Los mejores empleos en machine learning en 2026 y cómo conseguirlos

Cuando la mayoría de la gente oye las palabras «machine learning», lo primero que te viene a la mente es la ciencia de datos.

Denominado «el trabajo más sexy del siglo XX» por Harvard Business Review en 2011, el campo de la ciencia de datos ha experimentado un crecimiento masivo en la última década. Estudiantes, graduados y profesionales en activo de diferentes ámbitos se han apresurado a entrar en el sector y conseguir un trabajo en ciencia de datos. Muchos de ustedes lo han logrado con éxito simplemente tomando cursos en línea y aprendiendo por su cuenta la materia.

La cantidad de datos que recopilan las organizaciones ha crecido exponencialmente en los últimos años, lo que ha dado lugar a la aparición de muchas nuevas funciones de machine learning. 

En este artículo, analizaremos algunas opciones profesionales relacionadas con machine learning que vale la pena considerar en 2026.

Los 7 mejores trabajos en machine learning

A continuación, destacamos algunos de los mejores empleos en machine learning en 2026. También hemos seleccionado algunas de las habilidades esenciales que necesitarás para trabajar en estos puestos y cursos que pueden ayudarte a conseguir los empleos pertinentes. Si estás buscando las mejores oportunidades de machine learning en el sector de los datos, echa un vistazo a la sección «Empleos» de DataCamp para encontrar puestos que se adapten a tus habilidades.

1. Científico de datos

En primer lugar, exploremos el papel de un científico de datos para comprender en qué consiste realmente este trabajo.

Los científicos de datos son personas que aportan valor empresarial a una organización con la ayuda de los datos. 

Como científico de datos, debes ser capaz de recopilar, preprocesar y analizar grandes cantidades de datos para desarrollar conocimientos que resuelvan un problema empresarial. También se te pedirá que emplees técnicas de modelado de machine learning para desarrollar predicciones que impulsen el crecimiento del negocio.

Habilidades necesarias para convertirse en científico de datos:

Se espera que los científicos de datos tengan un buen dominio de al menos un lenguaje de programación, generalmente R o Python. También deberías ser capaz de extraer y manipular datos con SQL, crear algoritmos de machine learning y analizar conjuntos de datos utilizando técnicas estadísticas. Los paquetes de Python como Numpy, Pandas, Matplotlib y Keras son utilizados habitualmente por los equipos de ciencia de datos de las empresas para el análisis de datos y la creación de modelos. Es recomendable aprender a trabajar con estos paquetes, ya que algunos entrevistadores de ciencia de datos pondrán a prueba tus conocimientos sobre ellos.

Si deseas desarrollar tus habilidades en ciencia de datos y conseguir un trabajo en este campo, DataCamp ofrece dos excelentes programas profesionales para ayudarte a dar los primeros pasos: Ciencia de datos con Python y Ciencia de datos con R.

Como científico de datos, también se te pedirá que traduzcas los requisitos empresariales en modelos funcionales de machine learning. Para ello, es necesario que conozcas bien el campo en el que trabajas. Si deseas trabajar en marketing, por ejemplo, es recomendable que aprendas algunas métricas y términos de marketing de uso frecuente, ya que esto te ayudará a comprender mejor el problema empresarial en cuestión antes de realizar un análisis.

Toma este curso de análisis de marketing de DataCamp para adquirir conocimientos específicos del ámbito y destacar entre otros aspirantes a científicos de datos.

Para comprender mejor lo que las empresas esperan de los científicos de datos, echa un vistazo a esta oferta de empleo de HP:

Según Glassdoor, en 2026, el salario medio de un científico de datos en Estados Unidos será de entre 143 000 y 197 000 dólares al año. En las grandes empresas tecnológicas como Googley Metay Apple, esta cifra aumenta hasta una media de 170 000 dólares, llegando a casi 300 000 dólares en el caso de las personas mejor pagadas. 

2. Ingeniero de MLOps

Los ingenieros de MLOps producen y escalan modelos predictivos creados por científicos de datos. Tu trabajo consiste en convertir el código de ciencia de datos en un producto final funcional con el que los usuarios puedan interactuar.

