou executivas (por exemplo, líderes de equipes de IA, diretores de IA) podem alcançar salários ainda maiores que os de contribuintes individuais com experiência similar. No entanto, 2024 trouxe uma tendência interessante, em que alguns salários de nível gerencial diminuíram levemente em áreas de dados/IA [91] (possivelmente devido a reestruturações nas empresas e cautela em aumentar cargos de gerência). Ainda assim, gerentes experientes de IA (por exemplo, com mais de 10 anos de experiência incluindo liderança) podem receber salários muito altos, especialmente em grandes empresas de tecnologia ou startups unicórnio – muitas vezes comparáveis a cargos seniores técnicos, somados a um adicional de gestão. Por exemplo, o cargo de “Head of Machine Learning” teve um salário médio global de cerca de US$336.500 em 2024 (embora com uma amostra pequena) [92]. Da mesma forma, cargos como “Director of Machine Learning” giravam em torno de US$205.800 de média global [93]. Esses números ilustram que galgar posições de liderança em IA pode ser extremamente lucrativo. Exemplo de início de carreira vs. sênior: Para ilustrar de forma concreta, considere engenheiros de software em uma empresa focada em IA como a OpenAI. De acordo com dados da Levels.fyi, um L2 (nível iniciante) Engenheiro de Software na OpenAI tem remuneração em torno de $238K, enquanto o pacote de um Engenheiro de Software L6 (sênior/staff) é cerca de $1,34M por ano [94]. Esse nível sênior provavelmente corresponde a alguém com uma década ou mais de experiência e desempenho excepcional. A mediana na OpenAI em todos os níveis foi reportada como ~$875K [95], mostrando como ela é influenciada pelos profissionais de alto escalão. Embora a OpenAI seja um ponto fora da curva na escala salarial, ela exemplifica como os ganhos de um especialista em IA podem explodir nos níveis mais altos de experiência e responsabilidade. Em resumo, especialistas em IA apresentam crescimento salarial significativo com a experiência. Profissionais em início de carreira já recebem salários elevados em relação a muitas outras áreas, mas aqueles que chegam aos cargos sênior de contribuição individual ou papéis de liderança em IA podem ver sua remuneração multiplicar. Isso é ampliado pelo fato de que muitas empresas utilizam remuneração baseada em ações – o que significa que uma pessoa sênior que começou cedo em uma empresa de IA de sucesso pode possuir hoje um patrimônio que vale milhões. Mais à frente neste relatório, vamos explorar como essa dinâmica acontece em Big Tech e nos principais laboratórios, onde especialistas experientes em IA estão recebendo salários sem precedentes. Diferenças por Setor: Big Tech vs Startups vs Academia vs OutrosO talento em IA é necessário praticamente em todos os setores, mas nem todos pagam o mesmo. Há diferenças marcantes na remuneração dependendo se a pessoa trabalha em uma grande empresa de tecnologia, uma startup, uma instituição acadêmica, uma firma financeira, setor de saúde, governo etc. Abaixo detalhamos algumas tendências importantes de remuneração em IA baseadas no setor:
Em resumo, onde você trabalha importa muito para o salário em IA. Grandes empresas de tecnologia e o setor financeiro podem transformar profissionais de IA em milionários; startups podem oferecer alto potencial de crescimento, mas um pagamento atual um pouco menor (com exceções evidentes para startups bem financiadas); academia/governo oferecem recompensas intelectuais, mas exigem uma redução salarial. Muitos especialistas em IA escolhem o setor com base em prioridades pessoais (por exemplo, ganhos de curto prazo vs. liberdade de pesquisa vs. impacto em políticas públicas). No entanto, estamos vendo uma certa convergência: indústrias tradicionais como telecomunicações, seguros e consultorias estão aumentando salários para atrair talentos em IA, diminuindo a diferença em relação ao setor de tecnologia [126] [127]. Por exemplo, firmas de consultoria agora montam equipes de IA de forma agressiva e pagam salários altíssimos a cientistas de dados porque precisam aconselhar seus clientes sobre IA [128]. O efeito geral é que os especialistas em IA têm abundância de escolha – e muitos optam por rodar entre setores (por exemplo, começar na academia, migrar para big tech ou startup, e talvez mais tarde atuar no governo) ao longo da carreira, aproveitando seu valioso conjunto de habilidades de diferentes maneiras. Referências de Empresas de Destaque: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, etc.Uma maneira elucidativa de entender os extremos salariais em IA é observar algumas empresas e laboratórios notáveis conhecidos pelo trabalho em IA. Estes incluem empresas dedicadas à pesquisa em IA e divisões de IA de grandes empresas de tecnologia. Aqui, destacamos referências salariais e relatos de alguns dos principais players:
