Empleos de Machine Learning Engineer en Sevilla 2026: Guía Práctica

Te gusta el machine learning, tienes proyectos en GitHub, quizá ya has tocado Python, SQL, modelos de clasificación o despliegues en cloud, pero cuando buscas “Machine Learning Engineer Sevilla” ves pocas ofertas, muchas piden cosas distintas y no sabes si estás preparado para pedir €40k, €55k o más. Tranquilo, esa confusión es normal, sobre todo en 2026, porque el rol de Machine Learning Engineer ha cambiado bastante: ya no basta con entrenar modelos, ahora las empresas quieren gente que los lleve a producción, los monitorice y sepa hablar con producto, datos y negocio.

Esta guía va al grano. Te cuento qué tipo de empleos de Machine Learning Engineer puedes encontrar en Sevilla, qué salarios se están moviendo, qué skills te piden de verdad, cómo adaptar tu CV y qué estrategia seguir si quieres entrar en empresas locales, tecnológicas, consultoras o posiciones remotas para compañías como BBVA, Telefónica, Cabify, Glovo o Inditex.

Qué hace un Machine Learning Engineer en 2026#

Un Machine Learning Engineer no es solo alguien que entrena modelos en un notebook. Esa imagen ya se quedó corta.

En 2026, el trabajo suele estar en la frontera entre ciencia de datos, ingeniería de software y plataformas cloud. Tu misión es convertir modelos en sistemas que funcionen de manera estable, segura y medible.

En la práctica, el día a día suele incluir tareas como:

1. Preparar pipelines de datos.
2. Entrenar, validar y versionar modelos.
3. Desplegar modelos en APIs o servicios internos.
4. Automatizar reentrenamientos.
5. Monitorizar deriva de datos, rendimiento y errores.
6. Colaborar con equipos de backend, data engineering, producto y negocio.
7. Documentar decisiones técnicas.
8. Medir impacto real, no solo métricas bonitas de laboratorio.

Por ejemplo, en una empresa tipo Cabify, un equipo de ML puede trabajar en predicción de demanda, optimización de rutas, pricing dinámico o detección de fraude. En Glovo, perfiles similares pueden tocar recomendadores, estimación de tiempos de entrega o asignación de pedidos.

En BBVA, Telefónica o Inditex, el Machine Learning Engineer suele moverse en proyectos con mucha escala: riesgo crediticio, personalización, ciberseguridad, forecasting de ventas, logística o atención al cliente con modelos de lenguaje.

En Sevilla, quizá no tengas todos esos equipos enormes en oficina física, pero sí hay consultoras, centros tecnológicos, startups y posiciones híbridas o remotas que trabajan para proyectos nacionales e internacionales.

Por qué Sevilla es una ciudad interesante para ML Engineer#

Sevilla no compite con Madrid o Barcelona en volumen puro de ofertas tech. Eso hay que decirlo claro.

Pero tiene algo que a muchas personas les importa: coste de vida más bajo, buena calidad de vida, ecosistema tecnológico en crecimiento y cada vez más opciones híbridas o remotas.

En 2026, el mercado tech sevillano está especialmente conectado con:

• Consultoría tecnológica.
• Sector público y proyectos de digitalización.
• Energía y sostenibilidad.
• Aeroespacial.
• Turismo y retail.
• Banca y seguros a través de hubs externos.
• Startups B2B.
• Ingeniería de datos.
• Automatización industrial.
• IA aplicada a operaciones.

Esto significa que quizá no veas 200 ofertas con el título exacto “Machine Learning Engineer”. Pero sí puedes encontrar oportunidades con nombres como:

• AI Engineer.
• Data Scientist con foco producción.
• MLOps Engineer.
• Data Engineer con ML.
• Python Engineer, AI products.
• Applied Scientist.
• NLP Engineer.
• Computer Vision Engineer.
• Generative AI Engineer.
• Software Engineer, ML.

