Por Qué las Empresas SaaS del Mercado Medio Pierden Frente a FAANG en la Contratación de Científicos de Datos (y Qué Hacer al Respecto)

El tiempo que tarda en contratar a un científico de datos está acabando con su empresa SaaS de mercado medio.
No está perdiendo frente a FAANG por el salario.
Está perdiendo por la velocidad.

Los mejores candidatos permanecen en el mercado durante 10 días.
Su proceso de contratación dura entre 52 y 71 días.
Haga los cálculos.

Para cuando le hagas una oferta, los mejores científicos de datos ya habrán aceptado puestos en otras empresas.

Como explicamos en nuestra guía completa de salarios de científicos de datos, la carga financiera que supone contratar talento en ciencia de datos va mucho más allá del salario. Pero el problema del tiempo de contratación lo agrava todo.

Esto es lo que se preguntan los directores generales, directores técnicos y responsables de contratación de SaaS:

¿Por qué todos los buenos candidatos nos ignoran después de la segunda entrevista?
¿Cómo es posible que la competencia esté lanzando funciones de aprendizaje automático mientras nosotros ni siquiera podemos cubrir el puesto?
¿Nuestro proceso de contratación es fundamentalmente defectuoso?

La respuesta a las tres preguntas es: sí, probablemente.

Permítanme mostrarles las cifras.

La Crisis del Tiempo de Contratación de Científicos de Datos: 30 Estadísticas Que Explican Por Qué Está Perdiendo

¿Cuánto Tiempo Se Tarda Realmente en Contratar a un Científico de Datos?

El tiempo medio global de contratación ha aumentado de 31 días en 2023 a 44 días en 2025, lo que supone un incremento del 42 %. (1)

Pero ese es el promedio de todos los puestos.

Los científicos de datos están peor.

Los puestos tecnológicos tardan una media de 38 días en cubrirse en el caso de los puestos de nivel inicial, 52 días en el caso de los puestos de nivel medio y 71 días en el caso de los puestos de nivel superior. (2)
Los puestos de IA/ML tardan una media de 142 días en cubrirse, y el 87 % de las empresas afirman tener dificultades significativas para encontrar candidatos cualificados. (3) Desglosamos el cronograma completo en nuestra guía sobre el tiempo de contratación de científicos de datos y por qué tarda de 12 a 15 meses
Los puestos de científico de datos senior superan los 70 días de media. (2)
Las tareas para realizar en casa añaden entre 7 y 10 días al ciclo de contratación. (2)
Las agencias de contratación especializadas ofrecen ciclos totales de 30 a 45 días, y se necesitan entre 7 y 14 días solo para presentar a los candidatos iniciales. (4)

Mientras tanto, los mejores candidatos en ciencia de datos solo permanecen disponibles durante 10 días antes de aceptar ofertas. (1)

Su proceso de 52-71 días frente a su ventana de 10 días.
Por eso pierde.

Tiempo de Contratación de Científicos de Datos en FAANG Frente al Mercado Medio

Los procesos de entrevista de FAANG duran entre 2 y 6 meses o más. (5)

Entonces, ¿por qué siguen ganando?

La fuerza de la marca mantiene a los candidatos interesados.
La gestión del proceso mantiene múltiples ofertas en marcha.
Los paquetes de compensación hacen que la espera merezca la pena.

Este es el tiempo que tardan empresas específicas:

El proceso de contratación de científicos de datos de Microsoft dura una media de entre 4 y 6 semanas. (6)
Uber tarda entre 2 y 6 semanas. (7)
LinkedIn tarda una media de 4 a 6 semanas. (8)
OpenAI tarda entre 4 y 8 semanas. (9)

Las empresas SaaS de tamaño medio carecen del reconocimiento de marca necesario para mantener a los candidatos en espera.
Cuando Google llama durante su proceso de 6 semanas, su candidato responde.

