Eine Originalstudie von roasted.cv. Daten erhoben im Juni 2026. Frei zitierbar mit Quellenangabe und einem Link zu roasted.cv.
Wir haben 1,407 aktuelle, von Dubletten bereinigte Stellenanzeigen für Software Engineers aus dem Job-Index von Google ausgewertet: über zehn große US-Metropolregionen hinweg plus landesweite Suchen. Anschließend haben wir den vollständigen Text von 201 Anzeigen gelesen, um zu messen, was Arbeitgeber wirklich verlangen und wie hoch das Software Engineer Gehalt in den USA 2026 tatsächlich ausfällt. Keine Umfragen, keine selbst angegebenen Gehälter, keine aufgewärmten Tabellen des Bureau of Labor Statistics. Nur die Anzeigen, die in der zweiten Juniwoche 2026 online waren.
So sah der Markt aus.
Von den 1,407 Anzeigen gaben 371 (26%) eine Gehaltsspanne an. Wir haben den Mittelwert jeder Spanne genommen und die untenstehende Verteilung erstellt. (Die US-Gesetze zur Gehaltstransparenz führen dazu, dass Angaben sich auf Kalifornien, Washington, New York, Colorado und Illinois sowie auf größere Arbeitgeber konzentrieren. Diese Zahlen beschreiben also den offengelegten Markt, der über dem tatsächlichen landesweiten Median liegt. Siehe Methodik.)
| Perzentil | Jahresgehalt (Mittelwert der angegebenen Spanne) |
|---|---|
| Minimum | $36K |
| 10. | $112K |
| 25. | $140K |
| Median (50.) | $170K |
| 75. | $200K |
| 90. | $240K |
| Maximum | $419K |
Die typische angegebene Spanne selbst reichte von einer medianen Untergrenze von $140K bis zu einer medianen Obergrenze von $200K. Der Markt ist in der Mitte eng und läuft nach oben in einem langen Ausläufer aus: Die bestbezahlten Anzeigen stammten fast alle von führenden KI-Laboren und schnell wachsenden Infrastruktur-Unternehmen.
| Metropolregion | Anzeigen | Mit Angabe | Median (Mittelwert) | Explizit remote |
|---|---|---|---|---|
| San Francisco, CA | 98 | 26 | $215K | 9% |
| Seattle, WA | 99 | 18 | $214K | 7% |
| New York, NY | 95 | 24 | $179K | 9% |
| Denver, CO | 99 | 23 | $176K | 13% |
| Washington, DC | 98 | 15 | $173K | 6% |
| Los Angeles, CA | 100 | 28 | $170K | 1% |
| Chicago, IL | 100 | 30 | $155K | 2% |
| Boston, MA | 100 | 18 | $151K | 3% |
| Austin, TX | 98 | 12 | $150K | 7% |
| Atlanta, GA | 96 | 17 | $136K | 7% |
San Francisco und Seattle liegen rund $60K bis $80K über Atlanta, Austin und Boston. Der Aufschlag der Bay Area hat jeden Entlassungszyklus seit 2022 überstanden.
| Stufe | Anzeigen mit Angabe | 25. | Median | 75. |
|---|---|---|---|---|
| Staff / Principal | 59 | $190K | $217K | $253K |
| Lead / Manager | 27 | $160K | $185K | $210K |
| Senior | 126 | $144K | $165K | $200K |
| Mid / ohne Angabe | 121 | $138K | $165K | $191K |
| Mid (Level II) | 13 | $123K | $140K | $169K |
| Junior / Einstieg | 24 | $76K | $100K | $114K |
Der Sprung vom Einstieg zum Staff-Level mehr als verdoppelt das Gehalt: ein Median von $100K für Junioren gegenüber $217K für Staff- und Principal-Engineers.
| Spezialisierung | Anzeigen mit Angabe | Median (Mittelwert) |
|---|---|---|
| Data Engineering | 10 | $198K |
| Platform / DevOps / Infra | 28 | $184K |
| Mobile | 7 | $179K |
| Machine Learning / KI | 61 | $176K |
| Backend | 39 | $175K |
| Full-Stack | 16 | $165K |
| Software Engineer (allgemein) | 157 | $160K |
| Frontend | 37 | $154K |
| Embedded | 13 | $135K |
Frontend- und Embedded-Rollen bilden das Schlusslicht; Data-, Platform- und ML-Rollen erzielen den Aufschlag. (Die Zellen für Mobile und Data beruhen auf kleinen Stichproben; als Richtungswert verstehen.)