Em conclusão, o teto salarial da IA está sendo constantemente redefinido por um pequeno grupo de empresas-chave. Em 2024–2025, alguns referenciais concretos são:
Esses números podem soar inacreditáveis, mas refletem a realidade de uma “escassez de talentos” em uma área tecnológica que líderes acreditam que definirá o futuro de setores inteiros. Como uma análise afirmou: “o talento de IA de ponta agora comanda um preço antes reservado para empresas inteiras” [159]. A próxima seção explorará por que isso está acontecendo – a demanda, a escassez de talentos e como tendências como o trabalho remoto influenciam o cenário. Fatores dos Tendências Salariais: Demanda em IA, Escassez de Talentos & Trabalho RemotoOs salários extraordinários e tendências discutidos são sintomáticos de forças maiores no mercado de trabalho em IA. Três grandes impulsionadores são: a explosiva demanda por habilidades em IA (em todos os setores), a escassez de talentos experientes em IA e padrões de trabalho em evolução, como o trabalho remoto, que ampliam a concorrência. Aqui analisamos como cada fator influencia a remuneração: Demanda crescente por habilidades em IA: Desde o avanço do ChatGPT no final de 2022 e a onda da IA generativa, a demanda por especialistas em IA disparou. Empresas de todos os tipos – de grandes empresas de tecnologia a bancos e varejistas – estão correndo para integrar IA em seus produtos e operações [160] [161]. Essa mentalidade de corrida do ouro (“precisamos de pessoas de IA para ontem!”) levou a guerras de ofertas por qualquer um com expertise comprovada em IA. Uma análise do LinkedIn mostra que as vagas de emprego em IA aceleraram drasticamente: por exemplo, funções em IA como percentual dos empregos em tecnologia nos EUA saltaram de 8,8% em 2019 para 14,3% em meados de 2024 [162] [163]. Com todos os setores agora contratando (finanças, saúde, manufatura, consultoria, etc., todos recrutando fortemente talentos de IA [164] [165]), o número de vagas abertas supera em muito o número de candidatos qualificados. A economia simples entra em ação: quando a demanda supera a oferta, os preços (salários) sobem. Crucial, a IA é vista como uma imperativa estratégica – as empresas temem ficar para trás se não conseguirem implementar a IA mais avançada e, por isso, investem agressivamente em talentos. Essa urgência se traduz em pacotes salariais que lembram atletas profissionais ou estrelas de Hollywood para os principais especialistas em IA. Como uma dúzia de insiders contou à Reuters, desde o lançamento do ChatGPT, a contratação de pesquisadores de IA “escalou para níveis de atletas profissionais” [166]. Um dos motivos é que as empresas percebem que um pesquisador de IA de alto nível pode literalmente criar inovações bilionárias (o conceito do chamado “engenheiro 10x”, ampliado para o “pesquisador 10.000x” em IA [167]). Sam Altman brincou sobre “esses pesquisadores 10.000x” no Twitter [168] – insinuando que a contribuição de um único indivíduo em IA pode ser ordens de magnitude maior do que a média. Se uma empresa acredita que contratar um especialista específico em IA pode determinar seu sucesso ou fracasso, ela pagará praticamente qualquer valor – como vemos nas ofertas acima de $10M. Mesmo além dos que estão no topo, a demanda generalizada eleva os salários em todos os níveis. Por exemplo, pequenas e médias empresas que talvez não consigam pagar milhões ainda precisam oferecer salários muito competitivos (e benefícios como trabalho flexível, projetos interessantes) para atrair engenheiros de IA de nível intermediário que podem ter propostas do Google ou de uma startup promissora. Isso faz com que os salários medianos aumentem ano após ano. De fato, em 2024, “carreiras relacionadas à IA estão entre as mais recompensadoras, oferecendo remuneração competitiva que cresce conforme a experiência e expertise” [169]. O boom da IA Generativa, especificamente, criou novas funções (por exemplo, Engenheiro