Mi consejo: no busques solo por el título perfecto. Busca por tareas y tecnologías.

Si una oferta pide Python, APIs, Docker, modelos, cloud y pipelines, probablemente estás cerca de un rol de Machine Learning Engineer aunque el nombre sea distinto.

Salarios de Machine Learning Engineer en Sevilla en 2026#

Vamos a lo que quieres saber: dinero.

Los salarios varían mucho según experiencia, inglés, cloud, sector y si el puesto es local, híbrido o remoto para empresa nacional o internacional.

Una referencia realista para 2026 en Sevilla sería:

Junior, 0 a 2 años

Rango habitual: €28k a €38k.

Aquí entran perfiles que han hecho máster, bootcamp serio, prácticas, proyectos propios o han trabajado como Data Analyst, Data Scientist junior o backend junior con Python.

Para llegar a la parte alta, cerca de €38k, ayuda mucho tener:

• Buen GitHub.
• Proyecto desplegado.
• Docker.
• SQL sólido.
• Inglés B2.
• Experiencia con AWS, Azure o GCP.
• Conocimiento básico de MLOps.

Mid-level, 2 a 5 años

Rango habitual: €40k a €58k.

Este es el tramo más común para gente que ya ha puesto modelos en producción o ha trabajado en equipos de datos reales.

Si tienes experiencia con Kubernetes, CI/CD, MLflow, Feature Stores, Airflow, Spark o modelos de lenguaje, puedes moverte hacia €55k o €58k, especialmente en remoto.

Senior, 5 años o más

Rango habitual: €60k a €80k.

En Sevilla local, no todas las empresas llegan a esas cifras. Pero si trabajas remoto para equipos de Madrid, Barcelona, Europa o compañías internacionales, €70k es una cifra posible.

Un senior fuerte en MLOps, arquitectura cloud, LLMs, seguridad y liderazgo técnico puede superar €80k, aunque ya hablamos de menos ofertas y procesos más exigentes.

Lead o Staff ML Engineer

Rango habitual: €80k a €100k+ en remoto o empresas internacionales.

Aquí ya no solo escribes código. Tomas decisiones de arquitectura, defines estándares, mentorizas al equipo y ayudas a priorizar casos de uso con impacto real.

En España, empresas grandes como BBVA, Telefónica, Inditex, Cabify o Glovo pueden pagar bien por perfiles muy buenos, sobre todo si el rol tiene exposición nacional, producto crítico o mucha escala.

Tipos de empresas que contratan ML Engineers en Sevilla#

No todas las oportunidades están en startups con mesas de ping pong. De hecho, muchas están en sitios bastante más “normales”, pero con problemas de datos interesantes.

1. Consultoras tecnológicas

En Sevilla hay presencia de consultoras y empresas de servicios IT que trabajan para banca, administración pública, retail, utilities o telecomunicaciones.

Ventajas:

• Entrada más accesible para perfiles junior y mid.
• Variedad de proyectos.
• Formación interna.
• Posibilidad de tocar cloud, datos y automatización.

Puntos a vigilar:

• Proyectos menos técnicos de lo que prometen.
• Cambios frecuentes de cliente.
• Mucha documentación y reuniones.
• Salarios que pueden quedarse cortos si no negocias.

Aquí conviene preguntar muy claro:

1. ¿El modelo ya está en producción?
2. ¿Qué parte haré yo: investigación, backend, datos, despliegue?
3. ¿Qué stack usan?
4. ¿Hay equipo de MLOps o DevOps?
5. ¿Quién define las métricas de éxito?

Si no te responden con concreción, cuidado.

2. Startups y scaleups

Las startups pueden darte mucho aprendizaje rápido. En Sevilla y Andalucía hay empresas B2B, SaaS, turismo, logística, salud digital, energía y retail analytics que empiezan a meter IA en producto.

