Cómo contamos
Todos los días leemos los avisos abiertos en las páginas públicas de empleo de 16 empresas y los ordenamos en cuatro roles por el título. Nuestras reglas encuentran solo una parte de los roles que corresponden, así que cada conteo es un piso.
Contenido
Qué cuenta
Cuenta los avisos abiertos que las empresas publican en sus propias páginas públicas de empleo y ordena cada uno en ingeniería de plataforma, DevOps (build y release), SRE, cloud e infraestructura, o MLOps e infraestructura de IA. Plataforma e infraestructura cloud se muestran como un solo rol.
También lee la seniority, el trabajo remoto, el país, el sueldo cuando el aviso lo dice y qué skills menciona.
No mide el mercado laboral. El panel se inclina hacia empresas tech, sobre todo de Estados Unidos, que usan Greenhouse, Lever, Ashby, Workable o SmartRecruiters. Quedan afuera las big tech con sistemas propios, LinkedIn e Indeed. Un conteo es un piso, no un total. Lo comparable es el cambio de un mes al siguiente, con las mismas reglas sobre el mismo panel.
Fuentes
Solo las interfaces públicas de empleo que los sistemas de selección de las empresas ofrecen para alimentar sus páginas de carreras. Publicamos hechos (título, empresa, ubicación, fechas, sueldo declarado), nuestra clasificación y el enlace al aviso original.
Nunca republicamos el texto del aviso. Lo leemos solo para clasificar y no queda en nada de lo que publicamos.
LinkedIn no se lee. Sus términos prohíben el scraping, así que solo armamos enlaces a su búsqueda. Revisamos otras fuentes y descartamos las que prohíben copiar o enlazar sus avisos.
El panel
El panel es una lista fija de empresas. Escribimos los candidatos antes de leer un solo aviso y elegimos empresas tech con página de carreras conocida, no empresas conocidas por contratar gente de plataforma, así que nada en la elección favorece lo que medimos.
Una página de empleos entra al panel si respondió y tenía al menos un aviso abierto. Cada mercado tiene su panel: el de Estados Unidos, uno de Brasil y uno de América Latina.
Si en un día responden menos del 90 % de las páginas de empleos de un mercado, las cifras de ese mercado no se publican ese día y queda la última página publicada. Los avisos sí se refrescan, porque son hechos a esa fecha.
Clasificación
Decide el título. La descripción solo desempata títulos ambiguos, y el departamento del sistema de selección solo rescata títulos genéricos en departamentos que se llaman exactamente Infrastructure o Production Engineering. Dejamos afuera seguridad, IT corporativo, hardware, ingeniería de datos, producto, ventas y soporte, y los roles que construyen la plataforma del producto de un vendor.
La seniority sale de marcas en el título. Sin marca queda «nivel no indicado», que no tratamos como semi senior. Los títulos en portugués y en español se normalizan primero al vocabulario en inglés.
Un aviso que nuestras muestras de validación marcaron como clase equivocada, o en cuya clase los etiquetadores no coincidieron, no se muestra en la lista. Sigue dentro de los conteos, que nunca editamos a mano.
Qué tan preciso es
Revisamos las reglas sobre 330 avisos que no se usaron para escribirlas. Dos etiquetadores ordenaron cada aviso sin ver nuestras reglas; son agentes de modelo que siguen una guía escrita, no personas.
| Rol | Precisión | Intervalo 95 % | Cobertura | Intervalo 95 % |
|---|---|---|---|---|
| SRE | 0,97 | 0,90–1,00 | 0,72 | 0,49–0,97 |
| Plataforma e infraestructura cloud | 0,56 | 0,44–0,69 | 0,21 | 0,13–0,38 |
| DevOps | 0,73 | 0,57–0,90 | 0,37 | 0,16–0,89 |
| MLOps | 0,83 | 0,70–0,97 | 0,33 | 0,14–0,98 |
| Los cuatro roles | 0,80 | 0,73–0,87 | 0,36 | 0,26–0,53 |
Precisión: de los avisos que pusimos en un rol, qué proporción corresponde de verdad. Cobertura: de los avisos que corresponden, qué proporción encontramos. Plataforma e infraestructura cloud se muestran como un solo rol; medidas como dos clases, cada una tuvo una precisión de unas 0,47. Los etiquetadores coincidieron en el rol con κ 0,96; quien resolvió sus desacuerdos no era ciego a nuestras reglas.
Otros mercados, el mismo método
- América Latina: 186 avisos revisados, precisión 0,92, cobertura 0,66.
- Brasil: 180 avisos revisados, precisión 0,97, cobertura 0,55.
Denominadores
Cada cifra lleva su propio denominador. Roles, seniority, país, remoto y empresas son partes de los avisos en alcance. La parte de un rol sobre todos los avisos usa cada aviso abierto en los boards del panel, de cualquier rol.
Las skills son partes de los avisos en alcance que traen texto de descripción; una fuente no lo devuelve. Un aviso puede mencionar varias skills, y mencionar no es exigir.
Los sueldos son los rangos anuales que los avisos declaran, por moneda, sin convertir. Una celda con menos de 10 rangos se retiene. El cambio es en puntos de participación contra la lectura mensual anterior.
Límites
- Plataforma e infraestructura cloud tienen cada una una precisión cercana a 0,47, así que nunca las titulamos por separado.
- La cobertura en Estados Unidos es de alrededor de un tercio, así que los conteos son un piso.
- Los etiquetadores son agentes de modelo, no personas, y quien resolvió sus desacuerdos conocía nuestras reglas.
- El panel es una muestra de conveniencia. Se inclina hacia empresas tech de Estados Unidos en cinco sistemas de selección y no tiene big tech.
- El sueldo leído del texto del aviso es una heurística. Es sueldo base publicado, no compensación total.
- Las fechas de «publicado» no son comparables entre sistemas: algunos informan la última publicación y otros la creación.
Versiones
- Reglas
2026-10-21.6- Panel
tpr-jobs-panel-v1 · 391- Lectura
2026-10-31T06:32:40Z- Contrato de datos
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