A continuación, se muestra un ejemplo del tipo de tareas en las que trabajarás como ingeniero de MLOps:

Te incorporas a una compañía aérea, y los científicos de datos que trabajan allí crean un algoritmo de machine learning para predecir qué usuarios son más propensos a contratar un seguro de vuelo. Todo el modelo se crea en un cuaderno Jupyter Notebook, y debes integrarlo en el sitio web de la empresa.

El sistema que crees debe ser capaz de redirigir a los clientes a diferentes puntos de contacto del sitio web en función de sus acciones. Por ejemplo, si el algoritmo de machine learning predice que es probable que el cliente adquiera un seguro, se le redirigirá a una página web en la que se muestran diferentes planes de seguro de vuelo. 

Después de implementar el algoritmo de machine learning, debes implementar un proceso para supervisar continuamente el rendimiento del modelo. Los datos del mundo real cambian constantemente, por lo que el modelo predictivo puede degradarse. Es necesario comprobar periódicamente las métricas y los registros para comprender dónde están surgiendo los problemas, y si el modelo no funciona bien en producción, es posible que haya que volver a entrenarlo.

También debes realizar el control de versiones de los datos y los modelos cuando sea necesario. Cualquier modificación que se realice en el conjunto de datos de entrenamiento o en el algoritmo predictivo debe ser programada, y deben conservarse las versiones anteriores para garantizar que puedan restaurarse en cualquier momento.   

Por último, como ingeniero de MLOps, debes verificar que el sistema que creas sea seguro y que no se comprometa ningún dato confidencial de los usuarios. Para lograrlo, puedes implementar mecanismos de control de acceso, verificar que la infraestructura creada cumpla con las políticas de cumplimiento e introducir capacidades eficaces de generación de informes de modelos.

Habilidades necesarias para convertirse en ingeniero de MLOps:

Como ingeniero de MLOps, por lo general no se te pedirá que crees un algoritmo predictivo desde cero. Sin embargo, se seguirá esperando que trabajes con bibliotecas de machine learning como Tensorflow, Keras y PyTorch, así que asegúrate de añadirlas a tu arsenal de herramientas.

También debes comprender los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que gran parte de tu trabajo consiste en refactorizar los códigos de los científicos de datos y prepararlos para su producción.

Por último, dado que tu tarea principal es automatizar los flujos de trabajo de machine learning, debes comprender los conceptos de desarrollo de software y MLOps, como los procesos de CI/CD. 

Para comprender mejor qué es exactamente lo que las empresas esperan de un ingeniero de MLOps, echa un vistazo a esta oferta de trabajo para ingeniero de MLOps publicada por Manifold:

El salario medio de un ingeniero de MLOps en EE. UU. es de 164 000 dólares al año.

3. Ingeniero de machine learning

Mientras que el trabajo de un científico de datos se centra en la creación de modelos predictivos, un ingeniero de machine learning diseña productos de IA escalables con los que los usuarios finales pueden interactuar. 

Existen algunas diferencias entre un ingeniero de machine learning y un científico de datos.

Los científicos de datos escriben código principalmente en R o Python, analizan datos y crean modelos predictivos para resolver los problemas empresariales de una compañía. Gran parte de tu trabajo es muy estadístico y gira en torno a la generación de información empresarial.

Por otro lado, los ingenieros de machine learning son responsables de crear y entrenar los procesos de machine learning. En algunos casos, también realizan tareas de MLOps, como poner en producción estos modelos y supervisar y volver a entrenar continuamente los algoritmos predictivos cuando es necesario. 

A continuación, se muestra un ejemplo del tipo de tareas en las que trabajarás como ingeniero de machine learning:

Te contratan en una empresa de streaming musical y te incorporas al equipo de producto. Se requiere que construyas un sistema de recomendaciones y que envíes este modelo a producción. La aplicación que implementes debe recopilar datos de los usuarios y proporcionar a cada cliente recomendaciones personalizadas basadas en sus preferencias musicales existentes. También debes supervisar constantemente el rendimiento del modelo y volver a entrenar el sistema de recomendación cuando sea necesario.

