Cómo contratar a data scientists y data analysts

¿Por qué es tan difícil contratar a data scientists?

Entre las muchas dificultades que afrontan las empresas al contratar data scientists y analysts, destacan tres tendencias: el desajuste entre oferta y demanda, la falta de especificidad en las vacantes y un proceso de selección poco adecuado. En el fondo, el problema se reduce a tres factores.

1. Demanda de talento en datos

Para empezar, la demanda de talento en datos supera con creces la oferta de candidatos cualificados. Este problema se traduce y alimenta muchas de las fricciones del proceso de contratación. Es una simple cuestión de oferta y demanda: no hay suficientes candidatos para cubrir el número creciente de vacantes en datos. Ahora bien, el interés y el ruido en torno a estos puestos sí es alto. Por ejemplo, data scientist ocupó el tercer puesto en la lista de Glassdoor de los 50 mejores trabajos en EE. UU. en 2022, y los incentivos, como salarios elevados (de media entre 75.000 y 120.000 dólares para data analysts y scientists), han despertado el interés de muchos. Sin embargo, esto nos lleva al siguiente problema: las empresas eligen entre candidatos interesados en el puesto, pero no necesariamente con el perfil adecuado para data science. Cantidad por encima de calidad.

2. Ofertas de empleo poco específicas

Ahora las empresas seleccionan de un gran volumen de candidaturas, muchas poco adecuadas para el puesto. ¿Se está comunicando bien la vacante? A menudo, no. La falta de concreción atrae solicitudes igual de poco ajustadas. ¿Por qué ocurre? Las descripciones suelen ser vagas porque la empresa no tiene claro qué es data science ni sabe diferenciar entre los distintos roles y sus requisitos. Sigue habiendo ambigüedad sobre qué incluye data science y qué experiencia o habilidades se necesitan. Los recruiters deben buscar la combinación adecuada de habilidades técnicas y de negocio que se exigen a analysts y scientists, respectivamente. Sin entender bien los roles a cubrir, ¿cómo van a contratar los mejores equipos de datos?

3. Un proceso de selección inadecuado

Sin una comprensión sólida de data science, el proceso de selección suele fallar. Para empezar, muchas empresas siguen usando LinkedIn Messenger y otras plataformas como vía principal para llegar a candidatos. Aunque es una forma habitual de hacer hunting, no es la más eficaz para detectar data scientists. Con tantas vacantes, los candidatos reciben mensajes muy similares y es difícil que tu empresa destaque entre ese ruido.

Esto nos lleva a otro problema: los responsables de selección no siempre saben cómo evaluar a los data scientists. Cuantificar la experiencia en datos no es tan sencillo, y con frecuencia se prioriza un tipo de habilidad sobre otra. Se valora en exceso la formación académica frente a la experiencia práctica. Se pone el foco en ciencia y matemáticas, mientras que se pasan por alto la resolución de problemas y las soft skills, como la visión de negocio, la gestión de clientes y el data storytelling. Estas competencias son clave en data science, pero a menudo se descuidan en la criba. Esto también dificulta diferenciar a perfiles senior de quienes tienen mucha menos experiencia.

Cómo contratar a data scientists y data analysts

Reclutar para roles de datos es cada vez más complejo. Con escasez de talento cualificado y procesos de evaluación que consumen tiempo, encontrar a la persona adecuada puede parecer una carrera cuesta arriba. En esta sección veremos el estado actual de la contratación en datos y daremos recomendaciones para mejorar tu estrategia de reclutamiento.

1. Comprende el desequilibrio entre oferta y demanda

La demanda de profesionales de datos sigue disparándose, impulsada por el papel creciente de los datos en sectores como finanzas, salud y entretenimiento. Según las previsiones, el mercado global de big data analytics podría alcanzar los 924,39 mil millones de dólares en 2032. Sin embargo, la oferta de data scientists y analysts cualificados no crece al mismo ritmo. Las empresas deben reconocer este desequilibrio y ajustar sus expectativas: encontrar a la persona ideal exige tiempo, esfuerzo y soluciones creativas.

