Programadores ¿Que hacéis, donde trabajais y cuanto ganáis?

Todos los Salarios brutos históricos representados en la gráfica (línea naranja discontinua) son, literalmente, lo que he declarado a Hacienda año a año. El del 2024 es lo cobrado hasta ahora con lo proyectado a final de año (habida cuenta del cambio al nuevo trabajo y el finiquito del antiguo). El del 25 incluye solo mi nuevo salario (no tengo otras fuentes que generen ingresos o rendimientos). A partir del 26 (línea roja discontinua) he hecho una proyección según el crecimiento del sector medio. El intervalo de confianza va desde el 4 % al 8 %, donde la fiabilidad es alta. He superpuesto en el gráfico el histórico de los salarios junior, mid y senior del sector, en línea continua azul, verde y morada, respectivamente. Por último, en línea gris discontinua he añadido la tasa de crecimiento interanual, esto es, entre un año y el siguiente.

Además, he pintado el fondo del gráfico según las diferentes etapas:

1. En fondo gris, el tiempo que estuve en la academia haciendo el doctorado. Ya durante 2019 sabía, terminando el doc, que abandonaría la academia. Durante ese último año estuve formándome en ciencia de datos. En aquel momento era un sector muy sexy, estaba en la cresta de la ola. Desde la academia vivimos alienados del mundo real; pensamos que un salario de 25k € anuales es un "buen salario". Tanto es así que cuando a un colega, posdoc de mi grupo, le anuncié que pediría 30k € por mi siguiente empleo, él me desincentivó. Decía que "quién era yo para pedir eso". Así las cosas. Atención a las tasas de crecimiento negativas entre los años 18 y 19. Cabe destacar que un compañero del foro me ayudó muchísimo para que me valorase, tanto dándome guía como asistiendo a la confección de mi CV. Eres el puto amo.

2. En fondo violeta, a partir del 20, entré como científico de datos. He estado 4 años muy cómodo haciendo mi trabajo full remote y con mucho, mucho tiempo para mí. Durante esta etapa he materializado una tendencia muy buena de un 21 % de crecimiento. Es cierto que he tenido otra fuente de ingresos como profesor de matemáticas aplicadas en la uni, pero vaya, solo han supuesto unos 6k € durante el 22 y el 23. Mi crecimiento interanual del año 21 es muy alto, 36 %. Se puede decir que el cambio desde la academia a ciencia de datos sí fue para mucho mejor en mi caso.

3. En fondo verde se ve la etapa donde estoy como CTO. El año pasado confundé una startup centrada en DaaS. Llevamos un año fiscal y no hay demasiada queja (hemos cerrado con tan solo -6k €, con MPV y piloto corriendo). Lo del mundo del negocio está siendo toda una experiencia para mí. En agregado, desde el 17 hasta el 25, experimento una tasa media de crecimiento interanual del 15,5 %, lo que es una tendencia bastante demencial. Un crecimiento interanual medio en el sector está en torno al 8 %, ello implica que lo estoy casi duplicando. De ahí que sea conservador en los salarios proyectados hasta el 2029, 6 % (ver siguiente párrafo).

4. En fondo rojo, durante el final de este año en curso, pivoto a MLOps (lo marco desde 2025 por sencillez) en una empresa con mucho potencial. Es una incubadora pre-seeding y pre-series A. Mi rol es el de desarrollar diferentes modelos de machine learning para diferentes problemas. Durante el próximo año estoy centrado en temas de fraude fiscal y exploits en web3/blockchain. El caramelo es que si sale esto adelante (es un proyecto con el Instituto Nacional de ciberseguridad, INCIBE), se monte startup donde me metería en mesa. Por otra parte, a medio plazo la idea es que desde la matriz me manden como advisor a diferentes proyectos, de diferentes startups incubadas, logrando shares en dichos proyectos. Tal es mi objetivo. Creo que salarialmente es muy interesante, y también lo es por lo estimulante.

Cabe destacar lo razonable del ajuste de estos históricos de salarios del sector con mis etapas en la Academia (con junior, azul), como Data Scientist (con mid, verde) y como Machine learning engineer (con senior, morado). No he calculado la correlación pero es manifiesta, vaya.