El Problema del Tiempo de Contratación Está Empeorando

Las empresas con puestos vacantes durante más de 90 días pasaron del 42 % en 2020 al 85 % en la actualidad. (10)

El tiempo medio para contratar desarrolladores sénior casi se ha duplicado, pasando de 2,3 meses en 2020 a 4,5 meses en la actualidad. (10) Consulte nuestro desglose de los plazos de contratación de científicos de datos en startups y por qué cuesta más de $50.000 para obtener una visión completa.

El punto de referencia del sector tecnológico se sitúa en 36 días. (11)
La mayoría de las empresas lo superan entre 2 y 3 veces.

Solo el proceso de entrevistas dura una media de 23 días, lo que consume casi todo el plazo de disponibilidad de 10 días del candidato antes incluso de que se le haga una oferta. (1)

Tiempo en la fase de oferta: 2,5-3 días de media. (12)

El plazo se está agotando más rápido de lo que pueden avanzar la mayoría de los procesos de contratación.

Por Qué el Tiempo de Contratación de un Científico de Datos le Cuesta a las Empresas SaaS del Mercado Medio Más Que el Salario

La Pérdida Diaria de Productividad

Cada puesto técnico vacante cuesta aproximadamente 500 dólares al día en pérdida de productividad. (13)

Los puestos de liderazgo superan los 1.000 dólares diarios. (13)

Una vacante de científico de datos de 70 días cuesta entre $35.000 y $70.000 solo en pérdidas de productividad.
Antes de gastar un dólar en contratación.

Esto es lo que supone para sus proyectos de ciencia de datos:

El modelo de aprendizaje automático que podría mejorar las tasas de conversión permanece sin construir.
El análisis de la pérdida de clientes espera otro trimestre
La previsión de ingresos sigue siendo manual y propensa a errores
Las empresas que contrataron más rápido lanzan funciones competitivas

El proceso de contratación en sí mismo consume recursos:

Cada candidato requiere varias horas de entrevista por parte de su equipo de ingeniería
Es necesario crear y evaluar las evaluaciones técnicas
El tiempo del responsable de contratación se desvía del trabajo relacionado con el producto
Los honorarios de los reclutadores se acumulan independientemente de si se contrata o no

La Brecha Salarial Que No Se Puede Cerrar

Los científicos de datos junior de FAANG ganan entre $140.000 y $180.000 en remuneración total. (14)
Los científicos de datos sénior ganan entre $250.000 y $350.000. (14)
Los puestos de nivel staff superan los $400.000-$550.000. (14)

Las empresas SaaS de gama media y las empresas tradicionales ofrecen a los científicos de datos principiantes entre $85.000 y $115.000, y a los científicos de datos sénior entre $120.000 y $160.000. (14)

Eso supone una diferencia salarial del 40-70 %.

La inflación salarial técnica interanual es del 23 %. (10)

Las primas por habilidades agravan el problema:

La experiencia en aprendizaje automático conlleva una prima del 25 %. (14)
Las habilidades en aprendizaje profundo añaden un 30 %. (14)
La competencia en nube/big data añade un 20 %. (14)

Las tasas de contraofertas para candidatos técnicos sénior superan el 65 %, y las expectativas salariales suelen superar el presupuesto en un 20-30 %. (15)

¿Cuánto Cuesta Realmente una Mala Contratación?

Coste medio de una mala contratación: $17.000. (16)

Pero puede alcanzar el 30 % de los ingresos del primer año. (17)

Contratación errónea de un técnico de nivel medio en el Reino Unido: coste total de más de £132.000. (18)

Eso incluye:

Gastos de contratación ($10.000-$25.000)
Gastos de incorporación ($5.000-$10.000)
Indemnizaciones por despido
Pérdida de productividad ($500-$1.000 al día durante 3-6 meses = $45.000-$90.000)
Daño a la moral del equipo
Retrasos en los proyectos

Detallamos todos estos costes en nuestra guía sobre los 7 costes ocultos de contratar científicos de datos que destrozan los presupuestos SaaS.

