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.
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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.
- 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.