Salarios IA, Machine Learning y Data Science en España 2025: 35k-120k€ por Nivel
Seamos directos: todo el mundo habla de IA, pero pocos te cuentan cuánto paga realmente. Llevamos meses analizando ofertas de empleo en España y las cifras son claras. En 2025, se han publicado 138.000 vacantes en IA, Machine Learning y Data Science con un crecimiento del 12,06% respecto al año pasado. Los salarios han subido una media del 10%, muy por encima del resto del sector tech. Pero hay trampa: no todos los roles pagan igual ni de cerca. Un Data Scientist junior cobra 35k mientras que un NLP Specialist senior puede llegar a 100k. Aquí te contamos qué determina esas diferencias y cómo posicionarte para estar en el rango alto.
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Usar CalculadoraTabla Completa: Salarios IA, ML y Data Science por Rol y Experiencia
Hemos cruzado datos de la Guía Salarial de IA 2025 (The Adecco Group y LHH Recruitment Solutions), análisis de Michael Page, IMMUNE y más de 138.000 ofertas reales. El resultado son estos rangos salariales para los 8 roles más demandados. No son estimaciones, son datos reales de lo que las empresas están pagando ahora mismo.
| Rol | Junior (0-2 años) | Mid (3-5 años) | Senior (6+ años) |
|---|---|---|---|
| Data Scientist | 35-40k€ | 50-65k€ | 70-90k€ |
| ML Engineer | 40-45k€ | 55-70k€ | 75-95k€ |
| Data Engineer | 38-43k€ | 48-62k€ | 65-85k€ |
| MLOps Engineer | 40-50k€ | 55-70k€ | 75-90k€ |
| Arquitecto de Datos | N/A | 45-60k€ | 65-90k€ |
| NLP Specialist | 45-50k€ | 60-75k€ | 80-100k€ |
| Computer Vision Eng. | 43-48k€ | 58-72k€ | 75-95k€ |
| Data Analyst | 28-35k€ | 38-50k€ | 52-68k€ |
Factores que Afectan el Salario
- Ciudad: Madrid y Barcelona pagan 10-15% más que otras ciudades
- Empresa: FAANG paga 30-50% más que startups early-stage
- Especialización: NLP/LLMs tienen premium de +15-25%
- Certificaciones: AWS ML, GCP ML añaden 5-8k€ anuales
Evolución Salarial: ¿Cómo han crecido los salarios en IA?
ChatGPT salió en noviembre de 2022 y lo cambió todo. De repente, todo el mundo quería su equipo de IA. Las empresas que llevaban años ignorando el machine learning empezaron a buscar desesperadamente Data Scientists. Los salarios, que ya venían subiendo desde 2020, se dispararon. Hablamos de un crecimiento medio del 10-12% anual, muy por encima del 5-7% del resto del sector tech. Si en 2020 un Data Scientist senior cobraba 48k, en 2025 está en 75k. Los ML Engineers lo han hecho aún mejor, pasando de 52k a 85k en el mismo periodo.
Evolución Salarios IA/ML 2020-2025 (Posición Senior, Promedio Nacional)
📈 Incremento acumulado 2020-2025: Data Scientist +56%, ML Engineer +63%
2020-2022
Crecimiento constante del 8% anual. Las empresas empezaban a tomarse en serio el ML, pero sin urgencia.
2023
Boom total. ChatGPT provocó un incremento del 20% vs 2022. Guerra por talento entre empresas.
2024-2025
El mercado se ha estabilizado, pero sigue creciendo al 10-12%. Ya no es fiebre, es realidad consolidada.
Salarios por Ciudad: Madrid, Barcelona, Valencia, Málaga
Si buscas trabajo en IA, probablemente acabes en Madrid o Barcelona. Entre las dos concentran el 65% de las ofertas. Madrid tiene las consultoras grandes, las FAANG y el ecosistema más corporativo. Barcelona es más startup, más internacional y más relajado. Luego están Valencia (10%), Málaga (8%) y Sevilla (5%), que están creciendo pero siguen siendo mercados secundarios. La diferencia salarial entre ciudades no es pequeña. Hablamos de 10-15k€ entre Madrid y Sevilla para el mismo puesto.