Ventajas:

• Más autonomía.
• Impacto visible.
• Menos burocracia.
• Aprendes producto, negocio y tecnología a la vez.

Puntos a vigilar:

• Falta de estructura.
• Datos desordenados.
• Expectativas irreales con IA generativa.
• Salarios algo más bajos si no hay financiación fuerte.

Una startup puede ofrecerte €35k a €50k si eres mid. Si quieren pagarte menos pero te piden montar todo el sistema de IA tú solo, toca negociar.

3. Grandes empresas con modelo híbrido o remoto

Aquí entran empresas como BBVA, Telefónica, Inditex, Cabify, Glovo y otras tecnológicas con equipos distribuidos.

Puede que la oficina principal esté en Madrid, Barcelona o A Coruña, pero el trabajo puede ser remoto desde Sevilla o híbrido puntual.

Ventajas:

• Mejores salarios.
• Datos a escala.
• Equipos especializados.
• Buenas prácticas de ingeniería.
• Beneficios y estabilidad.

Puntos a vigilar:

• Procesos de selección largos.
• Más competencia.
• Necesitas inglés y buena comunicación.
• A veces el rol está muy acotado.

Para estos puestos, un CV genérico no suele funcionar. Tienes que enseñar impacto con números.

No digas:

• “Desarrollé modelos de machine learning”.

Di mejor:

• “Desplegué un modelo de churn con FastAPI y Docker, reduciendo falsos positivos un 18% y procesando 120k predicciones diarias”.

Eso cambia completamente la lectura.

4. Universidades, centros de investigación y proyectos públicos

Sevilla tiene relación con investigación, universidad y proyectos europeos. Aquí puedes encontrar roles de IA aplicada, visión por computador, NLP, energía, movilidad o salud.

Ventajas:

• Problemas interesantes.
• Buen entorno para aprender.
• Posibilidad de publicar o trabajar con equipos expertos.

Puntos a vigilar:

• Contratos temporales.
• Salarios más bajos.
• Menos foco en producción.
• Ritmo distinto al producto digital.

Puede ser buena opción si vienes de un perfil académico y quieres construir experiencia antes de saltar a empresa privada.

Skills técnicas que más se piden#

El error típico es intentar aprender 40 herramientas a la vez. No hace falta.

Para empleos de Machine Learning Engineer en Sevilla en 2026, deberías construir una base muy clara.

Python serio

No basta con saber pandas en un notebook. Necesitas escribir código mantenible.

Deberías manejar:

• Funciones limpias.
• Clases cuando aporten valor.
• Entornos virtuales.
• Testing con pytest.
• Type hints.
• Logging.
• Manejo de errores.
• Estructura de proyectos.
• Packaging básico.

Una buena señal: puedes convertir un notebook en un pequeño paquete de Python con tests y documentación.

SQL y datos

SQL sigue siendo obligatorio. Aunque trabajes con modelos enormes, los datos suelen estar en bases relacionales, data warehouses o lakehouses.

Practica:

• Joins.
• Window functions.
• CTEs.
• Agregaciones.
• Optimización básica.
• Calidad de datos.
• Detección de duplicados.
• Fechas y cohortes.

Si sabes explicar por qué un dataset tiene leakage o sesgos, ya vas por delante de muchos candidatos.

Machine learning clásico

Sí, todo el mundo habla de LLMs, pero muchas empresas siguen resolviendo problemas con modelos clásicos.

Debes conocer:

• Regresión logística.
• Random Forest.
• Gradient Boosting.
• XGBoost, LightGBM o CatBoost.
• Validación cruzada.
• Métricas de clasificación y regresión.
• Desbalanceo de clases.
• Feature engineering.
• Interpretabilidad con SHAP.

Un modelo simple bien desplegado suele valer más que una red neuronal impresionante que nadie puede mantener.

Deep learning y LLMs

En 2026, saber algo de modelos de lenguaje ayuda muchísimo.

