¿Buscas un trabajo de ciencia de datos bien remunerado? Explora estas siete plataformas para encontrar tu próxima oportunidad.
A pesar de los tiempos inciertos, comenzar en algún lugar es clave. Este blog te guiará a través de las principales plataformas para encontrar roles lucrativos en ciencia de datos.
Con la creciente demanda de habilidades en datos, tendrás acceso a oportunidades remotas, freelance y tradicionales.
Las 7 Mejores Plataformas de Empleo en Línea Para Solicitar Trabajos
A continuación se presentan siete de las principales plataformas de empleo en línea para oportunidades en ciencia de datos.
1. LinkedIn
LinkedIn es una plataforma líder para los científicos de datos que buscan roles bien remunerados y reconocimiento por sus habilidades.
Ofrece una amplia gama de oportunidades laborales en ciencia de datos en diversas industrias.
Los algoritmos avanzados de la plataforma recomiendan trabajos que se alinean con tu perfil, habilidades e intereses, lo que hace que la búsqueda de trabajo sea más eficiente.
Aplicación y Redes
Puedes postularte fácilmente a puestos y contactar directamente a reclutadores.
LinkedIn también facilita la expansión de tu red profesional, permitiéndote conectarte con líderes en ciencia de datos.
Mejorar tu perfil con habilidades clave, proyectos y recomendaciones te hace más visible para los reclutadores como un candidato destacado.
Mantente informado
La plataforma simplifica estar al tanto de las últimas tendencias y mejores prácticas en ciencia de datos.
Proporciona contenido seleccionado para mantenerte actualizado, ayudándote a mantener una ventaja competitiva en el campo.
2. Wellfound
Wellfound, anteriormente conocido como AngelList Talent, es una plataforma líder para los científicos de datos que buscan posiciones remotas bien remuneradas en startups y empresas tecnológicas de primer nivel.
Al configurar un perfil en Wellfound, los científicos de datos obtienen acceso a una amplia gama de oportunidades en startups en crecimiento rápido.
Plataforma receptiva
La plataforma se destaca por su capacidad de respuesta. Los candidatos a menudo reciben respuestas de los gerentes de contratación dentro de unos pocos días después de postularse.
Wellfound simplifica el proceso de encontrar startups que se alinean con sus valores y objetivos, permitiéndole aplicar sus habilidades en el manejo de datos de manera efectiva.
Excelente Fuente de Empleo
Wellfound es reconocido como una excelente fuente de oportunidades laborales en ciencia de datos dentro del ecosistema de startups.
La plataforma adapta las ofertas de empleo a tu perfil y experiencia, conectándote con emocionantes empresas jóvenes que buscan tus habilidades.
3. Toptal
Toptal ofrece una plataforma única para trabajos freelance y de contrato altamente remunerados en el ámbito de la ciencia de datos.
Cuenta con una red que comprende al 3% de los profesionales de datos más destacados a nivel mundial, lo que brinda un sentido de estatus de élite para aquellos que trabajan a través de la plataforma.
Las oportunidades disponibles incluyen roles como científicos de datos freelance, ingenieros de datos y ingenieros de aprendizaje automático.
Tarifas de Pago del Proyecto y Clientela
La plataforma es conocida por sus excelentes tarifas de pago, atrayendo a las principales empresas, startups y organizaciones como clientes.
Esto garantiza que el trabajo sea desafiante y gratificante, contribuyendo a una experiencia profesional gratificante.
Red exclusiva y Proceso de Selección
Formar parte de la red exclusiva de Toptal mejora la imagen de uno como profesional de la ciencia de datos.
El riguroso proceso de selección necesario para ser aceptado en la red sirve como testimonio de las habilidades y logros de uno en el campo.
4. Upwork
Upwork ofrece a los científicos de datos acceso a una amplia gama de oportunidades laborales flexibles y bien remuneradas. Al igual que Fiverr, conecta a freelancers con clientes que buscan trabajo basado en proyectos, compromisos por hora, contratos a largo plazo e incluso posibles roles a tiempo completo.