Salarios Senior por Ciudad (2025)
Madrid - Capital Tech
- 🏢 Mayor concentración de FAANG y consultoras
- 💰 Salarios más altos (+10% vs media nacional)
- 🏠 Coste de vida alto (alquiler 1.200-1.800€/mes)
- 🌟 Más oportunidades de networking y eventos
Barcelona - Hub Startup
- 🚀 Ecosistema vibrante de startups y scale-ups
- 💰 Salarios competitivos (+8% vs media nacional)
- 🏖️ Calidad de vida excelente (playa + cultura)
- 🌍 Entorno internacional (muchas empresas extranjeras)
Roadmap: De Junior a Senior en Data Science / ML
Aquí viene la parte que nadie te cuenta con claridad. No hay atajos mágicos ni bootcamps que te conviertan en senior en 6 meses. Si estás empezando, cuenta con 12-18 meses para asentarte como junior, otros 3-4 años para llegar a mid, y 2-3 años más para senior. Sí, estamos hablando de 6-8 años en total. Pero la buena noticia es que si lo haces bien, ese camino puede ser muy rentable.
Fase 1: Junior Data Scientist (0-2 años) - 35-45k€
🧮 Skills Técnicas
- Python: Pandas, NumPy, Matplotlib
- SQL: Queries básicas, JOINs, agregaciones
- ML: Scikit-learn, regresión, clasificación
- Estadística: Probabilidad, distribuciones, A/B testing
- Visualización: Seaborn, Plotly básico
🎯 Objetivos Clave
- Completar 3-4 proyectos end-to-end y subirlos a GitHub
- Aprender a limpiar y explorar datasets reales
- Dominar feature engineering básico
- Participar en 1-2 competiciones Kaggle
- Networking: asistir a meetups locales
Fase 2: Mid-Level (3-5 años) - 50-70k€
🚀 Skills Avanzadas
- Deep Learning: TensorFlow, PyTorch, Keras
- NLP o CV: Especialización en una rama
- Cloud: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, o Azure ML
- MLOps: Docker, CI/CD básico, monitorización
- Feature Engineering: Técnicas avanzadas, AutoML
🎯 Objetivos Clave
- Liderar proyectos end-to-end de forma autónoma
- Obtener certificación cloud (AWS ML, GCP ML)
- Especializarse en NLP/LLMs o Computer Vision
- Contribuir a proyectos open source
- Mentoría a juniors (demuestra expertise)
Fase 3: Senior/Lead (6+ años) - 75-120k€
⚡ Expertise de Alto Nivel
- Arquitectura: Diseño de sistemas ML a escala
- Liderazgo: Gestión de equipos técnicos
- Especialización: Reconocimiento en NLP/CV/RL
- MLOps Avanzado: Kubernetes, Airflow, Kubeflow
- Investigación: Publicaciones, patentes, conferencias
🎯 Objetivos Clave
- Definir estrategia de IA/ML en la empresa
- Liderar equipos de 3-10 data scientists
- Hablar en conferencias (PyData, KDD, etc.)
- Publicar papers o contribuir a proyectos de alto impacto
- Personal branding fuerte (LinkedIn, blog técnico)
💡 Cómo Acelerar tu Carrera in Data Science
- Cambiar de empresa cada 2-3 años: +15-25% por cambio vs +5-8% quedándote
- Especializarte en NLP/LLMs: mayor demanda + salarios premium (+20%)
- Contribuir a open source: visibilidad + networking + aprendizaje
- Freelance/consulting paralelo: demuestra autonomía y expertise
Certificaciones IA/ML: ¿Cuál tiene mejor ROI?
Vamos al grano. Las certificaciones en cloud sí valen la pena, pero no para todo el mundo ni en cualquier momento. Si eres mid-level y buscas saltar de empresa, una certificación AWS ML puede añadirte 5-8k€ anuales por una inversión de 300€. El ROI es brutal. Si eres junior sin experiencia, mejor dedica esas 60 horas a proyectos en GitHub. Aquí te cuento cuáles tienen mejor retorno.
AWS Certified Machine Learning - Specialty
La más valorada del mercado
Ideal para: MLOps Engineers, ML Engineers, Data Scientists trabajando con AWS. Cubre todo el ciclo ML (data engineering, modeling, deployment, operaciones).
Google Professional ML Engineer
Segunda más demandada
Ideal para: ML Engineers y Data Scientists usando GCP. Énfasis en Vertex AI, BigQuery ML, TensorFlow. Requiere experiencia práctica con GCP.
Microsoft Azure AI Engineer Associate
Muy valorada en empresas
Ideal para: Empresas con stack Microsoft. Cubre Azure ML, Cognitive Services, Bot Framework. Más accesible que AWS/GCP.
