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"jobTitle": "data engineer",
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"title": "Data Engineer",
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"title": "Senior Data Engineer",
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"title": "Director, BI & Data Engineering",
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"title": "Senior Data Engineer (Contract)",
"company": "Teal Health",
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"title": "Senior Data Engineer",
"company": "Care Access",
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"source": "Pay ranges published in live job postings on company career sites (Greenhouse, Lever, Ashby, Workday, Recruitee, Personio, Oracle)",
"dataAsOf": "2026-11-02T09:05:24.233Z"
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curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/14625/salary+benchmark+api/37588/salary+benchmark?title=data engineer&location=usa' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Referencia salarial API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
|
Requerido
Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.
|
Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.
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Referencias salariales para cualquier título de trabajo y ciudad a partir de ofertas de empleo en vivo: mediana, P10 a P90 y las empresas que más pagan. Diariamente
De los rangos salariales que los empleadores publican en sus propias ofertas de trabajo en sitios de carreras de empresas públicas (Workday Oracle Greenhouse Ashby Lever y más): más de 1.2 millones de empleos abiertos actualizados todos los días Sin raspado de LinkedIn o Indeed
El rango de pago de cada publicación se convierte en una cifra anual (pago por hora x 2,080 horas) y su punto medio se incorpora a los percentiles: mediana 10º 25º 75º y 90º además del rango típico y una mediana por hora. Los rangos que no son creíbles o son más amplios que 4x se omiten
Cualquier ciudad, estado o país, o en cualquier lugar cuando la ubicación está vacía. Los accesos directos también funcionan: usa, uk, europa, canadá, india, latam y apac. Los resultados vienen en la moneda que más coincide con las publicaciones; otras monedas se enumeran por separado
No. Estos son los rangos que los empleadores ofrecen en sus publicaciones no lo que las personas terminan ganando. La mayoría de las publicaciones con salario provienen de empresas tecnológicas y de rápido crecimiento por lo que las medianas son más altas que las encuestas de todas las industrias
La base de datos de trabajos detrás de esto se reconstruye todos los días Cada respuesta incluye dataAsOf con la hora exacta Después de un período de inactividad la primera llamada puede tardar unos 10 segundos mientras se cargan los datos Las llamadas después de eso son rápidas
La API devuelve referencias salariales para un título de trabajo y ubicación especificados incluyendo salarios medianos percentiles (P10 a P90) rangos salariales típicos medianas por hora empresas que mejor pagan y ejemplos de ofertas de trabajo
Los campos clave incluyen jobTitle, location, salaryP10, salaryMedian, salaryP90, typicalRangeLow, typicalRangeHigh, hourlyMedian, topPayingCompanies y matchingPostings proporcionando una vista completa de los datos salariales
La respuesta está estructurada en formato JSON con datos salariales agrupados por título de trabajo y ubicación Incluye valores numéricos para salarios nombres de empresas y conteos de publicaciones lo que facilita su análisis y procesamiento
El punto final proporciona información sobre percentiles salariales, rangos salariales típicos, tarifas por hora, las empresas que mejor pagan y el número de ofertas de trabajo, ofreciendo una visión detallada de las tendencias salariales para roles específicos
Los usuarios pueden personalizar las solicitudes utilizando parámetros como jobTitle, location, seniority level y remoteOnly para filtrar los resultados de acuerdo con sus necesidades y preferencias específicas
Los usuarios pueden analizar puntos de referencia salariales para informar estrategias de contratación negociaciones salariales e investigaciones de mercado Los datos también pueden ayudar a identificar rangos salariales competitivos y los mejores empleadores en regiones específicas
La precisión de los datos se mantiene al obtener información salarial directamente de publicaciones de empleo actuales en sitios de carrera de empresas de buena reputación asegurando que las cifras reflejen las condiciones del mercado actual
Los casos de uso típicos incluyen la evaluación de salarios para la contratación el análisis de compensaciones para departamentos de recursos humanos la investigación de mercado para buscadores de empleo y la planificación estratégica para empresas que buscan atraer talento