Empleos Machine Learning en España 2026: Dónde Buscar

Estás mirando ofertas de Machine Learning y todas parecen pedir “5 años de experiencia”, MLOps, cloud, LLMs, inglés alto y casi que haber inventado TensorFlow. Lo peor es que muchas no dicen salario, otras mezclan Data Scientist con Backend, y al final no sabes si estás aplicando bien o perdiendo horas en portales que no te van a responder.

Si estás buscando empleos de Machine Learning en España para 2026, la buena noticia es que sí hay mercado. La menos cómoda: está más competitivo, más técnico y más orientado a producto que hace unos años.

En esta guía te cuento dónde buscar, qué empresas están contratando, qué salarios puedes esperar en euros, qué skills pesan más y cómo evitar que tu CV se quede enterrado en un ATS antes de que lo vea una persona.

Cómo está el mercado de Machine Learning en España en 2026#

El empleo en Machine Learning en España ya no es solo cosa de startups con ronda de inversión. Bancos, telcos, retail, movilidad, energía, salud y consultoras están metiendo modelos en procesos reales: scoring, fraude, recomendaciones, pricing, mantenimiento predictivo, atención al cliente, visión por computador y automatización interna.

La diferencia con 2020 o 2021 es clara: ahora muchas empresas quieren gente que no solo entrene modelos, sino que los ponga en producción y los mantenga.

Eso cambia bastante el tipo de perfil que más se contrata.

Lo que buscan las empresas ahora

En 2026, las ofertas suelen girar alrededor de estos perfiles:

1. Machine Learning Engineer

   • Python avanzado
   • APIs y servicios
   • Docker, Kubernetes o similar
   • Cloud, sobre todo AWS, Azure o GCP
   • MLOps, CI/CD, monitoring de modelos

2. Data Scientist con foco en negocio

   • SQL fuerte
   • Experimentación, A/B testing
   • Modelos predictivos
   • Comunicación con producto, marketing o riesgo
   • Dashboards y métricas

3. Applied AI Engineer

   • LLMs
   • RAG, embeddings, vector databases
   • LangChain, LlamaIndex o frameworks similares
   • Evaluación de respuestas
   • Integración con productos internos

4. Computer Vision Engineer

   • PyTorch o TensorFlow
   • OpenCV
   • Modelos de detección y segmentación
   • Optimización para edge o producción
   • Experiencia con imágenes industriales, retail o salud

5. MLOps Engineer

   • Pipelines de datos y modelos
   • Feature stores
   • Model registry
   • Monitoring
   • Infraestructura cloud

Si vienes de Data Analyst y quieres saltar a Machine Learning, se puede. Pero tendrás que demostrar proyectos claros y no solo cursos. Si vienes de backend o software engineering, tienes una ventaja fuerte si aprendes modelos, métricas y despliegue ML.

Salarios de Machine Learning en España en 2026#

Aquí hay que hablar claro. España no paga como Estados Unidos, pero los sueldos ML están por encima de muchos puestos tech tradicionales, sobre todo si tienes inglés y experiencia real.

Rangos orientativos en 2026:

• Junior Machine Learning Engineer: €30k a €42k
• Data Scientist junior: €28k a €40k
• ML Engineer mid-level: €45k a €60k
• Senior Machine Learning Engineer: €60k a €80k
• Senior Applied AI Engineer con LLMs: €65k a €90k
• MLOps Engineer senior: €60k a €85k
• Lead Machine Learning Engineer: €75k a €100k
• Head of Data Science o AI Lead: €90k a €130k

En Madrid y Barcelona verás más ofertas por encima de €60k. En remoto para empresas europeas, puedes encontrar rangos de €70k a €110k si tu inglés es bueno y sabes moverte en entrevistas técnicas.

En consultoras tradicionales, es común ver rangos más bajos, por ejemplo €35k a €55k para perfiles mid. En producto, fintech, scaleups y big tech, los rangos suelen subir.