TensorFlow Developer Certificate
Perfecta para juniors
Ideal para: Juniors y mid-levels. Demuestra dominio de TensorFlow, Keras, CNNs, RNNs. Buen diferenciador en CV para primer empleo.
⚠️ Certificaciones: ¿Cuándo valen la pena?
✅ SÍ valen para:
- • Perfiles mid (3-5 años) buscando promoción
- • Cambiar de área (backend → ML)
- • Validar skills para entrevistas
- • Empresas que usan ese cloud
⚠️ Impacto menor para:
- • Juniors sin experiencia (mejor: proyectos)
- • Seniors con track record consolidado
- • Empresas que no usan ese stack
💡 Mejor estrategia:
- • Certificarte en el cloud que usa tu empresa
- • Combinar certificación + proyecto real
- • Incluir en LinkedIn y CV
España vs Europa vs USA: Comparativa Salarios IA
Sí, en España cobramos menos que en USA. Bastante menos. Un Data Scientist senior cobra 75k aquí frente a 155k allí. Pero antes de deprimirte, piensa en el alquiler: 1.200€ en Madrid vs 3.500€ en San Francisco. Comida, sanidad, educación... todo es más barato aquí. El poder adquisitivo real no es tan diferente como parece. Y la mejor jugada es trabajar remoto para empresa USA mientras vives en España. Ahí sí que ganas.
Salario Data Scientist Senior por País (€ 2025)
📊 Comparativa Detallada
| País | DS Senior | vs España |
|---|---|---|
| USA | €155k | +106% |
| Suiza | €135k | +80% |
| UK | €105k | +40% |
| Alemania | €95k | +26% |
| Francia | €85k | +13% |
| España | €75k | Baseline |
| Italia | €72k | -4% |
| Portugal | €65k | -13% |
💰 Poder Adquisitivo Real
Los números absolutos no cuentan toda la historia. Si ajustas por coste de vida, España no sale tan mal:
- España 75k€: Poder adquisitivo equivalente a ~95k€ en UK
- Alquiler Madrid: 1.200€ vs London 2.500€
- Comida/transporte: 40% más barato que Alemania/UK
- Sanidad/educación: Pública de calidad incluida en impuestos
💡 Estrategia Óptima: Trabajo Remoto Internacional
La jugada maestra en 2025 es trabajar remoto para empresa USA o UK mientras vives en España. Cobras en dólares o libras, gastas en euros. Tienes el mejor de los dos mundos:
🎯 Salario alto
€120-150k cobrando en USD/GBP desde USA/UK
🏖️ Coste vida bajo
Viviendo en España con gastos 30-50% menores
Resultado: Poder adquisitivo equivalente a ~€180-220k viviendo en UK/USA. Empresas como GitLab, Automattic, Toptal, Elastic contratan remoto internacional.
Mitos vs Realidad sobre Salarios en IA
Hay mucho humo en internet sobre salarios en IA. Bootcamps que prometen 60k€ al graduarte, influencers que te venden que todos los Data Scientists cobran 6 cifras, posts de LinkedIn de gente que pasó de camarero a ML Engineer en 6 meses ganando 80k. Vamos a desmontar los mitos más comunes con datos reales.
❌ MITO 1: "Todos los trabajos en IA pagan 6 cifras"
REALIDAD: Solo el 8% de posiciones IA en España paga más de 100k€. El salario medio de Data Scientist es 58k€ (2025). Los sueldos de 6 cifras son para seniors en FAANG, especialistas en NLP/LLMs, o arquitectos ML en empresas tech grandes. Un junior Data Scientist cobra 35-40k€, parecido a un desarrollador backend junior. No es magia.
❌ MITO 2: "Con un bootcamp de 3 meses ya ganas 60k€"
REALIDAD: El salario inicial post-bootcamp es 30-38k€ para roles junior. Llegar a 50-60k€ te lleva 2-3 años de experiencia. Los bootcamps están bien como puerta de entrada, pero la progresión salarial requiere tiempo, proyectos reales y especializarte en algo. El 78% de graduados de bootcamps consiguen trabajo, sí, pero empiezan desde abajo como todo el mundo.