Construyendo tu Portafolio de Upwork
Para destacarte, concéntrate en mejorar tu portafolio de Upwork. Destaca tus habilidades específicas en ciencia de datos, herramientas en las que eres competente y logros de proyectos anteriores.
Revisa regularmente Upwork en busca de nuevas ofertas de trabajo en ciencia de datos que se ajusten a tus habilidades. Al solicitar, enfatiza cómo puedes agregar valor a posibles clientes.
5. Kolabtree
Kolabtree es una plataforma de freelance diseñada para científicos y expertos de la industria.
Construir una reputación lleva tiempo, pero Kolabtree ofrece el potencial de posiciones lucrativas en ciencia de datos.
Invierte alrededor de 2 horas en crear un perfil detallado que muestre tus credenciales académicas y profesionales, logros y áreas de especialización para atraer la atención de posibles clientes.
Oportunidades de Proyectos y Negociación
Muchos proyectos en Kolabtree tienen precios fijos, pero hay flexibilidad para negociar tarifas basadas en tus capacidades y experiencia.
Inicialmente, es posible que te encuentres con proyectos de datos que pagan menos mientras te estableces en la plataforma.
Sin embargo, al completar proyectos exitosamente de manera consistente, puedes comenzar a ser contactado para contratos mejor remunerados. La plataforma es muy receptiva, lo que permite a los clientes comunicarse fácilmente contigo directamente para posibles proyectos que coincidan con tus habilidades.
6. De hecho
Indeed es una plataforma principal de búsqueda de empleo, ideal para encontrar roles de ciencia de datos bien remunerados en tu área, especialmente fuera de América del Norte.
Crea un perfil y aplica selectivamente para conectarte con numerosas oportunidades de ciencia de datos en tu área.
Evita enviar aplicaciones en exceso: solo postúlate para trabajos que se ajusten estrechamente a tus habilidades.
Encontrar trabajos de Ciencia de Datos
Indeed es conocido por sus listados de nivel de entrada y para juniors en Ciencia de Datos. Sin embargo, con la experiencia adecuada, también puedes encontrar posiciones avanzadas y de nivel senior.
Indeed suele ser la plataforma preferida para la búsqueda de empleo local para aquellos en Sur de Asia u otros mercados fuera de Norteamérica.
Revisa regularmente Indeed para nuevas oportunidades de empleo en Ciencia de Datos bien remuneradas en tu ciudad o país.
7. Trabajos en Amazon
Grandes empresas de tecnología como Amazon ofrecen posiciones de ciencia de datos bien remuneradas que normalmente no se publican en sitios de trabajo comunes.
Para encontrar estas oportunidades exclusivas, visita Amazon.jobs y tableros de trabajo similares de empresas tecnológicas.
Estos sitios web internos enumeran numerosos roles de ciencia de datos en diferentes oficinas globales.
Asegurando un puesto de Data Science en Amazon
La mayoría de los puestos de data science en empresas tecnológicas líderes solo están disponibles en sus sitios de carrera internos.
Amazon está reclutando activamente científicos de datos para varios departamentos, incluyendo Alexa, AWS, retail y operaciones.
Estos puestos ofrecen salarios atractivos y beneficios. Mantente atento a Amazon.jobs si estás apuntando a un rol de data science en una empresa tecnológica destacada con una excelente compensación y beneficios.
Trabajos de Ciencia de Datos para Solicitar en Diferentes Plataformas de Empleo
La ciencia de datos es un campo en crecimiento constante con diversas oportunidades laborales en varias plataformas, incluidas pasantías de ciencia de datos para aquellos que comienzan sus carreras.
Aquí hay siete trabajos de ciencia de datos para los que puedes postularte, cada uno con su propio conjunto de responsabilidades y expectativas salariales:
- Analista de Datos: Los analistas de datos interpretan conjuntos de datos complejos para proporcionar ideas accionables para la toma de decisiones. Utilizan herramientas y técnicas estadísticas para analizar los datos y presentar sus hallazgos de manera clara y concisa. Expectativa salarial: $60,000 – $85,000 al año.