Madrid, Barcelona, Valencia y remoto

Las ciudades más fuertes para ML en España siguen siendo:

1. Madrid

   • Banca
   • Seguros
   • Telcos
   • Consultoría
   • Energía
   • Sector público y defensa

2. Barcelona

   • Startups
   • SaaS
   • E-commerce
   • Healthtech
   • Gaming
   • Empresas internacionales con hub tech

3. Valencia

   • Startups
   • Producto digital
   • Nearshore tech
   • Empresas europeas con equipos distribuidos

4. Málaga

   • Hubs tecnológicos
   • Ciberseguridad
   • Cloud
   • Centros internacionales

5. Remoto desde España

   • Empresas de Alemania, Países Bajos, Reino Unido, Irlanda y países nórdicos
   • Startups AI-first
   • Consultoras boutique
   • Plataformas globales

Si puedes trabajar en inglés, no te limites a ofertas “España”. Busca “Remote EU”, “Remote Spain”, “Machine Learning Engineer Europe” y “Applied AI Engineer Remote”.

Dónde buscar empleos Machine Learning en España#

La mayoría de candidatos se queda en LinkedIn y ya. LinkedIn sirve, claro, pero si solo aplicas ahí, compites contra cientos de personas en cada oferta.

Mejor combina varias fuentes y trata tu búsqueda como un pipeline. Sí, como si fuera un proyecto de datos.

1. LinkedIn Jobs

LinkedIn sigue siendo el portal principal para empleos tech en España. Muchas empresas grandes publican primero allí, y los recruiters buscan activamente perfiles por keywords.

Busca con estas combinaciones:

• “Machine Learning Engineer”
• “ML Engineer”
• “Data Scientist”
• “Applied AI Engineer”
• “AI Engineer”
• “MLOps Engineer”
• “NLP Engineer”
• “Computer Vision Engineer”
• “LLM Engineer”
• “Generative AI Engineer”

Filtros útiles:

• Ubicación: España, Madrid, Barcelona, remoto
• Fecha: última semana
• Tipo: jornada completa
• Nivel: entry, associate, mid-senior
• Modalidad: remoto o híbrido

Consejo importante: no apliques solo con el botón rápido. Si la oferta te interesa de verdad, busca al hiring manager, recruiter o lead de data y manda un mensaje breve.

Ejemplo:

Hola Laura, vi la posición de ML Engineer en vuestro equipo de riesgo. Tengo experiencia desplegando modelos de scoring con Python, FastAPI y AWS. He aplicado por LinkedIn, pero quería escribirte porque el rol encaja bastante con mi experiencia. Gracias.

Simple, humano y directo.

2. JobRise

JobRise te ayuda a encontrar ofertas y mejorar cómo aplicas. La parte clave es que no basta con ver vacantes: tu CV tiene que pasar filtros automáticos y sonar relevante para cada puesto.

Para Machine Learning, esto importa muchísimo porque los ATS buscan palabras concretas como:

• Python
• PyTorch
• TensorFlow
• scikit-learn
• SQL
• AWS
• Azure
• GCP
• Docker
• Kubernetes
• MLflow
• Airflow
• Spark
• Databricks
• LLM
• RAG
• embeddings
• vector database
• FastAPI

Si tu CV dice “modelos de IA” pero la oferta pide “PyTorch, MLflow y AWS”, puedes quedar fuera aunque sepas hacerlo.

3. Wellfound

Wellfound, antes AngelList, va muy bien para startups. No todas están en España, pero muchas contratan remoto en Europa.

Busca startups de:

• AI productivity
• Fintech
• Developer tools
• Healthtech
• Legaltech
• Climate tech
• B2B SaaS
• Data platforms

Ventaja: muchas ofertas muestran salario o equity. Desventaja: algunas startups tienen procesos menos estructurados y pueden cambiar prioridades rápido.