de Prompt, Desenvolvedor de LLM) com salários altos, porque a demanda surgiu tão rápido que a oferta não acompanhou. Em abril de 2025, o salário mediano global para cargos em IA foi reportado em torno de $160.000 anuais [170] – uma mediana muito alta que reflete o quanto desses cargos estão nos setores de maior remuneração. Escassez de Talentos (Oferta Limitada): Embora muitas pessoas estejam entrando em áreas relacionadas à IA, especialistas realmente experientes em IA (especialmente aqueles com pós-graduação avançada ou experiência significativa em projetos) ainda são relativamente raros. A IA moderna (deep learning, etc.) é um campo jovem – só na última década ela explodiu. Isso significa que o grupo de profissionais com, por exemplo, mais de 10 anos de experiência em deep learning é muito pequeno. Dependendo de quem você perguntar, o número de pessoas no mundo capazes de construir modelos de IA de ponta está apenas na baixa casa dos milhares [171]. Uma fonte da Reuters disse que o grupo de elite pode ser de algumas dezenas a algumas centenas de indivíduos que impulsionaram os principais avanços dos LLMs [172]. Essa escassez extrema no topo amplifica os salários nesse nível: esses são os “superstars da IA” que podem escolher qualquer empregador. É por isso que as empresas tratam o recrutamento “como um jogo de xadrez” – estrategizando cuidadosamente e investindo para captar os principais talentos [173]. Mesmo em níveis menos elevados, muitas vagas de emprego ficam sem ser preenchidas. Um relatório do Fórum Econômico Mundial identificou uma significativa lacuna de talentos em IA globalmente, com a demanda superando em muito a oferta de habilidades em muitos países [174] [175]. Em lugares como a Índia, apesar de formar muitos engenheiros, empresas projetam 2,3 milhões de vagas em IA nos próximos 3 anos sem candidatos qualificados suficientes para preenchê-las [176] [177]. Da mesma forma, a Europa enfrenta dificuldades para reter talentos em IA (metade dos graduados em IA de alguns países mudam-se para os EUA) [178] [179]. A escassez de talentos força as empresas a fazer duas coisas: pagar mais para conseguir o talento limitado, e considerar contratações não tradicionais (por exemplo, contratar físicos ou matemáticos e transformá-los em pesquisadores de IA) [180] [181]. A escassez também levou a abordagens criativas, como empresas criando treinamentos internos (programas de capacitação) e aproveitando a contratação internacional. Mas, no curto prazo, investir dinheiro no problema é a solução mais rápida – por isso os salários tão elevados. Ariel Herbert-Voss descreveu que os laboratórios de IA tratam especialistas como peças valiosas de xadrez – você precisa de torres e cavalos suficientes e está disposto a pagar o que for para não ficar sem uma peça [182]. Enquanto a IA continuar sendo a tecnologia transformadora da era, e a expertise não puder ser produzida instantaneamente, o talento escasso desfrutará de um mercado vendedor para suas habilidades. Trabalho remoto e globalização de talentos: O aumento do trabalho remoto e híbrido acrescentou uma nova dimensão às tendências salariais em IA. Por um lado, o trabalho remoto amplia a base de talentos para os empregadores – as empresas podem contratar além de sua localização geográfica, inclusive acessando regiões com salários predominantes mais baixos. Isso pode exercer uma pressão negativa sobre os salários de alguns cargos caso as empresas optem por contratar remotamente em mercados mais baratos. De fato, algumas empresas tentaram pagar funcionários com base no custo de vida local (salário baseado em localização), o que, em teoria, poderia economizar dinheiro ao contratar em áreas de menor custo. Por exemplo, uma empresa pode contratar um engenheiro de IA na Europa Oriental ou na Índia por uma fração do salário dos EUA. No entanto, o trabalho remoto também intensifica a competição global por talentos, o que significa que profissionais qualificados agora têm acesso aos empregadores que pagam melhor no mundo inteiro, e não apenas localmente. Na prática, isso tem gerado uma pressão positiva sobre os salários em muitas regiões, já que os empregadores locais precisam competir com ofertas estrangeiras. Observamos evidências de que as disparidades salariais baseadas em localização estão diminuindo. Um estudo de remuneração de startups de 2024 constatou que 85% das