Salario de un Data Science / Data Engineer en Uruguay

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Salario basado en Seniority

En Uruguay, los Data Science / Data Engineer con perfil junior tienen un salario promedio de 2000 dólares al mes. Los perfiles senior, con mayor experiencia, pueden alcanzar salarios de hasta 5200 dólares.

Salario en:

🧑‍💻
Min
Medio
Max
junior
$ 2000.00
$ 2625.00
$ 3250.00
mid
$ 2600.00
$ 3412.50
$ 4225.00
senior
$ 3200.00
$ 4200.00
$ 5200.00

*La última actualización de los datos de este informe es del 2026. Provenientes de fuentes internas, descubre como funciona Talently Aquí.

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Preguntas frecuentes sobre Data Science / Data Engineer en Uruguay

Uruguay es el mayor exportador de software per cápita de América Latina y uno de los principales del mundo. Su ecosistema de desarrollo de software está muy consolidado, impulsado por empresas exitosas nacidas en el país (como dLocal) y multinacionales que establecen oficinas de desarrollo.

Uruguay cuenta con una ley muy favorable que exonera del Impuesto a la Renta de las Actividades Económicas (IRAE) a los ingresos derivados de la exportación de software y servicios relacionados, siempre que se cumplan ciertos requisitos. Esto incentiva mucho el desarrollo hacia mercados externos.

Uruguay tiene un costo de vida alto comparado con el promedio de LATAM. Como consecuencia directa, las empresas de tecnología locales se ven obligadas a pagar salarios base elevados para mantener el poder adquisitivo de sus desarrolladores y competir contra ofertas externas.

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.

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