4. Otta, ahora parte de Welcome to the Jungle en algunos mercados

Otta se hizo conocida por filtrar mejor las ofertas tech y mostrar empresas con más contexto. Para roles AI y ML, es buena opción si buscas producto y empresas internacionales.

Úsala para buscar:

• Machine Learning Engineer
• AI Engineer
• Data Scientist
• Research Engineer
• NLP Engineer

Mira bien si aceptan candidatos desde España. Algunas ofertas remotas solo aceptan ciertos países por temas fiscales.

5. Welcome to the Jungle

En España tiene bastante presencia, sobre todo para startups, scaleups y empresas con cultura más cuidada.

Es buena para Barcelona y Madrid, con puestos en:

• Producto
• Data
• Software
• AI
• Growth
• Operaciones

No hay tantas ofertas ML como en LinkedIn, pero algunas son de mejor calidad y con descripción más clara.

6. Tecnoempleo

Tecnoempleo sigue siendo útil en España para perfiles técnicos. Verás mucha consultora, pero también proyectos interesantes en banca, seguros, industria y administración.

Busca:

• Machine Learning
• Data Scientist
• Inteligencia Artificial
• Python
• Big Data
• MLOps

Ojo con ofertas que mezclan demasiadas cosas: “Data Scientist, Java, DevOps, Power BI, soporte y gestión de proyecto”. Si piden todo eso por €32k, pasa página.

7. InfoJobs

InfoJobs no es el portal más sexy para Machine Learning, pero todavía lo usan muchas empresas españolas. Puedes encontrar roles de Data Scientist, IA aplicada y analítica avanzada.

Funciona mejor para:

• Consultoras
• Empresas medianas
• Roles híbridos
• Puestos en ciudades fuera de Madrid y Barcelona

Filtra por salario cuando puedas. Si no aparece, revisa si la descripción merece el tiempo.

8. Páginas de empleo de empresas concretas

Aquí mucha gente falla. Las mejores ofertas a veces están en la web de la empresa antes de llegar a portales.

Crea una lista de empresas y revisa sus career pages cada semana.

Empresas reales donde tiene sentido mirar:

• BBVA: riesgo, fraude, personalización, modelos financieros, GenAI interna
• Santander: scoring, AML, risk analytics, plataformas de datos
• Telefónica: redes, optimización, atención al cliente, NLP, datos masivos
• Inditex: recomendación, supply chain, pricing, previsión de demanda
• Cabify: routing, pricing dinámico, fraude, matching conductor-pasajero
• Glovo: logística, ETA prediction, demanda, recomendadores
• Repsol: mantenimiento predictivo, energía, optimización industrial
• Iberdrola: forecasting, redes eléctricas, eficiencia energética
• Amadeus: travel tech, pricing, recomendación, búsqueda
• Wallapop: búsqueda, ranking, fraude, recomendaciones
• Typeform: producto, experimentación, personalización
• TravelPerk: optimización, NLP, automatización de viajes corporativos
• Adevinta Spain: marketplaces, ranking, búsqueda, fraude

En empresas grandes, usa alertas por palabras clave. En startups, sigue también a founders y heads of engineering en LinkedIn.

Qué keywords usar según tu perfil#

Buscar “Machine Learning” está bien, pero muchas ofertas buenas no usan exactamente ese título.

Si eres junior

Prueba con:

• Junior Data Scientist
• Data Scientist Graduate
• Associate Data Scientist
• Junior AI Engineer
• Python Data Analyst
• Analytics Engineer Junior
• Machine Learning Intern
• AI Intern
• Data Science Trainee

No ignores prácticas si estás terminando máster o bootcamp. Una práctica bien elegida en una empresa buena puede llevarte a un contrato de €32k a €40k en menos de un año.

Si eres mid-level

Busca:

• Machine Learning Engineer
• Data Scientist
• Applied Scientist
• AI Engineer
• NLP Engineer
• MLOps Engineer
• Data Engineer ML
• ML Platform Engineer

Aquí el foco es demostrar impacto. No basta con “entrené modelos”. Mejor: “reduje el churn un 8 por ciento”, “mejoré la precisión del forecast un 15 por ciento”, “bajé el coste de inferencia un 30 por ciento”.