Habilidades necesarias para convertirse en ingeniero de machine learning:

Los ingenieros de machine learning se encuentran en la intersección entre la ciencia de datos y la ingeniería de software, y se espera que posean conocimientos sobre ambos campos. Si deseas convertirte en ingeniero de machine learning, asegúrate de aprender estadística, probabilidad y los fundamentos del modelado de machine learning. 

También debes comprender los principios de la ingeniería de software, como la abstracción, la modularidad y el control de versiones, ya que crearás aplicaciones escalables con las que interactuarán los usuarios finales. 

Por último, como ingeniero de machine learning, debes poseer conocimientos sobre MLOps y estar bien versado en las mejores prácticas relacionadas con la implementación de modelos de ciencia de datos en la producción.

Aquí hay una captura de pantalla de la oferta de empleo de ingeniero de machine learning de Spotify:

Según Indeed, el salario medio de un ingeniero de machine learning en EE. UU. es de 162 000 dólares anuales. Sin embargo, grandes empresas como Meta, Netflixy Apple ofrecen un salario base de más de 180 000 dólares para un puesto de ingeniero de ML, lo que está a la par con los salarios de sus científicos de datos.

Si deseas aprender las habilidades necesarias para convertirte en ingeniero de machine learning, DataCamp Fundamentos de machine learning con Python de Datacamp es un excelente punto de partida.

También puedes leer este artículo para obtener más información sobre la función de un ingeniero de machine learning y cómo puedes convertirte en uno. 

Descargo de responsabilidad: Hay mucho solapamiento entre las funciones de un científico de datos, un ingeniero de machine learning y un ingeniero de MLOps. Aunque este artículo ofrece una explicación de las tres funciones basándose en sus definiciones tradicionales, las empresas pueden contratar personal para estos puestos de trabajo de forma intercambiable. 

4. Consultor en ciencia de datos

Como consultor de ciencia de datos, trabajarás con una empresa de consultoría para desarrollar soluciones de machine learning e inteligencia artificial para sus clientes. 

En un puesto típico de ciencia de datos, trabajas para una sola empresa en un ámbito fijo y resuelves problemas empresariales dentro de la organización. Sin embargo, como consultor, trabajarás en muchos proyectos con clientes de diferentes sectores.

Hay dos tipos de consultores de ciencia de datos. El primero es un consultor de estrategias de machine learning que desarrolla una estrategia basada en la inteligencia artificial para resolver el problema de un cliente, pero no la implementa realmente. Las consultoras de primer nivel, como McKinsey y BCG, entran en esta categoría, y sus consultores conceptualizan soluciones en lugar de crear sistemas integrales.

El segundo tipo de consultor de ciencia de datos es el constructor. Empresas como Deloitte y Accenture entran en esta categoría, y sus científicos de datos implementan productos de IA totalmente funcionales para sus clientes.

Habilidades necesarias para convertirse en consultor de ciencia de datos:

Hay muchos puntos en común entre el papel de un científico de datos estándar y el de un consultor de ciencia de datos. Se espera que ambos sepan cómo crear algoritmos de machine learning, analizar grandes cantidades de datos y aportar valor empresarial gracias a su experiencia.

Sin embargo, a menudo también se espera que los consultores en ciencia de datos tengan unas habilidades de comunicación y presentación excepcionales, ya que interactúan con los clientes. La mayor fortaleza de un consultor es su capacidad para traducir datos en información útil que las personas sin conocimientos técnicos puedan comprender fácilmente. 

Si te interesa convertirte en consultor de ciencia de datos y deseas perfeccionar tus habilidades en la narración de datos, puedes realizar el cursoConceptos de comunicación de datos de DataCamp.

Además, dado que los consultores trabajan en muchos proyectos diferentes para una gran variedad de clientes, se les exige que sean capaces de utilizar un amplio conjunto de herramientas. Por ejemplo, mientras que la mayoría de las empresas exigen conocimientos de R o Python como requisito previo para un puesto de trabajo en machine learning, McKinsey suele exigir a los candidatos que dominen ambos lenguajes para convertirse en consultores. 

