Salario de un Data Science / Data Engineer en México

El T-MEC y el fenómeno de nearshoring han provocado que cientos de compañías norteamericanas contraten desarrolladores mexicanos en la misma zona horaria. Esto ha elevado de manera constante la compensación promedio nacional y ha creado un mercado bilingüe altamente competitivo.

Guadalajara es el centro histórico de manufactura y diseño tecnológico. Monterrey destaca por su fuerte presencia corporativa e industrial digitalizada, y la Ciudad de México (CDMX) es el núcleo principal para startups de tecnología financiera y servicios móviles.

JavaScript/TypeScript (React, Node.js), Python y Java (muy solicitado por bancos e instituciones financieras) son los más buscados. El dominio de bases de datos relacionales y no relacionales también se evalúa rigurosamente en los procesos.

Este perfil trabaja con datos desde dos frentes: construcción de pipelines, modelos y plataformas de datos, y análisis avanzado para predicción, segmentación o automatización. Puede colaborar con producto, negocio, ingeniería y áreas de analytics.

Es común usar Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, notebooks, data warehouses cloud, herramientas de machine learning, APIs y servicios de almacenamiento. Para ingeniería de datos también se valoran Kafka, Docker, Kubernetes y CI/CD.

Modelado estadístico, MLOps, arquitectura de datos, gobernanza, optimización de pipelines, comunicación con negocio y capacidad para poner modelos en producción aumentan de forma importante su valor.