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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'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Benchmark de Salário API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
|
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Referências salariais para qualquer cargo e cidade a partir de anúncios de emprego ao vivo: mediana, P10 a P90 e empresas que mais pagam. Diariamente
Das faixas salariais que os empregadores publicam em suas próprias vagas de emprego ao vivo em sites de carreira de empresas públicas (Workday Oracle Greenhouse Ashby Lever e mais): mais de 1,2 milhão de vagas abertas atualizadas todos os dias Sem coleta do LinkedIn ou do Indeed
A faixa de pagamento de cada vaga é convertida em um valor anual (pagamento por hora x 2.080 horas) e seu ponto médio vai para os percentis: mediana 10º 25º 75º e 90º além da faixa típica e uma mediana horária Faixas que não são críveis ou são mais largas que 4x são deixadas de fora
Qualquer cidade, estado ou país, ou em qualquer lugar quando a localização estiver em branco. Atalhos também funcionam: eua, reino unido, europa, canadá, índia, latam e apac. Os resultados vêm na moeda que mais corresponde aos anúncios; outras moedas são listadas separadamente
Não. Essas são as faixas que os empregadores oferecem em suas postagens, não o que as pessoas acabam recebendo. A maioria das postagens com pagamento vem de empresas de tecnologia e de rápido crescimento, então as medianas são mais altas do que as pesquisas de todos os setores
O banco de dados de empregos por trás dele é reconstruído todos os dias Cada resposta inclui dataAsOf com a hora exata Após um período de inatividade a primeira chamada pode levar cerca de 10 segundos enquanto os dados carregam chamadas após isso são rápidas
A API retorna referências salariais para um cargo e localização especificados, incluindo salários medianos, percentis (P10 a P90), faixas salariais típicas, medianas horárias, empresas que pagam mais e exemplos de anúncios de empregos
Os campos-chave incluem jobTitle, location, salaryP10, salaryMedian, salaryP90, typicalRangeLow, typicalRangeHigh, hourlyMedian, topPayingCompanies e matchingPostings, fornecendo uma visão abrangente dos dados salariais
A resposta está estruturada em formato JSON com dados salariais agrupados por cargo e localização Inclui valores numéricos para salários nomes de empresas e contagens de anúncios facilitando a análise e a interpretação
O ponto final fornece informações sobre percentis salariais, faixas salariais típicas, taxas horárias, as empresas que pagam melhor e o número de anúncios de emprego, oferecendo uma visão detalhada das tendências salariais para funções específicas
Os usuários podem personalizar solicitações usando parâmetros como cargo, localização, nível de senioridade e apenas remoto para filtrar resultados de acordo com suas necessidades e preferências específicas
Os usuários podem analisar benchmarks salariais para informar estratégias de contratação negociações salariais e pesquisa de mercado Os dados também podem ajudar a identificar faixas salariais competitivas e os principais empregadores em regiões específicas
A precisão dos dados é mantida pela obtenção de informações salariais diretamente de anúncios de emprego ao vivo em sites de carreiras de empresas respeitáveis, garantindo que os números reflitam as condições atuais do mercado
Os casos de uso típicos incluem comparação salarial para recrutamento análise de compensação para departamentos de RH pesquisa de mercado para candidatos a emprego e planejamento estratégico para empresas que desejam atrair talentos