No necesitas entrenar un modelo desde cero con millones de euros. Pero sí entender cómo usar modelos existentes de manera segura y útil.

Temas recomendados:

• Transformers.
• Embeddings.
• RAG, retrieval augmented generation.
• Fine-tuning ligero.
• Evaluación de respuestas.
• Guardrails.
• Vector databases.
• Prompting estructurado.
• Costes y latencia.
• Privacidad de datos.

Si puedes montar un RAG con documentos internos, evaluación básica y API, tienes un proyecto muy vendible.

APIs y backend

Muchos modelos mueren porque nadie los puede consumir.

Aprende a servir modelos con:

• FastAPI.
• Flask si ya lo conoces.
• REST.
• Autenticación básica.
• Validación con Pydantic.
• Manejo de errores.
• Versionado de endpoints.
• Documentación OpenAPI.

Un reclutador técnico valora mucho ver que no solo sabes entrenar, sino exponer el modelo como servicio.

Docker y despliegue

Docker ya es casi obligatorio.

Como mínimo, deberías saber:

• Crear un Dockerfile.
• Usar docker-compose.
• Manejar variables de entorno.
• Separar dependencias.
• Reducir tamaño de imágenes.
• Levantar una API y una base de datos local.

Si puedes desplegar en Render, Fly.io, AWS, Azure o GCP, mejor.

Cloud

No hace falta saber tres nubes a nivel experto. Elige una y aprende bien los fundamentos.

AWS suele aparecer mucho, pero Azure es fuerte en empresas grandes y Microsoft shops. GCP también se ve en equipos de datos avanzados.

Servicios útiles:

• Storage, como S3, Blob Storage o Cloud Storage.
• Compute, como EC2, Cloud Run o Azure App Service.
• Serverless.
• IAM y permisos.
• Bases de datos gestionadas.
• Monitorización.
• Costes.
• Model serving.

No lo vendas como “sé AWS” si solo has subido un archivo a S3. Mejor di exactamente qué has hecho.

MLOps

MLOps es lo que separa a muchos Data Scientists de Machine Learning Engineers.

Herramientas y conceptos:

• MLflow.
• DVC.
• Airflow.
• Prefect.
• GitHub Actions.
• CI/CD.
• Model registry.
• Feature Store.
• Data drift.
• Model monitoring.
• Reentrenamiento automático.
• Rollbacks.
• A/B testing.

No necesitas dominarlo todo. Pero sí entender el ciclo completo: datos, entrenamiento, validación, despliegue, monitorización y mejora.

Cómo crear un portfolio que sí ayuda a conseguir entrevistas#

Un portfolio no es tener diez notebooks sueltos con datasets de Kaggle. Eso ya no impresiona mucho.

Mejor tener tres proyectos bien presentados, con código limpio, README claro y demo si es posible.

Proyecto 1: API de predicción con ML clásico

Idea: predicción de churn, scoring de leads, riesgo de impago o demanda.

Debe incluir:

• Dataset limpio.
• Entrenamiento reproducible.
• Métricas explicadas.
• API con FastAPI.
• Docker.
• Tests básicos.
• README con instrucciones.
• Ejemplo de request y response.
• Posible despliegue online.

Este proyecto demuestra que puedes llevar un modelo a producción básica.

Proyecto 2: Sistema RAG con documentos

Idea: buscador inteligente sobre PDFs, documentación técnica, políticas internas o preguntas frecuentes.

Debe incluir:

• Ingesta de documentos.
• Chunking.
• Embeddings.
• Base vectorial.
• Endpoint de consulta.
• Evaluación simple.
• Control de alucinaciones.
• Logs.
• Coste aproximado por consulta.

Este proyecto encaja muy bien con lo que muchas empresas quieren en 2026: usar IA generativa con sus propios documentos.

Proyecto 3: Pipeline de MLOps

Idea: entrenamiento programado de un modelo con tracking y monitorización.