Si eres senior

Busca:

• Senior Machine Learning Engineer
• Staff ML Engineer
• Lead Data Scientist
• Principal Data Scientist
• AI Lead
• Head of Machine Learning
• ML Platform Lead
• GenAI Lead

En senior, muchas ofertas se mueven por contacto. Si solo aplicas en frío, pierdes parte del mercado oculto.

Empresas en España que suelen contratar perfiles ML#

No todas publican ofertas todo el año, pero estas empresas son buenos objetivos para tu radar.

Banca y fintech

La banca en España contrata bastante ML porque tiene datos, presupuesto y casos de uso claros.

Mira en:

• BBVA
• Santander
• CaixaBank
• ING España
• Openbank
• Revolut, si contrata remoto en España
• N26, con roles remotos o hubs europeos
• Klarna, según disponibilidad remota

Casos típicos:

• Detección de fraude
• Riesgo crediticio
• Prevención de blanqueo
• Segmentación de clientes
• Recomendación de productos
• Automatización documental con NLP

Salarios orientativos:

• Data Scientist mid: €45k a €60k
• ML Engineer senior: €65k a €85k
• AI Lead: €85k a €120k

Telecomunicaciones

Telefónica es un objetivo obvio, pero no el único. También hay proveedores, consultoras especializadas y empresas que trabajan con datos de red.

Casos típicos:

• Predicción de incidencias
• Optimización de red
• Churn prediction
• Chatbots y asistentes internos
• Análisis de llamadas
• Detección de anomalías

Rangos habituales:

• ML Engineer mid: €45k a €58k
• Senior Data Scientist: €60k a €78k
• MLOps Engineer: €55k a €80k

Retail y logística

Inditex, Mango, Desigual, Glovo, Cabify y empresas de e-commerce necesitan modelos que afecten directamente a ingresos y operaciones.

Casos típicos:

• Forecast de demanda
• Optimización de inventario
• Pricing
• Recomendadores
• ETA prediction
• Asignación de rutas
• Detección de fraude

Aquí producto pesa mucho. Si entiendes negocio y sabes medir impacto, subes puntos.

Consultoras y servicios tecnológicos

Accenture, NTT Data, Deloitte, Capgemini, KPMG, EY, Minsait y Sopra Steria publican muchas ofertas relacionadas con IA.

Ventajas:

• Muchas vacantes
• Proyectos variados
• Entrada más fácil para juniors
• Formación interna en algunos equipos

Contras:

• Salarios a veces más ajustados
• Puedes acabar lejos del modelo y cerca de presentaciones
• Cambios de cliente frecuentes

Rangos aproximados:

• Junior: €28k a €36k
• Mid: €38k a €52k
• Senior: €55k a €75k
• Manager AI: €70k a €95k

Qué habilidades te hacen destacar en 2026#

La pregunta real no es “qué curso hago”. Es “qué combinación me vuelve fácil de contratar”.

Stack técnico mínimo

Para la mayoría de empleos ML, deberías poder defender:

• Python
• SQL
• scikit-learn
• PyTorch o TensorFlow
• pandas y NumPy
• Git
• APIs con FastAPI o Flask
• Docker
• Cloud básico, AWS, Azure o GCP
• Métricas de modelos
• Testing básico
• Buenas prácticas de código

Si tu código parece un notebook caótico de 900 celdas, te va a costar pasar entrevistas de ML Engineer. Convierte tus proyectos en repos limpios.

MLOps ya no es opcional

No necesitas ser experto absoluto en Kubernetes, pero sí entender cómo un modelo vive después del entrenamiento.

Aprende:

1. Cómo versionar datasets y modelos.
2. Cómo crear pipelines reproducibles.
3. Cómo desplegar un endpoint.
4. Cómo monitorizar drift y performance.
5. Cómo hacer rollback si algo falla.
6. Cómo medir latencia y coste de inferencia.