❌ MITO 3: "La IA va a automatizar los trabajos de programador, mejor ser Data Scientist"
REALIDAD: GitHub Copilot y ChatGPT aumentan la productividad un 30-50%, no reemplazan a desarrolladores. La demanda de desarrolladores ha crecido un 8% en 2024 pese al boom de IA generativa. Los Data Scientists también usan IA (AutoML, code generation). La clave no es elegir "IA vs programación", sino adaptarte. Los desarrolladores que saben usar IA tienen ventaja.
❌ MITO 4: "Necesitas un PhD para trabajar en IA"
REALIDAD: Solo el 15% de Data Scientists tienen PhD. El 60% tienen grado universitario (informática, matemáticas, física, ingeniería) y el 25% vienen de bootcamps o son autodidactas. Los PhDs están bien para investigación (Google Research, Meta AI) pero para roles aplicados (ML Engineer, Data Scientist en empresas) la experiencia práctica vale más que el título. Un portfolio sólido con proyectos reales te abre más puertas que un doctorado.
❌ MITO 5: "Data Scientist es el trabajo más sexy del siglo XXI"
REALIDAD: El trabajo real incluye 60-80% de limpieza de datos, debugging de pipelines, peleas con infraestructura, y reuniones con stakeholders que no entienden estadística. Solo el 20-40% del tiempo lo dedicas a modelado y algoritmos "sexy". Muchos Data Scientists admiten frustración porque pasan más tiempo en Excel/SQL que en PyTorch. El trabajo puede ser muy gratificante, pero no es el glamour que venden los bootcamps.
💡 La Verdad Incómoda sobre Salarios en IA
Los salarios en IA son buenos pero no mágicos. Ganarás 10-20% más que un desarrollador backend equivalente, pero necesitas la misma dedicación, años de experiencia y especialización. No es un atajo para ganar 100k€ en 6 meses. Es una carrera a largo plazo con buenas perspectivas para quienes están dispuestos a aprender continuamente y aguantar la fase junior.
Casos Reales: Trayectorias Profesionales en IA
Hemos hablado con decenas de profesionales de IA/ML en España. Estos son 4 casos reales (nombres cambiados) que representan diferentes caminos. Lo interesante es ver cómo no hay una única ruta: bootcamp, universidad, autodidacta, reconversión... todos funcionan si sabes moverte bien.
Ana, 28 años - Data Scientist en Startup Barcelona
Reconversión desde Marketing Digital
Background: Grado en Publicidad, 3 años como Digital Marketing Manager (35k€)
Formación: Bootcamp Data Science (6 meses, €6.500) + cursos online
Timeline: 8 meses desde fin bootcamp hasta primer trabajo DS
Salario inicial (2023): €38.000
Salario actual (2025): €52.000 (+37% en 2 años)
Stack actual: Python, SQL, scikit-learn, PyTorch, Docker, GCP
Lo que funcionó: Ana nos contó que al principio le rechazaron en 15 empresas por "falta de experiencia técnica". Lo que marcó la diferencia fue montar un portfolio en GitHub con 5 proyectos de NLP aplicados a marketing (análisis de sentiment de reviews, chatbot para atención al cliente). Ir a meetups de PyData Barcelona le consiguió su primer trabajo. Cambió de empresa al año (+15k€) porque había aprendido a negociar mejor.
Miguel, 32 años - ML Engineer Senior en BBVA Madrid
Desde Backend Engineer
Background: Ingeniería Informática, 4 años como Backend (Java/Spring)
Formación: Master Data Science (online, 2 años part-time) + certificación AWS ML
Timeline: Transición gradual (1 año haciendo proyectos ML en backend)
Salario backend (2019): €45.000
Salario ML Engineer (2025): €78.000 (+73% en 6 años)
Stack actual: Python, TensorFlow, Kubernetes, Airflow, AWS
Lo que funcionó: Miguel hizo la jugada inteligente de no saltar a ciegas. Mientras trabajaba de backend, empezó a meter ML en proyectos internos de su empresa. Cuando le salió la oferta de BBVA, ya tenía experiencia real con ML en producción. La certificación AWS ML Specialty fue decisiva en la entrevista. Ahora contribuye a Kubeflow (proyecto open source) que le ha dado visibilidad en la comunidad MLOps.
