Salaire d'ingénieur informatique aux USA en 2026 : ce que révèlent 1,407 offres réelles
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Une étude originale de roasted.cv. Données collectées en juin 2026. Libre de citation avec attribution et un lien vers roasted.cv.
Pour ce rapport sur le salaire ingénieur logiciel USA 2026, nous avons extrait 1,407 offres d'emploi d'ingénieur logiciel actives et dédoublonnées depuis l'index emploi de Google, sur dix grandes métropoles américaines plus des recherches nationales, puis lu le texte intégral de 201 d'entre elles pour mesurer ce que les employeurs demandent réellement. Pas de sondages, pas de salaires auto-déclarés, pas de tableaux recyclés du Bureau of Labor Statistics. Uniquement les annonces ouvertes durant la deuxième semaine de juin 2026.
Voici à quoi ressemblait le marché, et combien gagne réellement un ingénieur logiciel aux États-Unis.
Sur les 1,407 annonces, 371 (26%) divulguaient une fourchette de rémunération. Nous avons pris le point médian de chaque fourchette pour construire la distribution ci-dessous. (Les lois américaines sur la transparence salariale concentrent la divulgation en Californie, dans l'État de Washington, à New York, au Colorado et dans l'Illinois, ainsi que chez les grands employeurs ; ces chiffres décrivent donc le marché divulgué, qui se situe au-dessus de la véritable médiane nationale. Voir la méthodologie.)
| Centile | Salaire annuel (point médian de la fourchette affichée) |
|---|---|
| Minimum | $36K |
| 10e | $112K |
| 25e | $140K |
| Médiane (50e) | $170K |
| 75e | $200K |
| 90e | $240K |
| Maximum | $419K |
La fourchette typique affichée allait d'un plancher médian de $140K à un plafond médian de $200K. Le marché est resserré au centre et présente une longue traîne vers le haut : les annonces les mieux payées étaient presque toutes des laboratoires d'IA de pointe et des entreprises d'infrastructure à forte croissance.
| Métropole | Annonces | Divulgués | Point médian | Télétravail explicite |
|---|---|---|---|---|
| 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 et Seattle se situent environ $60K à $80K au-dessus d'Atlanta, Austin et Boston. La prime de la Bay Area a survécu à chaque vague de licenciements depuis 2022.
| Niveau | Annonces divulguées | 25e | Médiane | 75e |
|---|---|---|---|---|
| Staff / Principal | 59 | $190K | $217K | $253K |
| Lead / Manager | 27 | $160K | $185K | $210K |
| Senior | 126 | $144K | $165K | $200K |
| Intermédiaire / non précisé | 121 | $138K | $165K | $191K |
| Intermédiaire (niveau II) | 13 | $123K | $140K | $169K |
| Junior / débutant | 24 | $76K | $100K | $114K |
Le passage de débutant à staff fait plus que doubler la rémunération : une médiane de $100K pour les juniors contre $217K pour les ingénieurs staff et principal.
| Spécialisation | Annonces divulguées | Point médian |
|---|---|---|
| Data engineering | 10 | $198K |
| Plateforme / DevOps / Infra | 28 | $184K |
| Mobile | 7 | $179K |
| Machine learning / IA | 61 | $176K |
| Backend | 39 | $175K |
| Full-stack | 16 | $165K |
| Ingénieur logiciel généraliste | 157 | $160K |
| Frontend | 37 | $154K |
| Embarqué | 13 | $135K |
Les postes frontend et embarqué ferment la marche ; les postes data, plateforme et ML décrochent la prime. (Les cases mobile et data reposent sur de petits échantillons ; à considérer comme des tendances.)
