Análisis de Empleos en Machine Learning: Un Enfoque Basado en Datos de 1,000 Ofertas Laborales en 2025

Durante el último año, el mundo ha sido testigo de un auge sin precedentes en la inteligencia artificial generativa. Herramientas como ChatGPT, Midjourney y Claude han revolucionado la forma en que escribimos, programamos, diseñamos e incluso pensamos. Detrás de estos avances están los grandes modelos de lenguaje y el rápido progreso del machine learning. A medida que la GenAI continúa evolucionando a un ritmo vertiginoso, las empresas de todos los sectores compiten por mantenerse al día —no solo adoptando estas tecnologías, sino contratando el talento capaz de desarrollarlas y escalarlas.

¿Pero cómo se refleja realmente este auge en el mercado laboral?

Para responder a esta pregunta, analizamos un conjunto de 1,000 ofertas de trabajo relacionadas con machine learning, recopiladas de portales de empleo y páginas corporativas en Estados Unidos entre finales de 2024 y principios de 2025. Desde el surgimiento del rol de ingeniero en GenAI hasta la constante demanda de perfiles tradicionales en ML, estos datos ofrecen una visión clara de hacia dónde se dirige la industria —y quiénes están impulsando el cambio.

Vamos a sumergirnos en los números.

El conjunto de datos utilizado en este blog fue descargado de Kaggle. El análisis es respaldado por Powerdrill. 

¿En qué estados o ciudades se contrata más talento en Machine Learning?

¿Te preguntas dónde hay más oportunidades laborales para ingenieros en machine learning? Analizamos las 10 principales ciudades y estados de EE. UU. con mayor demanda de estos perfiles —y los resultados no sorprenden.

A la cabeza se encuentra San Francisco, California, con 105 ofertas de empleo, seguida de cerca por Los Ángeles, California, con 90 vacantes. El resto del ranking incluye los principales polos tecnológicos del país:

• Menlo Park, CA – 39 ofertas

• San José, CA – 33

• Seattle, WA – 33

• San Francisco (listados adicionales) – 31

• Nueva York, NY – 28

• Mountain View, CA – 25

• Santa Mónica, CA – 19

• Boston, MA – 17

Conclusiones clave

• California lidera ampliamente el panorama de contrataciones en ML, con San Francisco y Los Ángeles al frente.

• La Bahía de San Francisco (Menlo Park, San José, Mountain View y alrededores) sigue consolidándose como el principal centro de talento en machine learning.

• Fuera de California, Seattle, Nueva York y Boston también muestran una fuerte demanda, reflejando un impulso nacional por expertos en inteligencia artificial.

¿Cómo ha evolucionado la demanda de ingenieros en machine learning?

La contratación en machine learning está en auge. Al observar los datos, una tendencia se vuelve evidente: el verdadero boom de contrataciones comenzó a principios de 2025.

Entre diciembre de 2022 y la mayor parte de 2024, las publicaciones de empleo se mantuvieron estables y discretas, sin señales de un crecimiento masivo. Pero esa calma fue temporal.

En marzo de 2025, la demanda se disparó con 425 ofertas laborales, seguida por 433 en abril, marcando un salto significativo en comparación con meses anteriores.

El aumento coincide con la adopción acelerada de tecnologías GenAI y con inversiones empresariales en infraestructuras de modelos de lenguaje grande (LLM). Las empresas han pasado de la experimentación a la acción: ahora están contratando equipos reales para desarrollar, integrar y escalar soluciones basadas en IA.

¿Quién está contratando? Las empresas líderes en la carrera por el talento en machine learning

El auge de los puestos en machine learning no solo tiene que ver con dónde se contrata, sino también con quién está liderando esta ola de contrataciones. Nuestro análisis de 1,000 ofertas laborales revela un panorama competitivo, pero algunos grandes nombres están claramente a la cabeza.

TikTok encabeza la lista con 88 ofertas de empleo relacionadas con ML, más del doble que cualquier otra empresa. Le sigue Meta, con 39 vacantes, lo que confirma su fuerte apuesta por la infraestructura y la investigación en inteligencia artificial.

Otras empresas destacadas incluyen:

• Snap Inc., Adobe y Splunk – 18 ofertas cada una

• Netflix y DoorDash – 17 ofertas

• Amazon – 15

• AWS (Amazon Web Services) – 13

• Slack y Waymo – 11 cada una

Conclusiones clave

• TikTok y Meta dominan el panorama de contratación en ML, lo que refleja una expansión agresiva en iniciativas de IA y GenAI.