Herramientas que aparecen mucho:

• MLflow
• Airflow
• Prefect
• Kubeflow
• Docker
• Kubernetes
• Terraform
• Databricks
• Snowflake
• BigQuery
• SageMaker
• Vertex AI
• Azure ML

No intentes aprenderlas todas a la vez. Elige una nube y un flujo completo: datos, entrenamiento, tracking, API y despliegue.

LLMs y GenAI: sí, pero con criterio

En 2026, poner “ChatGPT” en el CV no impresiona. Lo que impresiona es haber construido algo que funcione con restricciones reales.

Conceptos que suman:

• RAG
• Embeddings
• Vector databases como Pinecone, Weaviate, Milvus o pgvector
• Evaluación de respuestas
• Guardrails
• Prompt versioning
• Fine-tuning cuando tiene sentido
• Coste por request
• Latencia
• Seguridad y privacidad

Proyecto bueno: un asistente interno que consulta documentación, mide precisión, muestra fuentes y tiene evaluación automática.

Proyecto flojo: un chatbot genérico que responde cualquier cosa.

Cómo preparar tu CV para ofertas Machine Learning#

Tu CV no debe parecer una lista de tecnologías sueltas. Tiene que mostrar problemas, acciones y resultados.

Estructura recomendada

Usa este orden:

1. Nombre, ciudad, email, LinkedIn, GitHub o portfolio.
2. Titular claro: “Machine Learning Engineer”, “Data Scientist”, “Applied AI Engineer”.
3. Resumen de 3 líneas con stack y tipo de impacto.
4. Experiencia profesional con logros medibles.
5. Proyectos relevantes si no tienes mucha experiencia.
6. Skills técnicas agrupadas.
7. Educación y certificaciones.

Ejemplo de resumen:

Machine Learning Engineer con 4 años de experiencia en modelos de predicción, APIs de inferencia y pipelines en AWS. He desplegado modelos de churn y scoring usados por equipos de producto y riesgo, reduciendo tiempos de decisión y mejorando métricas de conversión. Stack principal: Python, PyTorch, SQL, Docker, MLflow y FastAPI.

Eso suena mucho mejor que “apasionado por la inteligencia artificial y los datos”.

Bullets que sí funcionan

Mal:

• Responsable de modelos de Machine Learning.
• Uso de Python y SQL.
• Trabajo con datos.

Bien:

• Desplegué un modelo de propensión de compra con Python, scikit-learn y FastAPI, usado por el equipo de CRM para priorizar campañas.
• Reduje el error de forecast de demanda un 18 por ciento usando modelos gradient boosting y features de calendario, precio y stock.
• Implementé tracking de experimentos con MLflow, bajando el tiempo de comparación de modelos de 2 días a 3 horas.
• Optimicé un pipeline de inferencia en AWS, reduciendo el coste mensual un 25 por ciento.

Cada bullet debería responder: qué hiciste, con qué, para qué y qué cambió.

Cómo aplicar sin quemarte#

Buscar empleo en ML puede volverse agotador porque cada proceso pide algo diferente. Una empresa te manda un take-home de 8 horas, otra te pregunta teoría de bias-variance, otra te hace live coding y otra quiere diseño de sistemas ML.

Necesitas sistema.

Tu pipeline semanal

Te propongo este ritmo:

1. Lunes: buscar 15 a 20 ofertas nuevas.
2. Martes: adaptar CV para las 5 mejores.
3. Miércoles: contactar recruiters o managers.
4. Jueves: practicar entrevistas técnicas.
5. Viernes: revisar respuestas y mejorar.
6. Sábado o domingo: proyecto personal, blog técnico o GitHub.

No necesitas aplicar a 200 ofertas al mes. Necesitas aplicar bien a 30 o 40 que encajen.