Debe incluir:

• Airflow o Prefect.
• MLflow.
• Validación de datos.
• Versionado de modelo.
• GitHub Actions.
• Reporte de métricas.
• Notificación si el modelo baja rendimiento.

Este proyecto te posiciona para roles de MLOps Engineer, ML Engineer y Data Engineer con IA.

Cómo adaptar tu CV para puestos de Machine Learning Engineer#

Tu CV tiene que pasar dos filtros: el ATS y la persona que lo lee en 20 segundos.

Si el CV está bonito pero no tiene keywords, puede quedarse fuera. Si tiene keywords pero no cuenta impacto, tampoco ayuda.

Keywords que deberías incluir si son reales

No metas herramientas que no sabes defender. Pero si las has usado, ponlas claras.

Ejemplos:

• Python.
• SQL.
• Machine Learning.
• Deep Learning.
• MLOps.
• FastAPI.
• Docker.
• Kubernetes.
• AWS.
• Azure.
• GCP.
• MLflow.
• Airflow.
• Spark.
• PyTorch.
• TensorFlow.
• Scikit-learn.
• XGBoost.
• LLMs.
• RAG.
• Vector databases.
• CI/CD.
• GitHub Actions.
• Model monitoring.
• Data pipelines.

Fórmula para bullets de experiencia

Usa esta estructura:

1. Qué hiciste.
2. Con qué tecnología.
3. Para qué objetivo.
4. Resultado medible.

Ejemplos buenos:

• “Desarrollé un pipeline de entrenamiento en Python y MLflow para modelos de propensión de compra, reduciendo el tiempo de experimentación de 3 días a 6 horas”.
• “Desplegué una API de predicción con FastAPI y Docker en AWS, sirviendo 50k predicciones semanales con latencia media inferior a 180 ms”.
• “Implementé validaciones de calidad de datos en Airflow, reduciendo errores en modelos de forecasting un 22%”.
• “Construí un sistema RAG para soporte interno con embeddings y base vectorial, reduciendo consultas repetitivas al equipo técnico un 30%”.

Qué quitar del CV

Si quieres un rol de Machine Learning Engineer, evita llenar espacio con cosas que no suman.

Puedes recortar:

• Cursos antiguos sin relación.
• Descripciones largas de universidad.
• Herramientas ofimáticas básicas.
• Frases tipo “persona proactiva y responsable”.
• Objetivos genéricos.
• Proyectos sin enlace ni resultados.
• Barras de nivel tipo “Python 90%”.

Mejor usa ese espacio para impacto, stack y enlaces.

Cómo buscar ofertas sin perder horas#

Buscar trabajo puede comerse tu energía. Hazlo como un sistema, no como una ruleta diaria.

Búsquedas recomendadas

Prueba combinaciones como:

• “Machine Learning Engineer Sevilla”.
• “MLOps Engineer Sevilla”.
• “AI Engineer Sevilla”.
• “Data Scientist producción Sevilla”.
• “Python Machine Learning remoto España”.
• “LLM Engineer remote Spain”.
• “RAG Engineer Spain”.
• “Data Engineer ML Sevilla”.
• “Applied Scientist Spain remote”.
• “ML Engineer híbrido Sevilla”.

No te limites a LinkedIn. Mira portales especializados, páginas de empresas y comunidades tech.

Empresas a seguir

Puedes seguir empresas grandes y revisar sus vacantes cada semana:

• BBVA.
• Telefónica.
• Inditex.
• Cabify.
• Glovo.
• Santander.
• Amadeus.
• Accenture.
• NTT DATA.
• Capgemini.
• Deloitte.
• Sngular.
• Plain Concepts.
• RavenPack.
• Freepik, en Málaga, interesante si te planteas Andalucía.
• Emergya, con presencia en Sevilla.

No todas tendrán el puesto exacto en Sevilla, pero muchas ofrecen remoto o híbrido flexible.