• Hay una mezcla diversa de actores tecnológicos —desde streaming (Netflix), logística (DoorDash) hasta herramientas empresariales (Slack)— que están buscando talento en machine learning.

• El “long tail” de empresas con volúmenes de contratación más pequeños pero constantes demuestra que la demanda de perfiles en ML ya no es exclusiva del Big Tech.

Hoy en día, prácticamente todas las industrias están en la carrera por atraer a los mejores talentos en machine learning.

¿Qué títulos de empleo tienen más demanda?

Los títulos de los puestos no solo indican funciones, sino que también revelan cómo las empresas están estructurando sus equipos de inteligencia artificial. En nuestro análisis de 1,000 ofertas, un título destaca claramente por encima del resto.

• "Machine Learning" lidera el ranking, con 786 menciones en títulos de empleo. Esto incluye cualquier puesto que contenga “machine learning” o “ML”, lo que refleja la gran prioridad que tienen estas habilidades para las empresas.

• "Data Scientist" ocupa el segundo lugar, con 116 ofertas, mostrando que los científicos de datos siguen siendo clave en equipos centrados en datos.

• La categoría "Otros", que agrupa títulos fuera de los perfiles más comunes, aparece 74 veces.

• Los puestos con menciones explícitas de "IA" (Inteligencia Artificial) aparecen 20 veces, lo que indica un enfoque más general o conceptual del rol.

• "Applied Scientist" es el título más escaso, con solo 1 aparición, lo que sugiere que se utiliza de forma muy específica en empresas como Amazon o Microsoft.

Conclusiones clave

• El término “Machine Learning” domina el panorama, indicando una preferencia por perfiles altamente especializados sobre talentos generalistas en IA.

• Data Scientist sigue siendo un rol esencial, especialmente en empresas que priorizan el análisis de datos para impulsar sus decisiones.

• Títulos como “AI” o “Applied Scientist” son menos frecuentes, lo que sugiere estrategias de contratación más nicho o definiciones internas particulares.

A medida que la GenAI redefine las estructuras de los equipos, el puesto de Ingeniero en Machine Learning no solo es popular, sino que se está convirtiendo en el nuevo estándar en el mundo laboral.

¿Qué niveles de experiencia buscan las empresas en roles de Machine Learning?

No todos los puestos en machine learning tienen el mismo nivel de experiencia. Nuestro análisis revela una tendencia clara: las empresas priorizan la contratación de perfiles junior y mid-level, mientras que los roles de liderazgo son mucho menos frecuentes.

Así se distribuyen los niveles de seniority en las 1,000 ofertas analizadas:

• Nivel medio-senior: el más solicitado, con 371 vacantes, lo que indica que las empresas valoran candidatos con 3–5 años de experiencia práctica y capacidad de aportar desde el primer día.

• Nivel inicial: sigue de cerca, con 300 ofertas, una excelente oportunidad para recién graduados y talentos emergentes.

• Sin especificar (Not Applicable): aparece en 209 publicaciones, generalmente en ofertas que no detallan el nivel de experiencia requerido.

• Prácticas y pasantías: con 70 vacantes, muestran un compromiso por parte de las empresas en formar la próxima generación de especialistas en ML.

• Nivel asociado (Associate): se observa en 32 casos, apuntando a roles de transición o perfiles en etapa temprana.

• Nivel directivo: muy escaso, con solo 5 ofertas.

• Roles ejecutivos: prácticamente inexistentes, con solo 1 publicación en toda la muestra.

Conclusiones clave

• El nivel medio-senior es el más demandado, ideal para profesionales con algunos años de experiencia en ML.

• El nivel inicial tiene fuerte presencia, lo que sugiere que muchas empresas están dispuestas a formar talento desde cero.

• Los roles de liderazgo son limitados, probablemente porque la toma de decisiones en IA aún está concentrada en perfiles muy especializados o estructuras reducidas.

Para quienes inician su carrera o buscan pasar a un rol más técnico en machine learning, el mercado es prometedor, siempre que cuenten con las habilidades adecuadas.

¿Qué habilidades buscan realmente las empresas en candidatos de Machine Learning?