Aquí tienes una captura de pantalla de la descripción del puesto de consultor de ciencia de datos de McKinsey:

Según Glassdoor, el salario medio de un consultor en ciencia de datos es de 118 000 dólares al año. Sin embargo, las principales consultoras, como McKinsey y BCG pagan a sus consultores de ciencia de datos una media de entre 160 000 y 200 000 dólares al año.

5. Investigador científico en machine learning

Mientras que un científico de datos crea modelos de machine learning para impulsar el valor empresarial, un científico investigador crea soluciones de IA personalizadas desde cero. Un investigador en machine learning trabaja en una institución académica o en una gran empresa como Google que financia la investigación.

La investigación sobre machine learning se basa en gran medida en la teoría, y los investigadores suelen centrarse en desarrollar nuevos modelos de machine learning o mejorar el rendimiento de los algoritmos existentes. 

Existe un marcado contraste entre los profesionales del machine learning y los científicos investigadores.

En la investigación sobre el aprendizaje automático, incluso un aumento marginal del 0,2 % en la precisión del modelo puede considerarse un gran avance y merece la pena escribir un artículo al respecto. Por el contrario, alguien que trabaje en la implementación de una solución de machine learning para una organización no se preocuparía realmente por un pequeño aumento del rendimiento, especialmente si ello supone un gasto de tiempo y potencia computacional para la empresa. 

Además, mientras que los profesionales del sector del machine learning suelen ser generalistas capaces de gestionar flujos de trabajo de proyectos de principio a fin, los investigadores están altamente especializados en un único aspecto del campo y continúan realizando descubrimientos en esa área específica. 

Habilidades necesarias para convertirse en investigador científico en machine learning:

Dado que los investigadores en machine learning son académicos altamente especializados, a menudo se les exige tener un título de máster o doctorado, ser expertos en la redacción de artículos de investigación y conocer al menos un lenguaje de programación. También son necesarias habilidades de machine learning en un campo específico, como la optimización o el análisis de regresión.

Aquí tienes una captura de pantalla de la descripción del puesto de investigador científico en machine learning de Google:

Según Glassdoor, el salario medio anual de un investigador científico en machine learning es de 151 124 dólares.

Si quieres convertirte en investigador científico en machine learning, pero no sabes por dónde empezar, echa un vistazo a el programa de aprendizaje«Científico de machine learning con Python»de DataCamp. 

6. Ingeniero de visión artificial

Como ingeniero de visión artificial, desarrollarás modelos de detección de objetos, reconocimiento facial y estimación de posturas para diversos casos de uso organizativos. 

Si trabajaras en una empresa que desarrolla soluciones de seguridad, por ejemplo, es posible que te encargaran desarrollar un sistema de detección de intrusiones para identificar y prevenir amenazas de manera oportuna.

El papel de un ingeniero de visión artificial es muy especializado, ya que tu área de especialización se limita a un único ámbito. Las empresas que contratan ingenieros de visión artificial suelen esperar que aporten soluciones novedosas en este campo o que mejoren las soluciones existentes.

Esto difiere de un puesto generalista como el de ingeniero de aprendizaje automático, en el que se pueden aplicar modelos preentrenados o paquetes existentes para resolver un problema empresarial.

Habilidades necesarias para convertirse en ingeniero de visión artificial:

Para convertirte en ingeniero de visión artificial, necesitas tener sólidos conocimientos de programación y algunos conocimientos sobre los principios de la ingeniería de software. Aprende a resolver preguntas sobre DSA (estructuras de datos y algoritmos), ya que suelen aparecer con frecuencia en las entrevistas. 

Dado que vas a desarrollar aplicaciones de visión artificial, necesitas saber cómo traducir los requisitos de la empresa en un producto final. Por lo tanto, se espera que tengas algunos conocimientos sobre diseño de sistemas. 