Wir haben den vollständigen Text der Stellenbeschreibungen von 201 Anzeigen abgerufen und ausgewertet und gezählt, wie oft jede Technologie genannt wurde. Ein Skill zählt pro Anzeige einmal, unabhängig von Wiederholungen.
| Rang | Skill | % der Anzeigen |
|---|---|---|
| 1 | Python | 50% |
| 2 | Machine Learning / Deep Learning | 50% |
| 3 | Java | 42% |
| 4 | System Design / verteilte Systeme / Skalierbarkeit | 41% |
| 5 | AWS | 39% |
| 6 | React | 31% |
| 7 | Kubernetes | 29% |
| 8 | Agile | 29% |
| 9 | JavaScript | 28% |
| 10 | CI/CD | 27% |
| 11 | C++ | 26% |
| 12 | TypeScript | 23% |
| 13 | Git | 23% |
| 14 | REST APIs | 22% |
| 15 | SQL | 21% |
| 16 | Docker | 21% |
| 17 | Microservices | 20% |
| 18 | GCP | 19% |
| 19 | Linux | 18% |
| 20 | Azure | 18% |
| 21 | LLMs / generative KI | 18% |
| 22 | .NET | 16% |
| 23 | Node.js | 13% |
| 24 | Angular | 12% |
| 25 | Spring | 12% |
| 26 | Kafka | 12% |
| 27 | Go | 11% |
| 28 | C# | 9% |
| 29 | Terraform | 9% |
| 30 | PostgreSQL | 8% |
Drei Dinge stechen heraus:
Die Debatte Remote gegen Büro wird so geführt, als wäre die Hälfte aller Engineering-Jobs remote. Die Anzeigen widersprechen.
| Arbeitsmodell | Messwert |
|---|---|
| Explizit remote, stadtbezogene Suchen | 6.5% (64 von 983 stadtbezogenen Anzeigen) |
| Explizit remote, alle Suchen inkl. dedizierter Remote-Suche | 18% (258 von 1,407) |
| Hybrid (explizit gekennzeichnet) | 1.6% |
| Vor Ort oder ohne Ortsangabe | ~80% |
Wenn eine echte jobsuchende Person in ihrer Stadt nach „software engineer" sucht, ist nur etwa 1 von 15 Ergebnissen offen remote. Die Spanne von Denver bis LA lag bei 1% bis 13%. Remote-Rollen gibt es, aber sie sind konzentriert, umkämpft und dominieren den lokalen Markt nicht so, wie es Remote-First-Kommentare suggerieren.
| Stufe | Anzeigen | Anteil |
|---|---|---|
| Senior | 451 | 32.1% |
| Mid / ohne Angabe | 439 | 31.2% |
| Staff / Principal | 228 | 16.2% |
| Lead / Manager | 124 | 8.8% |
| Junior / Einstieg | 107 | 7.6% |
| Mid (Level II) | 46 | 3.3% |
| Praktikum | 12 | 0.9% |
Senior-, Staff-, Lead- und Manager-Titel machten 57.1% aller Anzeigen aus. Junior-, Einstiegs- und Praktikumsstellen kamen zusammen auf 8.5%. Die Klage „keine Einstiegsjobs", die Engineering-Foren überschwemmt, hat eine Grundlage in den Anzeigendaten.
| Vertragsart | Anzeigen | Anteil |
|---|---|---|
| Vollzeit | 1,307 | 92.9% |
| Contractor | 47 | 3.3% |
| Vollzeit und Teilzeit | 24 | 1.7% |
| Praktikum | 16 | 1.1% |
| Teilzeit | 4 | 0.3% |
| Vollzeit und Contractor | 4 | 0.3% |
| Spezialisierung | Anzeigen | Anteil gesamt |
|---|---|---|
| Machine Learning / KI | 212 | 15.1% |
| Platform / DevOps / Infra | 140 | 10.0% |
| Backend | 118 | 8.4% |
| Frontend | 110 | 7.8% |
| Full-Stack | 77 | 5.5% |
| Data | 50 | 3.6% |
| Embedded | 42 | 3.0% |
| Mobile | 20 | 1.4% |
| QA / Test | 18 | 1.3% |
| Security | 13 | 0.9% |
ML/KI ist jetzt die einzelne häufigste Spezialisierung, die in Titeln genannt wird, vor Backend und Frontend. Der generalistische Titel „Software Engineer" ist insgesamt nach wie vor die häufigste Bezeichnung, aber dort, wo Arbeitgeber spezialisieren, spezialisieren sie zunehmend in Richtung KI- und Platform-Arbeit.
| Arbeitgeber | Anzeigen | Branche |
|---|---|---|
| Lockheed Martin | 25 | Verteidigung / Luft- und Raumfahrt |
| NVIDIA | 16 | KI-Hardware |
| Capital One | 16 | Finanzen |
| Boeing | 16 | Luft- und Raumfahrt |
| Waymo | 15 | Autonome Fahrzeuge |
| RTX (Raytheon) | 14 | Verteidigung |
| Northrop Grumman | 14 | Verteidigung |
| General Motors | 13 | Automobil |
| Cox Automotive | 11 | Automobil |
| Snowflake | 11 | Dateninfrastruktur |
| 9 | Big Tech | |
| Anduril Industries | 9 | Verteidigungstechnik |
| 9 | Big Tech | |
| Adobe | 9 | Big Tech |
| Apple | 8 | Big Tech |
Die Überraschung für viele Leser: Arbeitgeber aus Verteidigung und Luft- und Raumfahrt waren so präsent wie das Silicon Valley. Fünf der fünfzehn aktivsten Einsteller bauen Waffensysteme, Flugzeuge oder Verteidigungssoftware. Software für autonome Fahrzeuge und die Automobilbranche (Waymo, GM, Cox) bildete ein zweites Cluster und KI-Infrastruktur (NVIDIA, Snowflake) ein drittes. (Hinweis: Eine Handvoll Accounts mit hohem Volumen in den Rohdaten waren Personalvermittler und Bootcamp-Recruiter statt direkter Arbeitgeber; diese sind in dieser Tabelle ausgeschlossen.)