En el competitivo mundo del machine learning, las herramientas que dominas pueden marcar la diferencia. Analizamos 1,000 ofertas laborales en EE. UU. para identificar las habilidades más demandadas por los empleadores en 2025 — y los resultados son reveladores.

Principales habilidades solicitadas:

• Python: lidera con 752 menciones. Es el lenguaje esencial para todo profesional de ML. No saber Python es quedarse fuera del juego.

• AWS: aparece en 493 ofertas, dejando claro que el dominio de la nube (especialmente Amazon Web Services) es un requisito estándar para desplegar modelos a escala.

• PyTorch y TensorFlow: con 469 y 388 menciones respectivamente, ambos frameworks de deep learning son altamente valorados. No hay un claro ganador, pero dominar los dos es una gran ventaja.

• SQL: mencionado en 294 ofertas, sigue siendo clave para la manipulación de datos y consultas en bases relacionales.

• LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala): presentes en 206 vacantes, reflejan el creciente impacto de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en el mercado laboral.

• MLOps: con 142 menciones, aunque es la habilidad menos frecuente en la lista, su presencia está en aumento, especialmente en empresas que buscan escalar modelos a producción.

Conclusiones clave

• Python es obligatorio: sin excepción.

• La nube (AWS) es casi igual de importante, especialmente para roles enfocados en producción.

• PyTorch y TensorFlow siguen siendo habilidades troncales — dominar ambos puede abrirte más puertas.

• LLMs y MLOps aún no son universales, pero están creciendo rápidamente y te darán ventaja si buscas roles en equipos avanzados de GenAI.

Ya sea que estés empezando o seas un ingeniero de ML con experiencia, alinear tu stack de habilidades con estas tecnologías demandadas será clave para avanzar profesionalmente en 2025.

¿Cuáles son los títulos de trabajo más comunes en el campo del Machine Learning?

Los títulos de trabajo revelan cómo las empresas estructuran sus equipos de IA — y qué tipo de talento están realmente buscando. Analizamos los 10 títulos más frecuentes entre 1,000 ofertas laborales relacionadas con el machine learning, y los resultados son claros:

Títulos más solicitados:

• Machine Learning Engineer: con 243 menciones, es el título más dominante, consolidándose como el estándar en contrataciones de ML.

• Data Scientist: aparece en 53 ofertas, aún relevante, aunque claramente por detrás del rol de ML Engineer.

• Otros títulos frecuentes incluyen:

  • Software Engineer, Machine Learning – 30 menciones

  • Senior Machine Learning Engineer – 22

  • ML Engineer (varios niveles en Slack) – 9

  • ML Engineer para plataformas de IA (remoto) – 8

  • ML Engineer II – 8

  • Artificial Intelligence / Data Scientist Intern – 8

  • Software Engineer – 7

Conclusiones clave

• Machine Learning Engineer es el nuevo estándar: demuestra la madurez y especialización de los equipos de IA actuales.

• Data Scientist sigue siendo importante, aunque con un enfoque más orientado a datos y menos a ingeniería.

• La variedad de títulos (“ML Engineer II”, “AI Platform”, etc.) indica que las empresas están ajustando los nombres para reflejar nivel, enfoque técnico y modalidades remotas.

Reflexión Final: ¿Qué nos dice este análisis sobre el mercado laboral de ML?

Desde el repunte de contrataciones a inicios de 2025, hasta la demanda de habilidades como Python, AWS y PyTorch, este análisis de 1,000 vacantes revela un mercado laboral de ML en plena expansión, alimentado por los avances en GenAI y modelos de lenguaje grandes (LLMs).

California lidera la contratación, con ciudades como San Francisco, Los Ángeles y Menlo Park a la cabeza. Sin embargo, el talento en ML es cada vez más solicitado a nivel nacional, con empresas de todos los tamaños — desde gigantes como TikTok y Meta hasta startups — invirtiendo en capacidades de IA.

Las contrataciones se centran en roles de nivel medio y de entrada, lo que indica que las empresas están construyendo sus equipos técnicos desde cero.

Si buscas abrirte camino en el mundo del ML, o si tu empresa quiere destacarse en la era de la inteligencia artificial, este informe es una clara señal: el mercado de trabajo en machine learning no solo está activo — está en plena aceleración. Y las habilidades, títulos y ubicaciones que son tendencia hoy, definirán el futuro del sector.