¿Qué perfiles profesionales buscan las tecnológicas españolas cubrir de aquí a final de año?

El equipo de People de la tecnológica Paradigma Digital ha recopilado las principales tendencias en contratación en el sector tecnológico durante el primer semestre de 2024 y las ha analizado para avanzar qué podemos esperar de aquí a final de año.

Entre las tendencias destacan que “en lo que va de año los perfiles cloud siguen encabezando la lista de profesionales más demandados por las empresas y por los proyectos en los que estamos trabajando, dada la importancia de integrar componentes en entornos cloud” señalan desde Paradigma.

Además, desde la tecnológica apuntan cómo “las empresas comienzan a demandar cada vez más al lingüista computacional, si bien los profesionales más solicitados continúan siendo los ingenieros de datos, sistemas o arquitectos.”

Por otra parte, la búsqueda de perfiles específicos y cualificados junto con la rápida evolución tecnológica requiere de una apuesta por la formación continua, como explican: “desde Paradigma Digital somos conscientes de lo rápido que evoluciona todo y por ello ofrecemos a todos nuestros profesionales una cultura de formación continua donde damos especial peso a nuestra comunidad interna, desde la que se generan dinámicas de equipo para compartir experiencias y aprovechar sinergias de otros equipos, así como las formaciones más específicas en tecnologías punteras, meetups, acceso a certificaciones o a través de nuestra presencia en los principales eventos Tech del país. Somos una empresa que pone la experiencia y el aprendizaje de nuestros profesionales al servicio de la comunidad, creando contenido en RRSS, participando en webinars, eventos, podcasts tecnológicos o a través de vídeos en nuestro canal de YouTube.”

Entre los perfiles profesionales que serán demandados de aquí a final de año, el equipo de selección de Paradigma Digital apunta a los siguientes:

1. Arquitecto de software EDA: la arquitectura basada en eventos (EDA) es un patrón de arquitectura moderna diseñado a partir de servicios pequeños y desacoplados que publican, consumen o enrutan eventos.
2. Especialista Real Time: se refiere al procesamiento y la manipulación inmediata de los datos cuando ingresan a un sistema. Esta forma de procesamiento de datos responde dinámicamente a la entrada de nuevos datos, actualizando cualquier estructura de datos, aplicaciones o tableros relacionados en tiempo real.
3. Arquitecto Cloud: es 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 de crear un plano de compilación para implementar y ejecutar aplicaciones en la nube.
4. Desarrollador de aplicaciones web multiplataforma con conocimientos en Accesibilidad: el desarrollador web continúa siendo uno de los perfiles que lideran el top diez de profesionales más buscados por las tecnológicas con foco en la accesibilidad web, es decir, la capacidad de que las páginas web sean utilizables por el mayor número de personas, independientemente de sus habilidades o discapacidades. En 2023 se aprobó el acta europea de accesibilidad, una ley que obliga a todos los servicios digitales a cumplir lo que se denomina las pautas de accesibilidad para el contenido web nivel Doble-A.
5. Lingüista computacional: se encargan de desarrollar y mantener recursos, principalmente corpus anotados, que son fundamentales para diversas aplicaciones en procesamiento del lenguaje natural.
6. ML Engineer: su labor es diseñar, crear y optimizar modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en diversas áreas.
7. MLOps Engineer: se sitúa entre Aprendizaje Automático, Ingeniería de Software / Datos y DevOps, combinando buenas prácticas de todos ellos para permitir una implementación exitosa.
8. Data Architect: es un experto digital que tiene como responsabilidad diseñar la estrategia de datos de la empresa en la que trabaja lo que influye directamente en la óptima o fallida toma de decisiones de negocio. 
9. IA Data Engineer: su principal objetivo es adquirir, limpiar y analizar los datos para extraer información relevante que pueda ser utilizada en el desarrollo de soluciones de Machine Learning con altos niveles de exactitud. Adquisición, limpieza y análisis de datos. Se encarga de la adquisición de datos, que implica recopilar y obtener una amplia variedad de fuentes de datos relevantes para el problema en cuestión.

Desde la tecnológica recuerdan además la importancia no sólo de los conocimientos y experiencia sino las habilidades denominadas soft, en especial la capacidad la proactividad para buscar soluciones eficientes al abordar proyectos complejos, así como trabajar de forma colaborativa con el resto del equipo e interactuar en todas las etapas del proyecto.