Qué habilidades buscan las empresas de IA: lo que revelan sus ofertas

La semana pasada, la herramienta de agregación de ofertas de empleo YubHub se unió a la familia de Converly. Extrae ofertas de las páginas de empleo, pasa cada una por una pipeline de enriquecimiento con IA y publica feeds estructurados que puedes enchufar a tu software de portal de empleo o consultar por programa. Título, habilidades, nivel de experiencia, ubicación, modalidad de trabajo, todo normalizado entre empresas: ese dato es oro.

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Las cifras de un vistazo | Anthropic | OpenAI | xAI | DeepMind | Mistral | ElevenLabs | Lo que creo que significa | Sobre los datos

Mientras escribo esto, sigo a 82 empresas de IA. Son más o menos 7.200 ofertas de empleo de los últimos meses, de las que alrededor de ~1.200 siguen activas y por cubrir.

Es bastante el quién es quién de la industria de la IA: OpenAI, Anthropic, xAI, Google DeepMind, Mistral, ElevenLabs, Scale AI y decenas más. Los datos que uso para este artículo vienen directamente de las páginas de empleo oficiales, no de tableros agregados, así que son actuales en lugar de ofertas recicladas de hace semanas.

YubHub: extrae cualquier página de empleadores para feeds automáticos de contenido de empleo

Lo más útil que puedes hacer con la IA es apuntarla a un conjunto de datos grande y desordenado y preguntar qué patrones se esconden ahí. El reconocimiento de patrones a esta escala es tan potente que, para principiantes, basta con añadir el plugin de Claude a Excel. Los usuarios más avanzados pueden usar un MCP o usar Claude Code para escribir un script de análisis en Python que responda a tus preguntas directamente desde el endpoint de la API.

Este artículo es un ejemplo práctico exactamente de eso: YubHub tiene un MCP y una API de estadísticas para que consultes tus propios datos de empleo, curados por la industria que quieras analizar.

7.325 ofertas enriquecidas 415 empresas seguidas 104 feeds activos 82 empresas de IA

Las cifras de un vistazo

Dónde están los empleos: desglose por departamento Las 8 categorías principales de 7.325 ofertas enriquecidas Ingeniería 4.705 (65 %) Ventas 580 (8 %) Operaciones 474 (7 %) Finanzas 395 (5 %) Marketing 315 (4 %) IT 189 (3 %) Diseño 186 (3 %) RR. HH. 105 (1 %)

Ingeniería domina en nuestro mundo. 4.705 de esos más de 7.200 empleos, más o menos el 65 % de todo, tienen un foco en ingeniería. Ventas entra con 580, luego operaciones (474), finanzas (395) y marketing (315). Sin sorpresas particulares, pero los ratios entre empresas en las ofertas cuentan una historia muy distinta, a la que llegaré.

Mix de experiencia por departamento % del total de empleos por categoría. Huecos = roles de staff, ejecutivos o sin clasificar. Entrada Medio Senior Ingeniería 14 % 24 % 52 % n=4.705 Ventas 22 % 30 % 36 % n=580 Operaciones 51 % 23 % 23 % n=474 Finanzas 19 % 28 % 48 % n=395 Marketing 18 % 36 % 44 % n=315 Ingeniería: 52 % senior, pero el 10 % son staff/ejecutivos que la pipeline no agrupa. Operaciones: 51 % de nivel entrada, sobre todo etiquetado de datos en Scale AI.

Miremos primero la experiencia. Los roles senior suponen el 48 % de todos los puestos del conjunto. El nivel medio es el 26 %. El de entrada se sitúa en apenas el 18,6 %. Miremos a ingeniería en concreto: el 52 % de esos roles están en el nivel de experiencia senior. Operaciones se inclina al revés, con un 51 % de nivel de entrada, pero eso es sobre todo trabajo de etiquetado y anotación de datos en empresas como Scale AI.

Las empresas quieren veteranos que ya conozcan el dominio de pe a pa, y las expectativas salariales muestran que están dispuestas a captar talento, a pesar de lo que nos cuentan las noticias sobre despidos masivos «por la IA».

Las modalidades de trabajo cuentan su propia historia. 54,6 % presencial. 33,8 % híbrido. El 100 % remoto supone apenas el 11,2 %; personalmente creo que tener buena gente de forma presencial es la única forma de que funcione la verdadera creatividad técnica y de ingeniería.

