23.01.2026
Salarios en Data Science: La guía definitiva para empresas y talento
Los salarios en data science en España son de los más altos del sector tecnológico. Hablemos de números, localidades y más.
Pedro Cailá
Los salarios en data science en España son de los más altos del sector tecnológico. Un profesional que empieza puede rondar los 35.000 €, pero con experiencia, esa cifra supera los 70.000 €. Este salto refleja una demanda alta y una escasez de talento cualificado.
El estado real de los salarios en data science
Los sueldos para perfiles de datos superan a roles de desarrollo de software más tradicionales. La razón es la alta demanda de especialistas en inteligencia artificial y modelos complejos, mientras que la oferta de profesionales no ha crecido al mismo ritmo. Esta brecha infla los salarios.
Las empresas saben que para atraer y retener a estos perfiles, deben ofrecer paquetes de compensación muy competitivos.
El valor de un data scientist no está solo en su código, sino en su capacidad para convertir datos en decisiones de negocio. Su impacto real es optimizar un proceso o crear una nueva fuente de ingresos.
Un crecimiento salarial que rompe moldes
Los datos confirman el aumento. En 2022, un Data Scientist cobraba unos 45.000 € anuales. En 2024, el salario medio ya supera los 55.000 €, un aumento del 23% en solo dos años.
Para las empresas, entender estas cifras es clave para crear ofertas atractivas. Para los profesionales, conocer su valor es el primer paso para negociar. Si quieres entender mejor los fundamentos de esta disciplina, te recomendamos echar un vistazo a qué es el data science y por qué es tan relevante.
Ahora vamos a desgranar cómo varían estos salarios según la experiencia, la ubicación y las tecnologías dominadas.
Cómo evoluciona el salario con la experiencia
El título "data scientist" no define un único salario. La compensación depende de la experiencia, la autonomía y el impacto en el negocio. No es lo mismo ejecutar tareas supervisadas que definir la estrategia de datos de un departamento. Entender esta progresión es clave tanto para empresas como para profesionales.
El punto de partida del data scientist junior
Un perfil junior, con menos de dos años de experiencia, apoya en proyectos existentes bajo supervisión. Sus tareas se centran en los fundamentos:
- Limpieza y preprocesamiento de datos: Preparar datasets para el análisis.
- Análisis exploratorio: Realizar análisis descriptivos básicos para encontrar patrones iniciales.
- Implementación de modelos simples: Ayudar a entrenar modelos ya definidos.
- Creación de visualizaciones: Generar gráficos y dashboards sencillos para comunicar hallazgos.
En esta etapa, el objetivo es ganar solidez técnica. La autonomía es limitada y el impacto se mide por la calidad de ejecución de las tareas asignadas.
La consolidación del perfil semi-senior y mid-level
Con entre dos y cinco años de experiencia, el profesional gana autonomía y gestiona proyectos de alcance limitado. Ya no solo ejecuta, sino que participa en la conceptualización de soluciones.
Este profesional lidera iniciativas de modelado, colabora con otras áreas para entender sus necesidades y propone soluciones basadas en datos. Su impacto se vuelve más visible, contribuyendo directamente a objetivos concretos de la empresa.
Un data scientist semi-senior es el motor del equipo. Combina agilidad técnica con una visión de negocio en desarrollo, convirtiéndose en una pieza fundamental para la ejecución de la estrategia de datos.
El liderazgo técnico y estratégico del data scientist senior y lead
Un data scientist senior, con más de cinco años de experiencia, es un referente técnico y estratégico. Resuelve los problemas más complejos, mentoriza a miembros del equipo y ayuda a definir la hoja de ruta tecnológica.
Sus responsabilidades se amplían:
- Liderazgo de proyectos complejos: Dirigir iniciativas de alto impacto, desde la investigación hasta la puesta en producción.
- Mentoría y formación: Guiar a perfiles junior y semi-senior.
- Toma de decisiones de arquitectura: Colaborar en la definición de la infraestructura y herramientas de datos.
- Comunicación con stakeholders: Traducir resultados técnicos complejos en insights de negocio para perfiles no técnicos.
Esta infografía muestra cómo ha crecido el salario medio en data science, un aumento que se acelera en los niveles de mayor experiencia.
El gráfico evidencia un crecimiento salarial proyectado del 23% entre 2022 y 2026.
Las bandas salariales se expanden con los años:
- Junior (0-2 años): 25.000 € - 35.000 €
- Semi-senior (2-5 años): 36.000 € - 50.000 €
- Senior (5-10 años): 51.000 € - 70.000 €
- Lead/Experto (>10 años): 71.000 € - 100.000 €
Para reflejar este crecimiento en tu perfil, es fundamental saber cómo crear un currículum que destaque tu experiencia y logros.
Qué factores clave ajustan tu salario
Además de la experiencia, tres factores ajustan los salarios en data science: la ciudad donde trabajas, el sector de tu empresa y las tecnologías que dominas. Entender cómo funciona cada uno te permitirá posicionarte mejor.
