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Resumen del blog — Cómo contratar y retener talento en datos en 2022

Con un mercado laboral convulso en 2022, captar y fidelizar talento en datos nunca ha sido tan importante ni tan difícil. Meenal Iyer y Glenn Hofmann describieron el panorama para crear equipos de datos y compartieron consejos para competir con FAANG
Actualizado 17 sept 2026  · 5 min leer

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Con el inicio de la gran dimisión, unas condiciones económicas inciertas y el auge del trabajo flexible, contratar y retener equipos de datos nunca había sido tan complejo ni tan crucial.

Como parte de la DataCamp Radar Conference, organizamos una mesa redonda sobre contratación y retención de talento en datos en 2022 con Meenal Iyer, VP of Data Science en Momentive.ai, y Glenn Hofmann, Chief Analytics Officer en New York Life Insurance. El panel abordó temas candentes que muchos responsables de contratación tienen hoy en mente. En este artículo, resumimos las ideas clave de la sesión. 

Hiring & Retaining Data Talent in 2022

Mira la sesión completa aquí

Cómo moverse en un panorama de contratación complicado en 2022

Este año, las organizaciones se encuentran con un panorama difícil para crear equipos de datos. Con la pandemia de fondo, la gran dimisión y la desaceleración económica, construir equipos de datos es todo un reto por la intensa competencia para un número limitado de profesionales.

Hoy el mercado favorece a las personas candidatas más que a las empresas, bromeó Meenal. Los perfiles de datos más demandados pueden permitirse ser selectivos en su búsqueda. Por eso, las compañías que quieran formar un equipo de datos deben ofrecer experiencias laborales atractivas y estimulantes para captar al mejor talento. 

A menudo, los candidatos valoran una remuneración acorde al mercado, buenos beneficios, flexibilidad para el trabajo en remoto y un equilibrio sano entre vida y trabajo. Además, buscan encajar con la cultura de la empresa, el alcance del puesto y el valor que aportarán a sus clientes. Por tanto, una marca empleadora sólida es clave para asegurarte el mejor talento en datos. 

«Con las opciones que tienen los profesionales de datos, la naturaleza de la empresa, del puesto y la cultura del equipo pesan mucho más. Cuando entrevisto hoy, recibo muchas más preguntas como “¿Cómo se usará mi trabajo? ¿Qué hace la empresa por sus clientes? ¿Cómo encaja este trabajo con mis valores?”. Hay mucha más atención a esto hoy». – Glenn Hofmann, Chief Analytics Officer en New York Life Insurance

Glenn HofmannChief Analytics Officer at New York Life Insurance

Meenal también recalcó la importancia de fidelizar al talento que ya tienes. Para lograrlo, las empresas deben equilibrar la compensación entre empleados actuales y nuevas incorporaciones. Además, deberían reciclar, ofrecer formación continua y formación cruzada para mantener al día las competencias del equipo. 

Ante un mercado tan duro, los equipos de datos también deberían abrirse a contratar perfiles junior. Meenal recomendó a los responsables de contratación evaluarlos de forma justa por sus habilidades analíticas y su capacidad de razonamiento, más allá de los años de experiencia. La condición para contratar talento junior, añadió Meenal, es contar con suficientes profesionales de datos en el equipo para acompañarles en la pronunciada curva de aprendizaje.

Cómo competir con FAANG por el talento en datos

No es ningún secreto que muchos profesionales de datos aspiran a trabajar en empresas FAANG. Sabiendo esto, ¿cómo puede una compañía atraer talento? El panel compartió consejos prácticos para retener a quienes miran hacia Big Tech.

El equipo de Glenn en New York Life Insurance no se deja intimidar por la competencia de FAANG. Cuentan con una infraestructura técnica y herramientas comparables a las de esas compañías. Así, el equipo de datos puede trabajar en proyectos técnicamente complejos que impulsan su crecimiento profesional.  

Glenn advirtió a los profesionales de datos que no vayan a entrevistas en FAANG a ciegas sin valorar el encaje persona-organización. En FAANG, a menudo trabajarás en un problema muy específico, lo que puede no coincidir con tu idea de trabajo ideal. Por ejemplo, los data scientists en Meta pueden centrarse de forma muy intensa en la optimización de anuncios y no tener ocasión de explorar otras áreas. Quien busque trabajo debe ser consciente de este tipo de trade-offs al postularse a FAANG.

«Entra y sé el pez grande en un estanque pequeño. Aprende de todo. Lo mejor de unirte a equipos más pequeños es poder mirar a través de funciones, lo que puede volverte un ingeniero o data scientist mucho más eficaz que si entras en FAANG». — Meenal Iyer, VP of Data en Momentive.ai

Meenal IyerVP of Data at Momentive.ai

Meenal comparó la experiencia de un profesional de datos en una empresa que no es FAANG con «ser un pez grande en un estanque pequeño». En entornos no FAANG es más probable trabajar de forma transversal para sacar adelante proyectos con impacto. Esto, a su vez, acelera el aprendizaje y el desarrollo de la carrera.

Contratar y retener talento en datos en 2022

Antes de cerrar, el panel destacó algunas buenas prácticas clave para contratar y retener talento en datos en 2022. 

Además de ofrecer una compensación alineada con el mercado, Meenal subrayó la importancia de reciclar, impulsar la formación continua y la formación cruzada del equipo actual para fidelizarlo. Esta formación puede incluir habilidades técnicas (p. ej., programación) y no técnicas (p. ej., comunicación). Así no solo se cubren brechas de competencias dentro del equipo, sino que también se brinda a las personas la oportunidad de aprender más allá de su rol actual. 

Para Glenn, contar con trabajo con sentido es clave para la satisfacción laboral. Pueden ser proyectos a largo plazo o encargos puntuales. Por ejemplo, si alguien encuentra significativo mentorizar a perfiles junior, debería poder hacerlo. Por supuesto, estas oportunidades deben alinearse con los intereses de cada persona. Por eso, recae en los responsables de datos mantener conversaciones reales sobre la carrera con su equipo y crear oportunidades relevantes.

«Ten conversaciones reales sobre su carrera. Es una medida de retención fantástica. ¿Cuál es tu siguiente paso? ¿Qué quieres conseguir? ¿Cómo trazamos un camino para ti? ¿Cómo llegamos al tipo de trabajo que quieres hacer?»– Glenn Hofmann, Chief Analytics Officer en New York Life Insurance

Glenn HofmannChief Analytics Officer at New York Life Insurance

Además, Meenal y Glenn destacaron la importancia de una cultura de trabajo positiva. Debe fomentar el aprendizaje activo y la mentalidad de crecimiento. Y, por supuesto, ser un entorno donde se reconozca la aportación de cada persona. Para construir esa cultura, Glenn sugirió que los equipos de datos rompan la monotonía del trabajo en remoto con sesiones presenciales regulares para fortalecer la cohesión. 

Mira la sesión completa para saber más


Si te interesa profundizar en cómo retener y crear equipos de datos en 2022, echa un vistazo a la sesión completa aquí. Además, si quieres construir tu propio equipo de datos, visita DataCamp Recruit.

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