Nous avons récupéré et analysé le texte intégral des descriptions de poste de 201 annonces, puis compté la fréquence à laquelle chaque technologie était nommée. Une compétence est comptée une seule fois par annonce, quelle que soit sa répétition.
| Rang | Compétence | % des annonces |
|---|---|---|
| 1 | Python | 50% |
| 2 | Machine learning / deep learning | 50% |
| 3 | Java | 42% |
| 4 | System design / systèmes distribués / scalabilité | 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 | API REST | 22% |
| 15 | SQL | 21% |
| 16 | Docker | 21% |
| 17 | Microservices | 20% |
| 18 | GCP | 19% |
| 19 | Linux | 18% |
| 20 | Azure | 18% |
| 21 | LLM / IA générative | 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% |
Trois éléments ressortent :
Le débat télétravail contre présentiel est présenté comme si la moitié des postes d'ingénierie étaient en télétravail. Les annonces disent le contraire.
| Modalité | Mesure |
|---|---|
| Télétravail explicite, recherches locales par métropole | 6.5% (64 sur 983 annonces ciblées par ville) |
| Télétravail explicite, toutes recherches y compris la requête dédiée au télétravail | 18% (258 sur 1,407) |
| Hybride (explicitement indiqué) | 1.6% |
| Sur site ou lieu non précisé | ~80% |
Lorsqu'un vrai candidat recherche « software engineer » dans sa ville, à peine 1 résultat sur 15 est ouvertement en télétravail. L'écart de Denver à Los Angeles allait de 1% à 13%. Les postes en télétravail existent, mais ils sont concentrés, très disputés et ne dominent pas le marché local comme le laisse entendre le discours pro-télétravail.
| Niveau | Annonces | Part |
|---|---|---|
| Senior | 451 | 32.1% |
| Intermédiaire / non précisé | 439 | 31.2% |
| Staff / Principal | 228 | 16.2% |
| Lead / Manager | 124 | 8.8% |
| Junior / débutant | 107 | 7.6% |
| Intermédiaire (niveau II) | 46 | 3.3% |
| Stagiaire | 12 | 0.9% |
Les intitulés senior, staff, lead et manager représentaient 57.1% de l'ensemble des annonces. Les postes junior, débutant et de stage réunis pesaient 8.5%. La plainte « il n'y a aucun poste pour débutants » qui inonde les forums d'ingénierie trouve un fondement dans les données des annonces.
| Type | Annonces | Part |
|---|---|---|
| Temps plein | 1,307 | 92.9% |
| Prestataire | 47 | 3.3% |
| Temps plein et temps partiel | 24 | 1.7% |
| Stage | 16 | 1.1% |
| Temps partiel | 4 | 0.3% |
| Temps plein et prestataire | 4 | 0.3% |
| Spécialisation | Annonces | Part du total |
|---|---|---|
| Machine learning / IA | 212 | 15.1% |
| Plateforme / DevOps / Infra | 140 | 10.0% |
| Backend | 118 | 8.4% |
| Frontend | 110 | 7.8% |
| Full-stack | 77 | 5.5% |
| Data | 50 | 3.6% |
| Embarqué | 42 | 3.0% |
| Mobile | 20 | 1.4% |
| QA / Test | 18 | 1.3% |
| Sécurité | 13 | 0.9% |
Le ML/IA est désormais la spécialisation la plus souvent mentionnée dans les intitulés, devant le backend et le frontend. L'intitulé généraliste « Software Engineer » reste l'étiquette la plus répandue dans l'ensemble, mais lorsque les employeurs se spécialisent, ils s'orientent de plus en plus vers l'IA et les métiers de plateforme.
| Employeur | Annonces | Secteur |
|---|---|---|
| Lockheed Martin | 25 | Défense / aérospatiale |
| NVIDIA | 16 | Matériel IA |
| Capital One | 16 | Finance |
| Boeing | 16 | Aérospatiale |
| Waymo | 15 | Véhicules autonomes |
| RTX (Raytheon) | 14 | Défense |
| Northrop Grumman | 14 | Défense |
| General Motors | 13 | Automobile |
| Cox Automotive | 11 | Automobile |
| Snowflake | 11 | Infrastructure data |
| 9 | Big tech | |
| Anduril Industries | 9 | Tech de défense |
| 9 | Big tech | |
| Adobe | 9 | Big tech |
| Apple | 8 | Big tech |
La surprise pour beaucoup de lecteurs : les employeurs de la défense et de l'aérospatiale étaient aussi visibles que la Silicon Valley. Cinq des quinze recruteurs les plus actifs construisent des systèmes d'armes, des aéronefs ou des logiciels de défense. Les logiciels pour véhicules autonomes et automobiles (Waymo, GM, Cox) formaient un deuxième pôle, et l'infrastructure d'IA (NVIDIA, Snowflake) un troisième. (Remarque : une poignée de comptes à fort volume dans les données brutes étaient des agences de recrutement et des recruteurs de bootcamps plutôt que des employeurs directs ; ils sont exclus de ce tableau.)