La geografía del dato: el impacto de la ubicación
Incluso con el teletrabajo, la ubicación importa. Los hubs tecnológicos como Madrid y Barcelona concentran la mayoría de las empresas, lo que dispara la competencia por el talento. Los salarios allí son, de media, más altos que en el resto de España.
Un profesional en una de estas capitales puede esperar un salario entre un 15% y un 25% superior al de un rol similar en otras provincias. La diferencia se explica por el coste de vida, la densidad de oportunidades y la competencia directa entre empleadores.
El sector importa: dónde se paga mejor la ciencia de datos
No todas las industrias valoran el dato igual. Los sectores donde la optimización basada en datos es el corazón del negocio ofrecen los salarios más competitivos.
Los que lideran la tabla salarial son:
- Fintech y sector financiero: Usan modelos para detectar fraudes, analizar riesgos o trading algorítmico. El impacto de un buen modelo en los resultados es directo.
- E-commerce y retail: La personalización, los precios dinámicos y la optimización logística generan un retorno de la inversión inmediato.
- Salud y biotecnología (Healthtech): El análisis de datos genómicos o la investigación de fármacos atraen grandes inversiones.
- Empresas de producto tecnológico (SaaS): Viven de los datos para entender a sus usuarios y reducir el abandono (churn).
Sectores más tradicionales como la industria manufacturera suelen ofrecer salarios más moderados. La diferencia puede superar el 20% para un mismo nivel de experiencia.
Tu valor no solo depende de lo que sabes hacer, sino del valor que tu trabajo genera para la empresa. En un sector donde un modelo predictivo puede ahorrar millones, tu capacidad para construirlo se paga a precio de oro.
Tu stack tecnológico: así cotizas en el mercado
Las herramientas que dominas son un termómetro de tu valor. Un stack tecnológico moderno y alineado con el mercado puede incrementar tu salario.
Las tecnologías más demandadas incluyen:
- Lenguajes de programación: Python y SQL son fundamentales.
- Plataformas de Big Data: La experiencia con Apache Spark es crucial para procesar grandes volúmenes de datos.
- Frameworks de Machine Learning: Un dominio profundo de Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch es esencial.
- Cloud Computing: El conocimiento de AWS, Azure o Google Cloud Platform es uno de los mayores diferenciadores.
La especialización en áreas como Natural Language Processing (NLP), Computer Vision o MLOps actúa como un multiplicador. Un especialista en MLOps puede ganar hasta un 30% más que un data scientist generalista con la misma experiencia.
Analizando el paquete de compensación total
El salario base es solo el punto de partida. Una oferta competitiva va más allá de la cifra bruta anual. Hay que mirar el paquete de compensación completo: bonus, equity y beneficios.
Más allá de la nómina mensual: los bonus por rendimiento
Los bonus son clave, especialmente en roles donde el impacto en el negocio es medible. Están ligados a la consecución de objetivos.
Suelen estructurarse como:
- Bonus anual: Vinculado a resultados financieros y desempeño.
- Bonus por proyecto: Atado a la finalización exitosa de una iniciativa.
- Bonus de contratación (signing bonus): Un pago único al incorporarte.
Estos componentes pueden suponer entre un 10% y un 25% adicional sobre el salario base.
El poder del equity: stock options y RSUs
En startups y scaleups, el equity es una herramienta potente para atraer talento, alineando los intereses del empleado con los de la empresa.
Las dos formas más comunes son:
- Stock Options (Opciones sobre acciones): El derecho a comprar acciones a un precio fijo en el futuro.
- Restricted Stock Units (RSUs): Una promesa de entregarte acciones en el futuro, sin coste, al cumplir ciertas condiciones.
El equity transforma a un empleado en un socio. No trabajas solo por un sueldo, trabajas por construir algo cuyo éxito también es el tuyo.
Beneficios que marcan la diferencia
Los beneficios no monetarios a menudo inclinan la balanza entre dos ofertas similares. El talento valora las condiciones que mejoran su calidad de vida y desarrollo profesional.
Los beneficios más valorados son:
- Flexibilidad y trabajo remoto.
- Presupuesto para formación.
- Seguro médico privado.
- Días de vacaciones adicionales.
- Equipamiento tecnológico de primer nivel.
Para un candidato, evaluar estos tres pilares es fundamental. Para una empresa, diseñar un paquete que los combine es la mejor estrategia para atraer y retener talento.
Estrategias para atraer talento sin competir solo por sueldo
Para una startup, intentar igualar los salarios de data science de grandes corporaciones es una batalla perdida. La clave es competir con propósito, cultura y oportunidades de crecimiento. Los mejores profesionales no solo buscan un buen sueldo; quieren un lugar donde su trabajo tenga impacto.
Construir una cultura de datos magnética
Una cultura de datos sólida es tu mejor arma. Se trata de crear un entorno donde las decisiones se basan en evidencia y la experimentación es la norma.
Esto se traduce en:
- Autonomía para explorar: Dar libertad para investigar hipótesis propias y proponer proyectos.