2. Sé específico en las descripciones de puesto

Uno de los errores más comunes es publicar vacantes vagas que atraen una avalancha de candidaturas no cualificadas. Para evitarlo, define con claridad las habilidades y la experiencia requeridas. Diferencia entre los distintos roles de datos —como data scientist, data analyst, data engineer o machine learning engineer— y adapta cada oferta. Esta especificidad te ayudará a atraer a quienes realmente encajan. Revisa nuestras guías sobre descripciones de puesto para data analyst y para data scientist.

3. Optimiza tu proceso de selección

El proceso de contratación en datos a menudo falla por no entender bien las habilidades necesarias. Evita depender solo de canales tradicionales como LinkedIn, que pueden no llegar a los mejores perfiles. Considera usar plataformas especializadas o colaborar con recruiters que dominen el ámbito de data science. Además, asegúrate de equilibrar la evaluación de habilidades técnicas con soft skills como la resolución de problemas, la visión de negocio y el data storytelling.

4. Prioriza la experiencia práctica

Al evaluar candidaturas, da prioridad a quienes demuestren experiencia práctica frente a un perfil puramente académico. Data science es un campo aplicado, y las habilidades para resolver problemas reales suelen tener más valor que la teoría. Busca personas que hayan demostrado sus capacidades con proyectos, prácticas o contribuciones a comunidades open source.

¿Cómo puede ayudar DataCamp durante el proceso de contratación?

Aunque reclutar data scientists y data analysts puede ser todo un reto, las organizaciones pueden agilizar el proceso y asegurarse de que encuentran el talento adecuado. Aunque DataCamp no ofrece actualmente funciones de reclutamiento, sí proporciona herramientas potentes para reforzar tu estrategia de contratación mediante la formación continua y el desarrollo interno.

Invierte en la formación continua de tu equipo actual

La demanda de profesionales de datos suele superar a la oferta disponible. En lugar de depender solo de la contratación externa, aprovecha la amplia biblioteca de cursos y proyectos de DataCamp para recualificar y capacitar a tus empleados actuales. Al desarrollar habilidades de data science y analítica dentro de tu equipo, podrás cerrar la brecha de talento y crear una cantera interna de perfiles cualificados.

Ajusta la formación a roles de datos específicos

Uno de los fallos habituales en la contratación es la falta de claridad sobre las habilidades concretas que requiere cada rol. DataCamp ofrece itinerarios de aprendizaje especializados que puedes adaptar a las necesidades exactas de tu negocio. Ya sea para profundizar en análisis de datos, machine learning o data engineering, puedes crear programas de formación a medida para que tu equipo adquiera las competencias precisas para su puesto.

Agiliza la evaluación de candidatos

Evaluar a candidatos para roles de datos es complejo, sobre todo al valorar tanto lo técnico como las soft skills. Con la plataforma de aprendizaje de DataCamp, puedes configurar pruebas y proyectos específicos que simulan tareas reales. Así podrás evaluar con más precisión las capacidades de posibles incorporaciones o candidatos internos, comprobando que cuentan con el equilibrio adecuado entre dominio técnico y resolución de problemas.

Aprovecha el programa de Certification de DataCamp

El exigente proceso de certificación de DataCamp garantiza que los estudiantes estén preparados para los retos de los roles en datos. Puedes beneficiarte priorizando a candidatos que hayan completado cursos de DataCamp. Estas certificaciones son un indicador fiable de la competencia de una persona en distintas disciplinas de datos, analítica e IA.

Fomenta una cultura de aprendizaje continuo

El campo de data science evoluciona sin parar, y para mantenerse a la vanguardia hace falta aprender de forma continua. Anima a tu equipo a aprovechar las oportunidades en DataCamp: cursos nuevos, proyectos y recursos de la comunidad. Este compromiso con el aprendizaje permanente no solo eleva las capacidades del equipo, sino que también hace tu organización más atractiva para el mejor talento, que valora el crecimiento y el desarrollo.

Si pones el foco en la formación continua y creas un sólido programa de capacitación interna con DataCamp, podrás mitigar los retos de reclutar en un mercado competitivo. Haz que tu equipo crezca desde dentro y convierte tu proceso de contratación de una reacción a última hora en una ventaja estratégica. Empieza gratis hoy.