Modalidades de trabajo en las empresas de IA Presencial 54,6 % Híbrido 33,8 % 11,2 % Remoto Apenas un 11,2 % totalmente remoto, en una industria que vende herramientas de colaboración y productividad

Ese número me parece bastante revelador. Una industria que vende software de colaboración y productividad no está, al parecer, muy interesada en dejar que su propia gente use esas herramientas desde casa. Casi seguro que es por seguridad: sacad vuestras conclusiones.

Anthropic: la investigación es la estrategia

445 empleos | Categoría principal: Investigación (38 %) | El patrón de contratación más focalizado de cualquier laboratorio que seguimos

De todas las empresas que seguimos, Anthropic tiene el patrón de contratación más focalizado con diferencia. De 445 empleos extraídos de su página de Greenhouse, la inmensa mayoría son puestos de Research Engineer. Muestreé 25 ofertas actuales. Dieciocho tenían ese título. Una más era Research Scientist.

El puñado restante es lo que esperarías de una empresa que aún necesita vender su producto. Head of Partner Sales. Un rol de Finance and Strategy para EMEA con sede en Dublín, Marketplace Quality Assurance, un Copyright Operations Program Manager, que te dice algo hacia dónde van las disputas de PI en esta industria.

Hay también un rol de política pública en Health and Life Science, que apunta a ambiciones verticales más adelante. Pero puedes leer la tesis completa de contratación de Anthropic en una frase: el foso está en la capacidad del modelo en especialidades, y casi toda la plantilla va detrás de esa apuesta.

La oferta de Dublín merece una segunda mirada. Muestra cómo la expansión geográfica se cuela incluso en una empresa tan intensiva en investigación. La infraestructura europea de salida al mercado se está convirtiendo en un requisito para estos laboratorios, lo planificaran o no desde el principio.

OpenAI: la jugada empresarial

614 empleos | La contratación más diversa, ninguna categoría por encima del 18 % | Forward Deployed Engineers señala el giro empresarial

Esperaba que la contratación de OpenAI se pareciera a la de Anthropic, como asumiría el lego que hacen lo mismo. Pero, con 614 ofertas, la estrategia de contratación de OpenAI se lee mucho más como una empresa SaaS empresarial de fase intermedia que como un laboratorio de investigación.

Curiosamente, están contratando Forward Deployed Engineers. Es un título que popularizó Palantir y significa algo concreto: incrustas ingenieros directamente con los grandes clientes, les ayudas a construir integraciones y a resolver sus problemas de dominio sobre el terreno. Es caro, de alto contacto y muy propio de un movimiento de ventas empresariales más que de uno liderado por producto.

La diversidad de roles en OpenAI también es muy interesante: Revenue Accounting. Tax Technology Lead. Revenue Risk and Compliance en al menos tres roles separados. Growth marketing para emails, notificaciones y ciclo de vida, y Account Directors para la expansión de clientes. Un Partner Solutions Engineer con sede en Tokio, un AI Deployment Manager for Education, operando desde Dublín.

Luego está la capa geopolítica. Un Head of National Security Policy for APAC que trabaja desde Singapur. Un Global Safety Response Operations Analyst. Un Researcher in Frontier Cybersecurity Risks. No esperaba que fuera tan visible en los datos de empleo, pero ahí está, repartido entre múltiples roles y geografías. OpenAI se ha construido como una empresa tecnológica orientada al gobierno y regulada a nivel global, y la contratación lo refleja de una forma que su marketing no.

Las operaciones de ingresos reciben ahora al menos tanta atención como la investigación. Posiblemente más.

xAI: entrenar a Grok con expertos del dominio

192 empleos | Categoría principal: Investigación (51 %) | AI Tutors expertos del dominio en química, derecho, finanzas

Es un patrón de contratación muy revelador.

xAI tiene 192 empleos seguidos, y la forma de su contratación no se parece a la de ningún otro laboratorio. Están incorporando AI Tutors en dominios muy específicos: química, estadística, ingeniería de software, legal compliance. Hay un rol llamado «Model Behavior Tutor, Wit & Conversation» que, si lo entiendo bien, es alguien contratado específicamente para hacer a Grok más gracioso.

Luego hay un clúster de especialistas del dominio de finanzas que cuenta una historia interesante y, otra vez, muy distinta a la del resto de empresas. Investment Banking M&A, Quant, Real Estate Investment, Risk, Tax y Technical Accounting están en la lista de contratación.