startups ainda ajustam o pagamento por localização, mas cidades fora dos polos tradicionais fecharam rapidamente essa diferença – por exemplo, Miami e Charlotte agora oferecem cerca de 85–90% dos salários de San Francisco para cargos de tecnologia [183] [184]. Até mesmo áreas historicamente com salários mais baixos (Meio-Oeste, etc.) aumentaram os salários de tecnologia para os níveis nacionais mais altos. Isso provavelmente ocorre porque o trabalho remoto permitiu que talentos dessas regiões recebessem ofertas de empresas das costas; para retê-los, as empresas locais precisaram aumentar os salários. Em outras palavras, o trabalho remoto criou um mercado global mais unificado para os principais talentos de IA. Um engenheiro de ML talentoso na Polônia ou na Nigéria agora pode, potencialmente, trabalhar para uma empresa dos EUA sem precisar se mudar, ganhando um salário mais próximo ao padrão americano do que o que uma empresa local pagaria. Na prática, muitas empresas ainda pagam menos nesses casos (citando diferenças no custo de vida), mas a diferença está diminuindo à medida que os trabalhadores têm mais opções. Do ponto de vista do funcionário, as oportunidades remotas foram uma grande vantagem. Permitem que profissionais de IA vivam em regiões com menor custo de vida enquanto recebem salários altos, ou simplesmente tenham mais opções (o que aumenta seu poder de negociação). Pesquisas indicam que trabalhadores remotos frequentemente recebem salários um pouco menores quando ajustados pela localização (alguns estudos apontam redução de 10-15%, talvez devido à adequação salarial pelas empresas) [185] [186]. Mas tais ajustes estão diminuindo, como observado. Além disso, o trabalho remoto permitiu que mais pessoas ingressassem na área de IA ao redor do mundo, potencialmente aliviando a escassez de talentos a longo prazo ao espalhar o conhecimento. Outro aspecto são as preferências de equilíbrio entre vida pessoal e trabalho: Muitos especialistas em IA valorizam a flexibilidade e podem escolher um emprego que ofereça trabalho remoto em vez de um que não ofereça, mesmo que o salário seja um pouco menor. Mas, dado o quão aquecido está o mercado, as empresas muitas vezes precisam oferecer tanto um salário alto quanto flexibilidade para garantir os candidatos. Por exemplo, uma empresa que tenta contratar um engenheiro de ML muito procurado pode acabar oferecendo um salário alto e permitindo trabalho remoto em tempo integral, porque, caso contrário, o candidato tem outras 5 ofertas que também permitem. Resumindo, o trabalho remoto tornou a remuneração em IA mais competitiva globalmente. Ele reduz algumas diferenças regionais (por exemplo, um desenvolvedor de IA qualificado no Brasil pode agora conseguir um emprego que paga salários no nível dos EUA remotamente, elevando o padrão para empresas brasileiras locais). Isso também significa que as empresas podem contratar de forma mais ampla, potencialmente preenchendo funções que eram difíceis de ocupar localmente (o que pode moderar o crescimento extremo dos salários para determinadas posições, ao adicionar oferta do exterior). No entanto, para as funções mais especializadas, a guerra por talento é tão intensa que remoto ou presencial passa a ser um fator menor – essas pessoas podem ditar os termos e muitas vezes até se mudar, se necessário. Para funções de nível intermediário, o trabalho remoto definitivamente expande as oportunidades e pode impedir que os salários aumentem demais, permitindo a distribuição do trabalho globalmente. Para resumir: “O trabalho remoto amplia os pools de talentos globalmente, aumentando a concorrência entre empregadores para oferecer melhores benefícios” [187]. Isso cria um mercado maior e mais competitivo para habilidades em IA. No curto prazo, essa competição beneficia principalmente os trabalhadores (já que vários empregadores disputam por eles), o que acaba elevando ou equalizando para cima a remuneração. Os empregadores se beneficiam por poderem preencher funções de qualquer lugar, mas não necessariamente conseguem pagar menos pelos melhores talentos – eles simplesmente ganham acesso a mais desses profissionais. Outros Fatores: Existem influências adicionais que valem ser destacadas:
Para concluir esta seção: O aumento nos salários de IA é fundamentalmente impulsionado pela altíssima demanda e oferta limitada. As empresas veem o talento de IA como investimentos cruciais (daí a frase “Talento de IA vale nove dígitos” [197] [198] em alguns casos). Até que a escassez de talentos seja resolvida (o que pode levar anos, se é que isso vai acontecer, dado o apetite crescente por IA), podemos esperar que os salários permaneçam elevados. O trabalho remoto, na verdade, intensificou a competição por talentos de ponta globalmente, levando a um patamar salarial mais nivelado (e frequentemente mais alto) entre as regiões. Como aconselha um especialista em remuneração para startups: “Prepare-se para os custos com talentos de IA” e esteja pronto para comunicar claramente o valor da participação acionária aos contratados [199] [200] – o que implica que salários altos já são realidade, e são as outras partes da oferta que as empresas precisam gerenciar com sabedoria. Fatores Regionais e Econômicos que Influenciam os SaláriosAlém da oferta e demanda imediatas do mercado de trabalho de IA, diversos fatores regionais e macroeconômicos também influenciam os salários de especialistas em IA:
Em essência, fatores regionais e econômicos realmente moldam o contexto dos salários em IA – influenciando para onde o talento vai e como os orçamentos são alocados – mas a tendência global geral é de alta. Locais com ecossistemas de tecnologia em rápido crescimento verão aumentos salariais mais rápidos (o Leste Europeu é um exemplo – começando mais baixo, mas com potencial de grandes aumentos percentuais ano após ano [214]). Regiões de alto custo mantêm sua vantagem pagando salários nominais altos, que muitas vezes estabelecem a referência para os demais. Um desenvolvimento interessante é que os próprios governos estão reconhecendo a importância da remuneração para atrair talentos. Por exemplo, o Reino Unido em 2023 anunciou um “Visto de Talento em IA” e financiamento para 1.000 doutorados em IA, essencialmente com o objetivo de formar e importar talentos, o que com o tempo pode estabilizar os salários ao aumentar a oferta. O Relatório de Talentos em IA da Casa Branca reconhece que os EUA se beneficiam ao atrair estudantes internacionais de IA, que depois trabalham no país [215] [216]. Assim, políticas que afetam o fluxo de talentos podem, indiretamente, aliviar ou agravar as pressões salariais de uma região. No geral, as diferenças regionais nos salários de IA estão diminuindo e fatores econômicos como a inflação são reais, mas secundários em relação aos fatores de tecnologia/talento. O salário de um cientista de dados pode variar muito entre o Vale do Silício e, por exemplo, Varsóvia hoje, mas em cinco anos essa diferença pode diminuir um pouco se o trabalho remoto e o investimento em tecnologia do Leste Europeu continuarem (como observou um analista, o crescente cenário de startups do Leste Europeu pode ajudar a “igualar com a Europa Ocidental” nos salários ao longo do tempo [217]). Ainda assim, as condições locais sempre vão importar – provavelmente você não receberá salário de San Francisco em um emprego de IA em um país com custo de vida muito mais baixo a menos que trabalhe remotamente para uma empresa estrangeira. Tendências Recentes, Notícias e Atualizações de Políticas que Afetam a Remuneração em IAO campo de IA está evoluindo rapidamente, assim como a conversa sobre remuneração. Aqui estão algumas das tendências e notícias mais recentes (2024–2025) que estão influenciando como os especialistas em IA são pagos e o que podem esperar do mercado de trabalho:
Resumindo, as notícias mais recentes confirmam que a remuneração em IA está crescendo fortemente e se tornando parte da discussão mainstream. As empresas estão abertamente competindo entre si com salários; os governos estão correndo para adaptar políticas; e a força de trabalho está mudando via trabalho remoto e qualificação. O consenso no final de 2024 é que essas tendências continuarão em 2025: “Em 2024, as carreiras relacionadas à IA estão entre as mais promissoras, oferecendo remunerações competitivas que aumentam com a experiência e a especialização” [234]. Salvo um estouro na bolha da IA ou uma grande entrada de novos talentos, espere que especialistas em IA continuem entre os profissionais mais bem pagos do mercado de trabalho. Citações de Especialistas e PerspectivasPara acrescentar mais perspectiva, aqui estão algumas citações importantes de especialistas e líderes do setor sobre salários em IA e o mercado de talentos:
Essas perspectivas, coletivamente, traçam o retrato de um mercado de trabalho em IA diferente de qualquer outro já visto: um mercado onde o talento especializado é valorizado no mesmo nível que altos executivos e celebridades, onde a geografia é menos uma barreira e onde a demanda supera em muito a oferta. As citações também reforçam que isso não é apenas hype – empresas reais estão de fato pagando esses valores, e especialistas realmente reconhecem a razão (demanda urgente, habilidades escassas). Como profissional de IA ou alguém considerando essa área, a mensagem é que as oportunidades são imensas. No entanto, com grandes recompensas vêm grandes expectativas – empresas que pagam $300 mil ou $3 milhões esperarão resultados de nível mundial. Isso também sinaliza para empregadores e formuladores de políticas que investir na formação de talentos em IA (através da educação, etc.) é crucial para evitar apenas entrar em guerras de lances. Conclusão e PerspectivasEm conclusão, o período de 2024–2025 é marcado por salários excepcionalmente altos e crescentes para especialistas em IA em todo o mundo. As principais conclusões desta análise abrangente incluem:
Olhando para o futuro, o que podemos esperar? Salvo uma queda inesperada no interesse por IA, a necessidade de especialização na área continuará crescendo. As projeções de 2026 do Bureau of Labor Statistics dos EUA preveem um aumento de quase 28% no emprego de cientistas de dados até 2026 [258] [259] – um indicativo de que a demanda não está diminuindo. Com o surgimento de novos subcampos em IA (por exemplo, segurança em IA, ética em IA, direito em IA), provavelmente veremos novas categorias de empregos e padrões de remuneração correspondentes emergirem. No entanto, também podemos ver os primeiros sinais de normalização: à medida que mais universidades formam graduados em IA e mais trabalhadores se requalificam em IA, o grupo de talentos vai se expandindo aos poucos. Isso pode gradualmente aliviar a escassez extrema de talentos no topo, talvez estabilizando os salários. Mas qualquer efeito desse tipo pode ser compensado pelo escopo cada vez maior da adoção da IA. Em essência, o teto dos salários em IA pode não subir de forma tão explosiva (fica a dúvida: ouviremos falar de ofertas de US$ 50 milhões em breve? Talvez não de forma rotineira), mas o piso e a mediana provavelmente subirão ainda mais à medida que a IA permeia todos os setores. Para as empresas, o desafio será gerenciar esses custos – nem todo negócio pode pagar um PhD em IA a meio milhão por ano. Podemos ver arranjos mais criativos (contratações temporárias, colaborações com a academia, etc.) para acessar habilidades em IA sem precisar contratar diretamente, o que pode ajudar a modular a pressão salarial. Startups podem focar em equipar engenheiros comuns com melhores ferramentas de IA (AutoML, etc.) para reduzir a dependência de especialistas escassos. Mas, por enquanto e no futuro próximo, quem tem verdadeira expertise em IA está em uma posição invejável. Para profissionais e recém-formados, literalmente, nunca houve momento melhor para estar na área de IA. A carreira é “uma das mais recompensadoras” financeiramente [260] e intelectualmente estimulante. Como colocou uma FAQ: “Cientistas de dados podem ganhar muito dinheiro? Absolutamente… funções sênior frequentemente registram salários acima de US$ 200.000… com as melhores empresas pagando medianas acima de US$ 250.000.” [261]. Essa resposta talvez já seja subestimada, diante do que temos visto. Para resumir, especialistas em IA em 2024–2025 estão colhendo os frutos de uma tempestade perfeita: tecnologia revolucionária, apetite insaciável da indústria e oferta limitada de talentos. Os salários atingiram patamares históricos e viraram notícia de capa de jornal. Embora os mercados possam se reequilibrar no longo prazo, no curto prazo o melhor conselho para organizações é orçar generosamente para talento em IA – e para indivíduos, se especializar em IA e negociar com confiança, pois o poder de barganha está do seu lado. Como diz o ditado, “Talento de qualidade não é caro, é inestimável” – e em IA, as empresas mostram que realmente acreditam nisso, dadas as extraordinárias distâncias (e orçamentos) que percorrem para garantir esse talento. State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries |
References
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