- Acceso a los datos: Eliminar silos y burocracia que impiden el acceso a la información.
- Impacto directo en el negocio: Conectar el trabajo de datos con los KPIs de la empresa para que vean el resultado tangible de sus modelos.
Ofrecer proyectos que realmente importan
Los profesionales de datos más ambiciosos buscan retos técnicos. Una startup ofrece una ventaja aquí: pueden ver el ciclo de vida completo de un modelo en semanas, desde la idea hasta el despliegue.
Un gran salario atrae, pero un proyecto con propósito retiene. La oportunidad de construir algo desde cero y resolver un problema real es un incentivo más poderoso a largo plazo que un bonus.
Al redactar una oferta, describe los problemas a resolver, no solo los requisitos técnicos. Por ejemplo, en lugar de "Buscamos experto en Python", prueba con "Buscamos a alguien para construir nuestro sistema de recomendación". Aquí explicamos cómo publicar una oferta de empleo que realmente atraiga talento cualificado.
Un proceso de selección que enamora
Un proceso de selección lento o desorganizado envía un mensaje negativo. Uno riguroso pero humano puede ser decisivo.
Pasos a seguir:
- Sé transparente: Explica las fases del proceso y los tiempos estimados desde el principio.
- Valora su tiempo: Sé puntual y asegúrate de que cualquier prueba técnica sea relevante y no exija un esfuerzo desproporcionado.
- Da feedback constructivo: Ofrece feedback honesto, incluso si no contratas a la persona. Un candidato con una buena experiencia hablará bien de tu empresa.
Tu employer branding es la suma de estas interacciones. Se trata de construir una reputación como un lugar excelente para trabajar.
Cómo negociar tu salario con confianza
Negociar tu salario no es una batalla, es una conversación profesional sobre el valor que aportas. La clave es demostrar con datos y resultados por qué mereces una compensación que refleje tu impacto.
Investiga tu valor de mercado consultando guías salariales, plataformas como LinkedIn o Glassdoor y hablando con reclutadores. Llega a la conversación con un rango salarial claro y justificado para tu seniority, sector y ciudad.
Prepara tu argumentario basado en impacto
Demuestra tu valor traduciendo tus logros técnicos al lenguaje del negocio. A los responsables de contratación les mueven los resultados que generan dinero o ahorran costes.
Prepara ejemplos concretos que cuantifiquen tu impacto:
- Optimización de procesos: "Implementé un modelo que automatizó la clasificación de tickets, reduciendo el tiempo de respuesta en un 30%".
- Generación de ingresos: "Desarrollé un sistema de recomendación que aumentó las ventas cruzadas en un 10%, generando X€ adicionales".
- Reducción de costes: "Mi análisis de la cadena de suministro identificó ineficiencias, y la optimización de rutas que propuse supuso un ahorro del 8%".
No digas que sabes Python. Explica cómo usaste Python para construir algo que hizo ganar o ahorrar dinero a la empresa.
Gestiona la conversación y la contraoferta
Mantén una actitud colaborativa. Si la primera oferta no cumple tus expectativas, agradece la propuesta y presenta tu contraoferta, apoyándote en tus datos.
Si tu empresa actual te hace una contraoferta, analízala fríamente. Pregúntate: ¿por qué no me ofrecieron este aumento antes? Los problemas que te llevaron a buscar otro trabajo probablemente no desaparecerán con más dinero.
Recuerda siempre mirar el paquete de compensación completo. Un sueldo ligeramente inferior puede merecer la pena si viene con un bonus potente, equity con potencial o beneficios que mejoran tu calidad de vida.
Preguntas frecuentes sobre salarios en Data Science
¿Cuál es el sueldo de entrada para un Data Scientist sin experiencia?
Un perfil junior puede esperar un salario inicial entre 28.000 y 35.000 euros brutos al año. La cifra varía según la ciudad y el sector.
¿Qué rol dentro del área de datos está mejor pagado?
Los perfiles de Machine Learning Engineer o MLOps Engineer suelen llevar la delantera. Su especialización en desplegar y mantener modelos en producción es un bien escaso y valioso, con salarios que pueden ser un 15-20% más altos.
Un Data Scientist construye el motor, pero un MLOps Engineer construye la carretera y se asegura de que el motor funcione sin romperse. Esa capacidad se paga muy bien.
¿Un máster o un doctorado realmente influyen en el salario?
Un máster especializado es casi el ticket de entrada al sector y justifica los salarios de partida. Un doctorado (PhD) puede dar un empujón inicial en roles de I+D puro, pero no garantiza un sueldo mayor en roles de producto más convencionales.
¿Es realista pensar en superar los 100.000 euros en España?
Sí. Los perfiles que superan esta barrera son:
- Lead Data Scientists o Managers con más de ocho años de experiencia, que gestionan equipos y definen la estrategia.
- Perfiles Individual Contributor (IC) de altísimo nivel, muy especializados en nichos como Computer Vision o NLP.
- Profesionales que trabajan en remoto desde España para empresas internacionales.
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