Los perfiles tecnológicos han adquirido una relevancia fundamental en las organizaciones, pues gracias a ellos mejoran su competitividad, innovan y se adaptan de manera más rápida a los cambios del entorno digital. Dentro de este contexto, la compañía de servicios y consultoría Paradigma Digital ha estudiado y analizado cuáles son los perfiles que más se buscan, basándose para ello en las tendencias de contratación en este sector a lo largo de la primera mitad de 2024. 

Perfiles tecnológicos más demandados

Los nueve perfiles tecnológicos que ha establecido como los más demandados por las empresas en lo que queda de año son los siguientes:

  • Arquitecto de software EDA: está especializado en el diseño, desarrollo e implantación de arquitecturas de software basadas en eventos que suceden dentro de un sistema, reaccionando en tiempo real a los cambios que suceden.
  • Especialista Real Time: es un ingeniero de software que gestiona y optimiza flujos de trabajo, procesos y sistemas que requieren de una acción o respuesta inmediata. Algunas de sus funciones incluyen: análisis predictivos, gestión de servicios de comunicación en tiempo real, optimización en la asignación de recursos, y control del rendimiento y latencia.
  • Arquitecto Cloud: es el responsable de determinar cómo se integran los componentes en entornos de nube, permitiendo agrupar, compartir y escalar recursos a través de una red. Se encarga también de crear un plano de compilación para implementar y ejecutar aplicaciones en la nube.
perfiles tecnológicos más demandados
  • Desarrollador de aplicaciones web multiplataforma con conocimientos en Accesibilidad: el perfil de desarrollador web sigue siendo uno de los más buscados con el foco puesto ahora en la accesibilidad web; es decir, la capacidad de que las páginas web sean utilizables por el mayor número de internautas, independientemente de sus habilidades o discapacidades. 
  • Lingüista computacional: es el encargado de desarrollar y mantener recursos, principalmente corpus anotados, claves para diversas aplicaciones en procesamiento del lenguaje natural.
  • ML Engineer: su trabajo consiste en diseñar, crear y optimizar modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en diversas áreas.
  • MLOps Engineer: despliegue de modelos en producción, automatización del flujo de trabajo en áreas de Machine Learning o gestión de los datos. Estas son algunas de las tareas que desempeña este perfil tecnológico, clave en los modelos de aprendizaje automático. 
  • Data Architect: diseña la estrategia de datos de la empresa en la que trabaja, lo que influye de manera directa en la óptima o fallida toma de decisiones de negocio. 
  • IA Data Engineer: adquiere, limpia y analiza los datos para extraer información relevante que se emplea en el desarrollo de soluciones de Machine Learning con altos niveles de exactitud. Esta adquisición implica recopilar y obtener una amplia variedad de fuentes de datos relevantes para el problema en cuestión.