Están enseñando a Grok cómo funcionan los mercados financieros mediante RLHF y fine-tuning, con un nivel de profundidad que un ingeniero de investigación de propósito general quizá no podría simplemente improvisar. El enfoque de «contratar especialistas del dominio» es una teoría completamente distinta de acercarse a la calidad del modelo comparada con el enfoque de Anthropic de «contratar más investigadores». Esto puede explicar el proceso mental de Elon de «not built right the first time» (no construido bien la primera vez).

La infraestructura también es visible. Un AI/HPC Network Development Engineer para el centro de datos Colossus, más un Facilities Operations Technician en Memphis, Tennessee, que es donde está físicamente Colossus. Literalmente puedes ver el despliegue de cómputo desarrollándose en tiempo real a través de su página de empleo.

Hay también un ángulo gubernamental interesante. Mission Manager for International Government con ofertas en Dubái y Londres. Member of Technical Staff for Government con sede en Washington DC. Y un Member of Technical Staff for X Platform Security, que hace explícita la integración de xAI con Twitter de una forma que la comunicación de PR suele evitar.

DeepMind: robótica y lo que venga después

107 empleos | Categoría principal: Investigación (59 %) | Doble apuesta: robótica y productización de Gemini

Las 107 ofertas seguidas de Google DeepMind se dividen con bastante limpieza en dos apuestas de inversión.

La robótica es la primera. Research Scientist for Safety and Alignment for Humanoid Robotics. Research Engineer for Embodied Generalist Agent, con sede en Tokio. Un Research Engineer for Developer Experience in Gemini Robotics. Ese último rol es bastante revelador, porque ya están construyendo tooling para desarrolladores alrededor de su pila de robótica. Esperan que desarrolladores externos construyan sobre esto en poco tiempo: el Android de la robótica, lo más probable.

La segunda apuesta es la productización de Gemini App. Product Manager for Growth and Discovery Platform. Senior Staff UX Researcher. AI Product Designer for GeminiApp iOS Experience. Y un Product Manager for Gemini App, Very Small Businesses, que te dice que están pensando más allá de los clientes empresariales y hacia la larga cola.

Luego hay una oferta a la que sigo volviendo. «Research Scientist, Post-AGI Research». Publicada en su página de Greenhouse como si fuera lo más normal. No estoy seguro de qué pensar, pero ahí está. Dejad que se pose un momento.

Mistral: la jugada europea de despliegue

128 empleos | Categoría principal: Infra (34 %) | 11 roles de AI Deployment Strategist: salida al mercado consultiva

Mistral tiene 128 empleos seguidos, y su patrón de contratación se ve bastante distinto al de los laboratorios estadounidenses.

La señal más grande es «AI Deployment Strategist» con 11 roles abiertos. Once. Es su movimiento principal de salida al mercado, y es más consultivo que el enfoque de Forward Deployed Engineer en OpenAI. Donde OpenAI incrusta ingenieros con los clientes, Mistral manda estrategas. La distinción importa, porque sugiere que venden transformación en lugar de integración.

Tienen una alianza con SAP, respaldada por un Strategic Partner Lead para SAP y un SAP Platform Manager dedicado. Si eres una empresa europea de IA intentando entrar en cuentas empresariales, incrustarse en la pila de software que esos negocios ya usan tiene mucho sentido.

Un rol me llamó la atención más que los demás. Senior Compute Legal Counsel. A medida que el cómputo de GPU se convierte en el cuello de botella de toda la industria, la complejidad legal en torno a la contratación, los acuerdos de capacidad y el procesamiento transfronterizo de datos se ha vuelto su propia disciplina. Ese rol no habría existido hace dos años.

París sigue siendo la base, pero veo roles en Londres, Palo Alto, Singapur, Múnich y Nueva York. Con sede europea pero distribuida a nivel global. El posicionamiento frente a los laboratorios centrados en EE. UU. me parece deliberado.

ElevenLabs: volcada en ventas

100 empleos | Categoría principal: Comercial (60 %) | Organización de ventas estructurada por tamaño de cuenta, de pyme a Strategic

ElevenLabs tiene 100 empleos seguidos. La inmensa mayoría son roles comerciales.