Prioriza ofertas con señales buenas

Buenas señales:

• Describen el problema de negocio.
• Mencionan stack real.
• Dicen con qué equipo trabajarás.
• Hay rango salarial o al menos nivel claro.
• Hablan de despliegue, métricas o producto.
• El proceso de selección está explicado.

Señales malas:

• Piden 20 tecnologías sin contexto.
• No dicen salario ni nivel.
• Mezclan Data Scientist, Data Engineer, DevOps y Project Manager.
• Hablan de “familia” pero no de condiciones.
• Piden prueba larga sin entrevista previa.
• Todo es urgente.

Tu tiempo vale. No lo regales a cualquier proceso.

Proyectos que ayudan a conseguir entrevistas#

Si no tienes experiencia fuerte, tus proyectos tienen que hacer el trabajo por ti. Pero deben parecer reales.

Ideas de proyectos ML potentes

1. Sistema de recomendación para e-commerce

   • Dataset público
   • Ranking de productos
   • Métricas offline
   • API de recomendación
   • Dashboard simple

2. Predicción de churn

   • Feature engineering
   • Modelo interpretable
   • SHAP values
   • Segmentos de riesgo
   • Recomendaciones de acción

3. RAG sobre documentación interna

   • Ingesta de PDFs
   • Embeddings
   • pgvector
   • Evaluación con preguntas de prueba
   • Interfaz simple

4. Forecast de demanda

   • Series temporales
   • Variables externas
   • Backtesting
   • Comparación de modelos
   • Visualización de errores

5. Detección de fraude

   • Dataset desbalanceado
   • Precision, recall, F1, PR-AUC
   • Umbrales de decisión
   • Coste de falso positivo y falso negativo

Lo importante es escribir un README bueno. Explica el problema, decisiones, métricas, cómo correrlo y qué harías después.

Entrevistas para Machine Learning: qué te van a preguntar#

Prepárate en cuatro bloques.

1. Fundamentos ML

Preguntas típicas:

• Diferencia entre clasificación y regresión.
• Qué es overfitting.
• Regularización L1 vs L2.
• Cómo evaluar un modelo desbalanceado.
• ROC-AUC vs PR-AUC.
• Cross-validation.
• Feature leakage.
• Cómo explicarías un modelo a negocio.

2. Python y SQL

Te pueden pedir:

• Manipular datos con pandas.
• Escribir consultas SQL con joins, window functions y agregaciones.
• Resolver un problema de listas, diccionarios o strings.
• Optimizar código lento.
• Leer datos, limpiarlos y crear features.

3. Diseño de sistemas ML

Para mid y senior, esto pesa mucho.

Ejemplos:

• Diseña un sistema de recomendación para Glovo.
• Diseña un modelo de fraude para BBVA.
• Diseña ETA prediction para Cabify.
• Diseña forecast de demanda para Inditex.
• Diseña un asistente RAG para Telefónica.

Debes hablar de datos, entrenamiento, evaluación, despliegue, monitorización, riesgos y métricas de negocio.

4. Producto y comunicación

No subestimes esta parte. Muchas personas técnicas pierden ofertas porque no saben explicar decisiones.

Practica respuestas como:

• Por qué elegiste ese modelo.
• Qué trade-offs viste.
• Cómo actuarías si el modelo baja rendimiento.
• Cómo convencerías a producto de no lanzar aún.
• Cómo medirías impacto real.

Estrategia si vienes de otro país y buscas en España#

Si estás en LatAm y quieres trabajar para España, hay oportunidades, pero mira bien modalidad y temas legales. Algunas empresas contratan remoto internacional, otras solo dentro de España o la Unión Europea.

Para maximizar opciones:

• Ten LinkedIn en inglés o bilingüe.
• Indica disponibilidad horaria compatible con España.
• Aclara si tienes permiso de trabajo UE o necesitas sponsorship.
• Busca empresas “remote-first”.
• Aplica a startups y consultoras con equipos distribuidos.
• Prepara salario esperado en euros.