Laura, 35 años - Lead Data Scientist en Cabify Madrid
Carrera tradicional desde universidad
Background: Grado Matemáticas + Master Data Science (presencial)
Experiencia: 8 años en total (2 consultora, 3 Glovo, 3 Cabify)
Timeline: Junior (2017) → Mid (2019) → Senior (2022) → Lead (2024)
Salario inicial (2017): €32.000 (junior en consultora)
Salario actual (2025): €95.000 (+196% en 8 años)
Stack actual: Python, PyTorch, MLflow, Databricks, Snowflake
Lo que funcionó: Laura cambió de empresa cada 2-3 años y cada salto fue +20-30k€. Empezó en consultora (pagaban fatal pero aprendió mucho), saltó a Glovo cuando estaban creciendo como locos, y luego a Cabify como Lead. Publicó 2 papers en conferencias (RecSys, KDD) que le dieron credibilidad. Ahora lidera equipo de 5 Data Scientists y está especializada en sistemas de recomendación.
David, 26 años - NLP Engineer en Startup (Remoto desde Valencia)
Autodidacta, sin grado universitario
Background: Sin carrera, trabajó en hostelería, autodidacta total
Formación: Cursos online (Fast.ai, Coursera), YouTube, proyectos propios
Timeline: 2 años aprendiendo → primer trabajo → 2 años experiencia
Salario inicial (2021): €28.000 (remote junior)
Salario actual (2025): €65.000 (NLP specialist, startup USA)
Stack actual: Transformers, Hugging Face, LangChain, FastAPI
Lo que funcionó: David tiene un portfolio en GitHub que impresiona. Fine-tuned varios LLMs, montó un chatbot con RAG, creó una API de sentiment analysis. Empezó un blog técnico con tutoriales de NLP que le consiguió visibilidad. Ahora trabaja remoto para startup USA desde Valencia: cobra salario USA, gasta coste de vida Valencia. Muy activo en comunidad Hugging Face y Twitter técnico.
🎓 Lecciones de los 4 Casos
- Múltiples caminos: Bootcamp, universidad, autodidacta, reconversión desde otro sector. Todos funcionan si ejecutas bien.
- Cambiar de empresa acelera: Los 4 cambiaron al menos 1 vez. Es la forma más rápida de subir salario.
- Especialización premium: NLP, MLOps, sistemas de recomendación pagan más que Data Science generalista.
- Visibilidad importa: GitHub, blog, conferencias, open source. Te diferencian de los 200 CVs que reciben las empresas.
- Trabajo remoto: La jugada maestra. Cobrar salarios internacionales viviendo en España.
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Usar Calculadora AhoraConclusión: ¿Vale la Pena una Carrera en IA/ML?
Después de analizar 138.000 ofertas de empleo y hablar con decenas de profesionales, la respuesta es clara: sí, vale la pena. Los salarios van desde 35k€ para juniors hasta 120k€+ para seniors especializados. Es una de las áreas tech mejor pagadas en España y con más proyección de futuro. Pero no te voy a mentir: no es fácil ni rápido.
Llegar a senior te llevará 6-8 años. Los primeros 2 años como junior cobrarás poco y aprenderás mucho. Pasarás más tiempo limpiando datos que entrenando modelos. Tendrás síndrome del impostor porque el campo es enorme y siempre habrá cosas que no sabes. Pero si aguantas y haces las cosas bien, la recompensa es considerable.
Los profesionales que mejor les va son los que:
- Se especializan en áreas de alta demanda (NLP/LLMs, MLOps, Generative AI)
- Construyen visibilidad (GitHub público, blog técnico, conferencias, open source)
- Cambian de empresa cada 2-3 años para maximizar incrementos salariales
- Consiguen certificaciones estratégicas (AWS ML, GCP ML, Azure AI) para validar skills
- Buscan trabajo remoto internacional para optimizar salario vs coste de vida
Con el crecimiento sostenido del 10-12% anual en salarios y la demanda que sigue superando la oferta, 2025-2027 van a ser años buenos para profesionales de IA/ML en España. Si estás pensando en meterte, este es buen momento. Solo asegúrate de entrar con expectativas realistas y estrategia clara.
Fuentes y Referencias
Este artículo se basa en datos verificados de múltiples fuentes del sector tecnológico español:
- MuyPymes - Guía Salarial Inteligencia Artificial 2025 (The Adecco Group & LHH Recruitment Solutions)
- IMMUNE - Inteligencia Artificial: Salarios y Oportunidades Laborales
- La Ecuación Digital - Sector Tecnológico Español 2025
- Michael Page - Tendencias Salariales Sector Tech
- Marketing4eCommerce - Sector Digital España 2025
- GenBeta - Análisis de 10 Millones de Ofertas de Trabajo