Account Executives por toda Norteamérica, divididos entre enterprise y mid-market. Revenue Leads para Corea, España y Francia. SDR. Customer Success dividido de cuatro formas por tamaño de cuenta: Corporate, Mid-Market, Enterprise, Strategic. Es una estructura organizativa de ventas madura para una empresa de este tamaño.

Los roles de ingeniería son casi invisibles. Mi lectura es que el producto ha madurado lo bastante como para que el cuello de botella haya pasado de la construcción a la distribución. También están incorporando Traductores y Lingüistas con contratos freelance, lo cual tiene sentido para una empresa de síntesis de voz que se expande a más idiomas a la vez.

ElevenLabs también ha tomado el título de Forward Deployed Engineer, con una oferta en España. Ya he visto este título en OpenAI, ElevenLabs y referenciado en varias otras empresas de IA. Palantir construyó el manual de ingeniería empresarial incrustada y la industria parece haberlo adoptado en bloque. Hace dos años ese título apenas existía fuera del propio Palantir.

Lo que creo que significa

Huellas estratégicas: dónde invierten plantilla las empresas de IA Énfasis relativo de contratación en 5 dimensiones, a partir de más de 7.200 ofertas de empleo Anthropic Investigación 38 % Comercial Infra Gobernanza Producto OpenAI Investigación Comercial 18 % Infra Gobernanza Producto xAI Investigación 51 % Comercial Infra Gobernanza Producto DeepMind Investigación 59 % Comercial Infra Gobernanza Producto Mistral Investigación Comercial Infra 34 % Gobernanza Producto ElevenLabs Investigación Comercial 60 % Infra Gobernanza Producto

Dónde una empresa gasta su plantilla te dice en qué cree que está su ventaja competitiva. Punto.

Anthropic cree que es la investigación de modelos. OpenAI apuesta por la distribución empresarial y las ventas verticales. xAI invierte en formación con expertos del dominio para construir calidad de modelo desde la base. DeepMind se cubre hacia la robótica y la investigación post-AGI. Mistral se labra el despliegue empresarial europeo. ElevenLabs ha decidido que el producto está terminado y es hora de vender.

Seis apuestas distintas sobre dónde está el foso. No pueden tener todos razón.

La presión de comercialización es visible en todas partes. Ventas es la segunda categoría de empleo más grande del conjunto, y empresas como ElevenLabs están metiendo casi toda su plantilla en operaciones de ingresos. La era en la que los laboratorios de IA podían funcionar como organismos de pura investigación financiados con capital riesgo da la sensación de estar terminando. Han surgido dos nuevos cargos como estándares de la industria que antes no existían: Forward Deployed Engineer y AI Deployment Strategist. Ambos señalan que meter la tecnología en manos del cliente, no solo construirla, se ha convertido en el cuello de botella.

Mencioné antes las cifras de trabajo remoto, pero merecen repetirse aquí. 11,2 % totalmente remoto en una industria que vende herramientas de colaboración. Y con el 48 % de los roles en nivel senior frente a apenas el 18,6 % de nivel de entrada, estas empresas quieren experiencia. Experiencia profunda. Si intentas entrar en la IA, los datos sugieren que necesitas aportar conocimiento de dominio genuino, ya sea investigación de ML, ventas empresariales o entender lo bastante bien la banca de inversión como para enseñársela a un modelo de lenguaje.

Sobre los datos

Debo mencionar que yo construí YubHub, así que hay un sesgo obvio al destacarlo aquí. Dicho esto, no habría podido construir este análisis de ninguna otra forma. Hacer clic por las páginas de empleo una a una a través de decenas de empresas no saca a la luz patrones entre empresas. Para eso necesitas datos estructurados: miles de ofertas con campos consistentes que puedas filtrar y comparar.

El reconocimiento de patrones a escala es mi caso de uso favorito para los LLM. Tomar datos reales y desordenados y convertirlos en algo sobre lo que puedes razonar a una escala que sería completamente impracticable a mano (salvo que tuvieras un equipo de cientos o meses para contar las habichuelas).

Los datos se extrajeron el 15 de marzo de 2026 de 82 feeds activos. Los totales por empresa reflejan el conjunto enriquecido completo: Anthropic 445, OpenAI 614, xAI 192, DeepMind 107, Mistral 128, ElevenLabs 100. Si quieres curiosear los números en bruto por tu cuenta, el panel de estadísticas en yubhub.co es público.

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