| Source | Part |
|---|---|
| 19.0% | |
| Indeed | 7.8% |
| ZipRecruiter | 4.0% |
| Workday (ATS d'entreprise) | 3.3% |
| Welcome to the Jungle | 2.8% |
| BeBee | 2.3% |
| Dice | 1.1% |
| Teal | 1.0% |
| Sites carrière d'entreprise (cumulés) | le reste |
LinkedIn est le centre de gravité, avec près d'une annonce sur cinq. Mais la longue traîne compte : une large part des annonces n'apparaît que sur les systèmes de suivi des candidatures des entreprises (Workday, pages de type Greenhouse et portails carrière directs), c'est-à-dire précisément l'inventaire que manquent les agrégateurs d'offres généralistes.
Sur les 910 annonces portant une date visible, 46% avaient été publiées au cours des 7 jours précédents et 30 dans les dernières 24 heures. C'est un marché vivant, à rotation rapide : l'annonce médiane de notre échantillon avait quelques jours, pas quelques semaines.
Source. Les annonces ont été collectées depuis l'agrégateur d'emplois de Google. Celui-ci indexe les annonces syndiquées vers Google depuis LinkedIn, Indeed, ZipRecruiter, les plateformes ATS des entreprises et des centaines de sites de niche.
Requêtes. Seize recherches menées le 15 juin 2026, en anglais, sur le marché américain : une recherche générale « software engineer » dans chacune des dix métropoles (New York, San Francisco, Seattle, Austin, Chicago, Boston, Los Angeles, Atlanta, Denver, Washington DC), plus six recherches nationales (« senior software engineer », « entry level software engineer », « software engineer remote », « backend engineer », « frontend engineer », « machine learning engineer ») afin de couvrir les niveaux de séniorité, les spécialisations et l'inventaire en télétravail.
Dédoublonnage. Les résultats bruts (1,527 éléments) ont été dédoublonnés sur l'identifiant d'offre de Google, donnant 1,407 annonces uniques.
Salaires. 371 annonces (26%) divulguaient une fourchette de rémunération. Les montants horaires et mensuels ont été annualisés (horaire x 2,080 ; mensuel x 12) ; les nombres au format virgule et « K » ont été normalisés ; le point médian de chaque fourchette a servi aux statistiques de distribution. La divulgation penche vers les États à transparence salariale (CA, WA, NY, CO, IL) et les grands employeurs ; les médianes rapportées décrivent donc le marché divulgué et se situent au-dessus de la véritable médiane nationale pour ce poste.
Compétences. Le texte intégral des descriptions de poste a été récupéré directement depuis les URL sources pour 201 annonces (la part des pages sources servant un HTML lisible). Chaque annonce a été comparée à un dictionnaire de 46 technologies à l'aide de motifs à délimitation de mots. Une compétence est comptée une fois par annonce. Le corpus analysé penche quelque peu vers les annonces de la défense, des grands comptes et des startups ; à considérer comme des tendances plutôt que des valeurs exactes.
La séniorité et la spécialisation ont été classées à partir des intitulés de poste via des règles de mots-clés. La modalité de travail a été déduite du champ de localisation (« Anywhere », « Remote ») et du texte de l'intitulé.
Limites. Il s'agit d'un instantané à un moment donné, d'un seul pays et d'une seule famille de métiers, issu d'un seul agrégateur. Il mesure la demande telle qu'affichée, pas les embauches. La divulgation des salaires est partielle et géographiquement biaisée. Les fréquences de compétences dépendent des pages sources lisibles par machine. Les chiffres sont présentés pour étayer des conclusions de tendance, pas une précision de niveau paie.