Por último, aprende cálculo, estadística, optimización matemática y álgebra lineal, ya que son los pilares de los algoritmos de machine learning. Si eres principiante en machine learning y careces de los conocimientos matemáticos básicos necesarios, puedes empezar por realizar el curso de DataCamp Introducción al álgebra lineal de Datacamp.

Si deseas comprender mejor las habilidades necesarias para convertirte en ingeniero de visión artificial, echa un vistazo a esta oferta de empleo de Tesla:

Según Indeed, el salario medio de un ingeniero de visión artificial es de 124 000 dólares al año. En empresas como Meta y Apple, esta cifra puede ascender a entre 150 000 y 200 000 dólares anuales.

7. Instructor de machine learning

Una vez que hayas adquirido competencia en el campo, puedes empezar a crear contenido sobre el tema para formar a los aspirantes a machine learning. El campo del machine learning es amplio, y muchos estudiantes de diferentes procedencias están intentando aprender por su cuenta esta materia a través de Internet.

Los sitios de aprendizaje en línea como DataCamp suelen buscar formadores que puedan satisfacer las necesidades de estos estudiantes, y tú siempre puedes solicitar ser instructor en la plataforma.

YouTube y Udemy también son excelentes lugares para empezar si tienes en mente temas específicos que te gustaría compartir con la comunidad de machine learning.

Todas estas son excelentes maneras de generar ingresos pasivos gracias a tu experiencia, sin dejar tu trabajo a tiempo completo.

Habilidades necesarias para convertirse en instructor de machine learning:

Como instructor de machine learning, debes tener habilidades de comunicación excepcionales y ser capaz de explicar conceptos muy técnicos a un público sin conocimientos técnicos. Por lo general, se espera que tengas cierta experiencia trabajando en el campo del machine learning, pero esto no siempre es un requisito imprescindible, siempre y cuando puedas demostrar un conocimiento suficiente de la materia que impartes.

Aquí hay una captura de pantalla de una oferta de trabajo como instructor de machine learning publicada por una plataforma de aprendizaje en línea llamada FourthBrain:

Según Glassdoor, el salario medio anual de un formador en machine learning en Estados Unidos es de 124 812 dólares. Sin embargo, dado que la mayoría de las empresas contratan a instructores autónomos o les pagan en función de los ingresos generados por los cursos, esta cantidad puede variar. Por ejemplo, los mejores instructores de machine learning en Udemy, como José Portilla, ganan aproximadamente entre 1 y 4 millones de dólares solo con tus cursos en línea.

Decidir una trayectoria profesional en el ámbito del machine learning

Como se puede deducir de las opciones profesionales enumeradas anteriormente, machine learning es un campo que ofrece enormes oportunidades a personas de diferentes procedencias. Los empleos en este sector están muy bien remunerados, con un salario anual de 100 000 dólares en el extremo inferior de la escala salarial. 

La ciencia de datos es una de tus opciones profesionales si buscas un puesto relacionado con machine learning, pero no es la única. Es importante elegir un puesto que se ajuste a tus objetivos y valores, así que tómate tu tiempo para seleccionar el trabajo que más te interese.

Por ejemplo, si te gusta comunicarte con gente a diario y eres muy persuasivo por naturaleza, probablemente te iría bien como consultor o instructor de ciencia de datos. Sin embargo, si eres una persona más técnica a la que le gusta programar y crear productos integrales, entonces deberías plantearte seguir una carrera en machine learning o ingeniería MLOps.

Las funciones especializadas, como la investigación en machine learning, pueden convertirse en carreras satisfactorias si te inclinas por un área específica, como el reconocimiento de voz o la visión artificial. ¿Alguna vez has pensado que sería emocionante ayudar a desarrollar el sistema de detección de objetos de Tesla para mejorar las capacidades de conducción autónoma del coche? Si es así, un trabajo como ingeniero de visión artificial podría ser adecuado para ti.

Al fin y al cabo, todos los puestos de machine learning están bien remunerados y ofrecen posibilidades de crecimiento y mejora continuos. Ningún trabajo es mejor que otro, y la decisión final sobre tu carrera profesional depende únicamente de tus intereses y capacidades.