Rutina semanal simple

Haz esto durante 6 semanas:

1. Lunes: guarda 15 ofertas relevantes.
2. Martes: adapta CV para 5 de ellas.
3. Miércoles: contacta con 5 personas de esas empresas.
4. Jueves: mejora un proyecto del portfolio.
5. Viernes: aplica a otras 5 ofertas.
6. Sábado: practica entrevista técnica 90 minutos.
7. Domingo: descansa o revisa métricas.

Sí, métricas. Apunta:

• Ofertas vistas.
• CVs enviados.
• Respuestas.
• Entrevistas.
• Rechazos.
• Motivos de rechazo.
• Keywords repetidas.
• Salario publicado.

Si no mides, no sabes qué ajustar.

Cómo preparar entrevistas técnicas#

Las entrevistas para Machine Learning Engineer suelen mezclar teoría, código, sistemas y producto.

Preguntas típicas de ML

Prepárate para explicar:

• Diferencia entre precisión, recall y F1.
• Qué hacer con clases desbalanceadas.
• Cómo detectar overfitting.
• Cómo evitar data leakage.
• Cómo elegir métrica.
• Cómo interpretar un modelo.
• Cómo validar modelos temporales.
• Cuándo usar XGBoost frente a una red neuronal.
• Cómo monitorizar deriva.

No memorices respuestas perfectas. Practica explicar con ejemplos.

Pruebas de código

Te pueden pedir Python, SQL o diseño de pipeline.

Practica:

• Manipulación de listas y diccionarios.
• Pandas eficiente.
• SQL con joins y ventanas.
• Limpieza de datos.
• Crear una API simple.
• Escribir tests.
• Leer código ajeno y mejorarlo.

Para roles senior, espera preguntas de arquitectura.

Diseño de sistemas ML

Ejemplo de pregunta:

“Diseña un sistema para predecir cancelaciones de pedidos en tiempo real”.

Tu respuesta debería cubrir:

1. Fuentes de datos.
2. Features disponibles antes de la predicción.
3. Entrenamiento.
4. Validación.
5. Serving.
6. Latencia.
7. Monitorización.
8. Reentrenamiento.
9. Métricas de negocio.
10. Riesgos.

Aquí quieren ver cómo piensas, no solo si conoces una librería.

Entrevista de negocio

Muchas personas técnicas fallan aquí.

Te preguntarán cosas como:

• ¿Por qué este modelo aporta valor?
• ¿Qué harías si el modelo tiene buena AUC pero no mejora ventas?
• ¿Cómo explicarías el resultado a un equipo no técnico?
• ¿Cuándo no usarías machine learning?
• ¿Cómo priorizarías casos de uso?

Una respuesta madura reconoce límites. A veces una regla simple, una query SQL o una mejora de proceso vale más que un modelo complejo.

Cómo negociar salario en Sevilla#

No esperes a tener la oferta final para pensar en dinero.

Desde el primer contacto, intenta entender rango y condiciones. Si te preguntan expectativas, puedes responder con una banda.

Ejemplos:

• Junior fuerte: “Estoy buscando algo en torno a €32k a €38k, según responsabilidades y crecimiento”.
• Mid: “Para un rol con despliegue de modelos y cloud, estoy valorando oportunidades entre €45k y €55k”.
• Senior: “Por mi experiencia en MLOps y sistemas en producción, mi rango objetivo está entre €65k y €80k, según equipo, remoto y alcance”.

No digas una cifra demasiado baja por miedo. Es mejor sonar informado que improvisado.

Mira el paquete completo:

• Salario fijo.
• Bonus.
• Remoto.
• Seguro médico.
• Formación.
• Presupuesto para conferencias.
• Horario.
• Guardias.
• Stock options.
• Plan de carrera.
• Revisión salarial.
• Equipo técnico real.

Un puesto de €50k remoto con buen equipo puede ser mejor que €56k con caos, horas extra y cero aprendizaje.