Si ya estás en España con NIE y permiso de trabajo, ponlo claro en el CV. Evita que el recruiter dude.

Errores que te están quitando entrevistas#

Estos son los que veo una y otra vez.

Error 1: CV demasiado académico

Papers, asignaturas, notas y cursos ayudan, pero la empresa quiere saber si puedes resolver problemas reales.

Cambia “modelo basado en redes neuronales convolucionales para clasificación de imágenes” por algo más concreto:

Entrené y evalué un modelo de clasificación de defectos visuales con PyTorch, alcanzando 91 por ciento de F1 y documentando errores por tipo de defecto.

Error 2: No adaptar keywords

Si la oferta pide “MLOps, MLflow, AWS”, esas palabras deben aparecer si realmente las manejas. No escondas tu experiencia detrás de frases genéricas.

Error 3: GitHub desordenado

Un GitHub con 20 notebooks sin README no ayuda mucho. Mejor 3 proyectos bien presentados.

Error 4: Aplicar tarde

En LinkedIn, las primeras 48 horas importan. Configura alertas y revisa a diario si estás en búsqueda activa.

Error 5: No hablar con personas

El mercado ML se mueve mucho por confianza. Escribe a recruiters, alumni, excompañeros y leads técnicos. Sin pedir “un empleo” de golpe.

Mensaje mejor:

Hola Carlos, vi que trabajas en el equipo de Data en Cabify. Estoy explorando roles de ML Engineer y me interesa mucho el tipo de problemas de routing y pricing. ¿Te puedo hacer dos preguntas rápidas sobre el equipo?

Eso abre más puertas que mandar el CV sin contexto.

Plan de 30 días para encontrar empleo ML en España#

Si quieres pasar de caos a movimiento real, usa este plan.

Semana 1: enfoque y materiales

• Define tu título objetivo.
• Elige 2 o 3 tipos de rol, no 10.
• Actualiza CV con logros medibles.
• Limpia LinkedIn.
• Prepara GitHub o portfolio.
• Haz una lista de 50 empresas objetivo.

Semana 2: aplicaciones de calidad

• Aplica a 10 ofertas muy alineadas.
• Adapta el CV para cada una.
• Contacta a 10 personas relacionadas.
• Practica SQL 30 minutos al día.
• Repasa métricas ML.

Semana 3: entrevistas y proyecto

• Haz simulacros de entrevista.
• Mejora un proyecto de portfolio.
• Escribe un README potente.
• Publica un post técnico corto en LinkedIn.
• Sigue aplicando a 10 ofertas más.

Semana 4: ajuste

• Revisa qué ofertas responden.
• Detecta gaps repetidos.
• Ajusta CV y mensajes.
• Negocia rangos con más seguridad.
• Duplica esfuerzos en los canales que dan respuesta.

La clave es medir. Si aplicas a 30 ofertas y nadie responde, no es “el mercado”. Probablemente tu CV, tus keywords o tu encaje están fallando.

Conclusión: dónde buscar y cómo moverte mejor#

Para empleos Machine Learning en España en 2026, busca en LinkedIn, JobRise, Wellfound, Welcome to the Jungle, Tecnoempleo, InfoJobs y páginas directas de empresas. Pero no te quedes en aplicar y esperar.

El mercado premia perfiles que combinan ML, software, cloud, producto y comunicación. Si puedes demostrar que no solo entrenas modelos, sino que los llevas a producción y generas impacto, vas a destacar.

Apunta a empresas como BBVA, Telefónica, Inditex, Cabify, Glovo, Santander, Amadeus, Wallapop o TravelPerk. Ajusta tu CV por oferta, usa keywords reales, contacta personas y prepara bien entrevistas de fundamentos, SQL, Python y diseño de sistemas ML.

Antes de mandar más candidaturas, revisa si tu CV está preparado para pasar filtros automáticos. Puedes comprobarlo gratis con el ATS Checker de JobRise.