- Ingeniero de Aprendizaje Automático: Estos profesionales diseñan e implementan modelos de aprendizaje automático para resolver problemas comerciales. Trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos e ingenieros para desarrollar algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sobre los datos. Expectativa salarial: $100,000 – $150,000 al año.
- Posiciones de Científico de Datos: Los científicos de datos utilizan su experiencia en estadística, matemáticas e informática para extraer conocimientos de los datos. Construyen modelos predictivos, realizan experimentos y comunican sus hallazgos a las partes interesadas. Expectativa salarial: $90,000 – $140,000 al año.
- Analista de Inteligencia de Negocios: Los analistas de BI utilizan herramientas de análisis de datos y visualización para proporcionar ideas que ayuden a las empresas a tomar decisiones estratégicas. Transforman datos en informes y paneles significativos. Expectativa salarial: $70,000 – $95,000 al año.
- Ingeniero de Datos: Los ingenieros de datos construyen y mantienen la infraestructura necesaria para la generación, recopilación y análisis de datos. Se aseguran de que los datos sean accesibles y utilizables para los científicos de datos y analistas. Expectativa salarial: $90,000 – $130,000 al año.
- Ingeniero de Big Data: Especializados en el manejo de grandes volúmenes de datos, los ingenieros de big data desarrollan, mantienen y prueban soluciones de big data. Utilizan tecnologías como Hadoop y Spark para procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Expectativa salarial: $100,000 – $145,000 al año.
- Gerente de Ciencia de Datos: Los gerentes de ciencia de datos lideran equipos de profesionales de datos para alcanzar objetivos empresariales. Supervisan el desarrollo e implementación de estrategias basadas en datos y garantizan la calidad y precisión de los análisis de datos. Expectativa salarial: $120,000 – $170,000 al año.
Habilidades Generales y Requisitos Antes de Solicitar Trabajos de Ciencia de Datos
Para seguir una carrera en ciencia de datos, incluyendo trabajos de ciencia de datos remotos, hay varias habilidades clave y calificaciones que debes poseer:
- Matemáticas y Estadísticas: Un entendimiento sólido de conceptos matemáticos y técnicas estadísticas es fundamental para analizar e interpretar datos.
- Habilidades de Programación: Proficiencia en lenguajes de programación como Python, R o SQL es esencial para manipular y analizar datos.
- Aprendizaje Automático: Conocimiento de algoritmos de aprendizaje automático y sus aplicaciones es crucial para construir modelos predictivos y resolver problemas complejos.
- Visualización de Datos: La capacidad de crear visualizaciones claras e informativas es importante para comunicar ideas de datos a partes que no son técnicas.
- Manipulación de Datos: Habilidades para limpiar, transformar y organizar datos en bruto son necesarias para preparar conjuntos de datos para su análisis.
- Tecnologías de Big Data: La familiaridad con herramientas de big data como Hadoop, Spark o Kafka puede ser beneficiosa para manejar el procesamiento de datos a gran escala.
- Comunicación: Se necesitan habilidades de comunicación sólidas para transmitir eficazmente hallazgos de datos y colaborar con miembros del equipo de diferentes campos.
- Resolución de Problemas: La habilidad de pensar críticamente y resolver problemas de manera creativa es esencial para desarrollar soluciones innovadoras a desafíos relacionados con los datos.
Contar con un título relevante en áreas como informática, estadística, matemáticas o una disciplina relacionada también puede ser ventajoso.
Además, obtener experiencia práctica a través de pasantías, proyectos o cursos en línea puede mejorar tu empleabilidad en el mercado laboral de ciencia de datos.
Conclusión
Para asegurar un trabajo bien remunerado en ciencia de datos, utiliza plataformas en línea para acceder a oportunidades excelentes.
Las siete plataformas mencionadas pueden conectarte con empleadores y clientes que buscan tus habilidades en datos.
Crea perfiles sólidos resaltando tu experiencia en ciencia de datos. Solicita de manera selectiva, destacando tu valor. Sigue intentando y aprende nuevas habilidades mientras esperas una oferta de trabajo.
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