Errores comunes al buscar empleo de ML Engineer#

Te dejo los fallos que más veo.

1. Venderte solo como Data Scientist

Si quieres Machine Learning Engineer, muestra ingeniería.

Incluye APIs, testing, Docker, CI/CD, cloud y despliegue. Si tu CV parece solo notebooks y análisis exploratorio, te encasillan en Data Scientist junior.

2. Aprender herramientas sin construir nada

Ver cursos no es lo mismo que crear sistemas.

Cada herramienta nueva debería acabar en un proyecto visible. Si aprendes MLflow, úsalo en tu pipeline. Si aprendes FastAPI, despliega un modelo.

3. No adaptar el CV

Enviar el mismo CV a 80 ofertas es cómodo, pero poco efectivo.

Adapta título, resumen, skills y orden de proyectos según la oferta. Si piden MLOps, sube MLOps arriba. Si piden NLP, destaca RAG y embeddings.

4. Ignorar inglés

Aunque trabajes en Sevilla, muchas posiciones buenas piden inglés.

No necesitas sonar como nativo. Necesitas explicar tu trabajo con claridad en una daily, una entrevista o una documentación técnica.

5. No contactar con personas

Aplicar en frío funciona, pero tiene baja tasa de respuesta.

Mejor combina aplicación con mensaje breve a alguien del equipo o recruiter.

Ejemplo:

“Hola, vi la posición de ML Engineer. Trabajo con Python, FastAPI, Docker y MLflow, y tengo un proyecto RAG desplegado. Te dejo mi perfil por si encaja con el equipo. Gracias”.

Corto, educado y concreto.

Plan de 90 días para conseguir entrevistas#

Si ahora mismo estás algo perdido, usa este plan.

Días 1 a 15: base y diagnóstico

• Revisa 30 ofertas.
• Anota tecnologías repetidas.
• Actualiza tu CV.
• Elige un rol objetivo: ML Engineer, MLOps o AI Engineer.
• Limpia LinkedIn.
• Prepara una descripción clara de tu perfil.
• Detecta tus 3 mayores huecos técnicos.

Días 16 a 45: portfolio

• Termina un proyecto de API con modelo.
• Escribe README profesional.
• Añade Docker.
• Sube demo o capturas.
• Prepara un segundo proyecto RAG.
• Publica un post corto explicando lo que hiciste.

Días 46 a 70: aplicaciones y networking

• Aplica a 30 ofertas bien elegidas.
• Contacta con 20 personas.
• Pide feedback a 3 profesionales.
• Ajusta CV según respuestas.
• Practica entrevistas de ML y Python.

Días 71 a 90: entrevistas y negociación

• Simula entrevistas técnicas.
• Prepara historias STAR para experiencia.
• Define rango salarial.
• Revisa tus proyectos antes de cada entrevista.
• Practica diseño de sistemas ML.
• Registra cada proceso y mejora.

Si haces esto con constancia, no te garantizo oferta en 90 días, nadie serio lo puede prometer. Pero sí vas a estar mucho más cerca de conseguir entrevistas buenas.

Conclusión: Sevilla puede ser una buena base para crecer en ML#

Buscar empleos de Machine Learning Engineer en Sevilla en 2026 requiere estrategia. No basta con mirar ofertas una vez a la semana y esperar que aparezca el rol perfecto.

La clave es posicionarte como alguien que sabe llevar modelos a producción. Python, SQL y ML son la base, pero lo que te diferencia es enseñar APIs, Docker, cloud, MLOps, monitorización y resultados medibles.

Si eres junior, apunta a construir portfolio real y entrar por consultora, startup o rol híbrido de datos. Si eres mid, empuja hacia producción, MLOps y cloud para moverte a €45k a €58k. Si eres senior, busca remoto, equipos grandes y problemas de escala para acercarte a €70k o más.

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