| Quelle | Anteil |
|---|---|
| 19.0% | |
| Indeed | 7.8% |
| ZipRecruiter | 4.0% |
| Workday (Firmen-ATS) | 3.3% |
| Welcome to the Jungle | 2.8% |
| BeBee | 2.3% |
| Dice | 1.1% |
| Teal | 1.0% |
| Firmen-Karriereseiten (zusammen) | der Rest |
LinkedIn ist der Schwerpunkt und trägt fast jede fünfte Anzeige. Aber der lange Ausläufer zählt: Ein großer Teil der Anzeigen erscheint nur in den Bewerbermanagementsystemen der Unternehmen (Workday, Seiten im Greenhouse-Stil und direkte Karriereportale), also genau das Inventar, das generische Jobbörsen-Aggregatoren verpassen.
Von den 910 Anzeigen mit sichtbarem Datum wurden 46% innerhalb der vorangegangenen 7 Tage veröffentlicht und 30 innerhalb von 24 Stunden. Das ist ein lebendiger, schnelllebiger Markt: Die mediane Anzeige in unserer Stichprobe war Tage alt, nicht Wochen.
Quelle. Die Stellenanzeigen wurden über den Job-Aggregator von Google erfasst. Dieser indexiert Anzeigen, die von LinkedIn, Indeed, ZipRecruiter, Firmen-ATS-Plattformen und Hunderten von Nischenbörsen an Google syndiziert werden.
Suchanfragen. Sechzehn Suchen, durchgeführt am 15. Juni 2026, auf Englisch, US-Markt: eine allgemeine Suche nach „software engineer" in jeder der zehn Metropolregionen (New York, San Francisco, Seattle, Austin, Chicago, Boston, Los Angeles, Atlanta, Denver, Washington DC) sowie sechs landesweite Suchen („senior software engineer", „entry level software engineer", „software engineer remote", „backend engineer", „frontend engineer", „machine learning engineer"), um Senioritätsstufen, Spezialisierungen und das Remote-Angebot abzudecken.
Dublettenbereinigung. Die Rohergebnisse (1,527 Einträge) wurden anhand der Google-Job-ID von Dubletten bereinigt, was 1,407 eindeutige Anzeigen ergab.
Gehalt. 371 Anzeigen (26%) gaben eine Gehaltsspanne an. Stunden- und Monatswerte wurden auf das Jahr hochgerechnet (Stundenlohn x 2,080; Monatslohn x 12); mit Komma und „K" formatierte Zahlen wurden normalisiert; für die Verteilungsstatistik wurde der Mittelwert jeder Spanne verwendet. Die Offenlegung verzerrt zugunsten von Bundesstaaten mit Gehaltstransparenz (CA, WA, NY, CO, IL) und größeren Arbeitgebern, sodass die ausgewiesenen Mediane den offengelegten Markt beschreiben und über dem tatsächlichen landesweiten Median für die Rolle liegen.
Skills. Der vollständige Text der Stellenbeschreibungen wurde für 201 Anzeigen direkt von den Quell-URLs abgerufen (der Anteil der Quellseiten, die lesbares HTML auslieferten). Jede Anzeige wurde mit einem Wörterbuch aus 46 Technologien über Wortgrenzen-Muster abgeglichen. Ein Skill wird pro Anzeige einmal gezählt. Der ausgewertete Korpus verzerrt etwas zugunsten von Anzeigen aus Verteidigung, Unternehmens-IT und Startups; die Skill-Prozentwerte als Richtungswerte verstehen, nicht als exakt.
Seniorität und Spezialisierung wurden über Schlüsselwortregeln aus den Jobtiteln klassifiziert. Das Arbeitsmodell wurde aus dem Standortfeld („Anywhere", „Remote") und dem Titeltext abgeleitet.
Einschränkungen. Dies ist eine Momentaufnahme eines Landes und einer Rollenfamilie aus einem Aggregator. Sie misst die beworbene Nachfrage, nicht die Einstellungen. Die Gehaltsoffenlegung ist unvollständig und geografisch verzerrt. Die Skill-Häufigkeiten hängen davon ab, welche Quellseiten maschinenlesbar waren. Die Zahlen werden präsentiert, um Richtungsaussagen zu stützen, nicht für Genauigkeit auf Gehaltsabrechnungsniveau.