Coste medio por contratación a nivel nacional: $4.700. (19)
Puestos sénior: hasta $28.000. (19)

Tiempo de Contratación de un Científico de Datos: la Realidad del Mercado

La Brecha Entre la Oferta y la Demanda

El 76 % de las empresas de SaaS informan de dificultades significativas para cubrir puestos técnicos cruciales. (13)

La demanda global de desarrolladores de software crecerá un 22 % hasta 2030, superando con creces la oferta. (13)

Tasa de crecimiento del sector SaaS: ~18 % anual. (13)

Se prevé que la brecha entre la oferta y la demanda de científicos de datos supere la oferta en un 50 % para 2026. (20)

Tasa de aceptación de ofertas de puestos técnicos: 73 % (frente al 84 % de los puestos comerciales). (12)

Los científicos de datos evalúan y rechazan las ofertas en proporciones considerablemente más altas que los candidatos no técnicos.

El desequilibrio estructural significa que:

Todos los científicos de datos cualificados reciben múltiples ofertas simultáneamente.
Los candidatos pueden permitirse esperar a que surja la oportunidad perfecta.
Las empresas medianas compiten con todo el mercado por el mismo grupo de talentos.
La rapidez se convierte en el único factor diferenciador que puedes controlar.

Por Qué la Marca del Empleador Afecta al Tiempo de Contratación

Las empresas con marcas de empleador sólidas reciben un 50 % más de candidatos cualificados. (21)

Experimentan una rotación de personal un 28 % menor. (21)

Cubren los puestos entre 1 y 2 veces más rápido. (21)

Sin embargo, solo el 18 % de las empresas pueden comunicar un retorno de la inversión claro de las iniciativas de marca de empleador. (22)

Las empresas con puntuaciones altas en el Índice de Marca de Talento de LinkedIn crecen un 20 % más rápido y disfrutan de tasas de aceptación de InMail un 31 % más altas. (23)

Las empresas SaaS de tamaño medio, que a menudo carecen de recursos dedicados a la marca de empleador, presentan perfiles poco completos que no inspiran confianza.

Una empresa SaaS de tamaño medio que invirtió sistemáticamente en la marca de empleador vio aumentar las tasas de solicitud en un 35 % y reducir el gasto en agencias de contratación en un 40 % en un año. (24)

Otra organización redujo el tiempo medio de contratación de 45 a 32 días para puestos técnicos al destacar su cultura de trabajo remoto. (24)

8 Enfoques Para Reducir el Tiempo de Contratación de Científicos de Datos

Cuando no se puede competir en velocidad o salario, se compite de otra manera.

No se trata de estrategias teóricas.
Son las que utilizan realmente las empresas SaaS de tamaño medio para desarrollar capacidades de ciencia de datos sin perder seis meses en solicitudes sin cubrir.

1. Servicios de Empleador Oficial (EOR)

Rango de Costes: entre $3.000 y $6.000 al mes por empleado (todo incluido) (4)
Plazo: de días a semanas frente a 3-6 meses para el establecimiento de la entidad (25)
Ideal Para: acceder a talento latinoamericano con un ahorro del 60-70 % respecto a las tarifas estadounidenses y con husos horarios alineados
A Tener en Cuenta: las cuotas mensuales se acumulan; los candidatos pueden preferir el empleo directo

Los científicos de datos sénior en Latinoamérica ganan entre $48.000 y $72.000 al año, una fracción de las tarifas estadounidenses, aunque trabajan un número de horas similar.

2. Modelo de Contrato con Opción a Contrato Indefinido

Rango de Costos: $80-$150/hora para la fase de contrato (normalmente de 3 a 6 meses); conversión a un salario de entre $120.000 y $160.000 (26)
Plazo: disponibilidad inmediata del contratista; periodo de evaluación de 3 a 6 meses
Ideal Para: primeras contrataciones en ciencia de datos cuando los directivos carecen de experiencia en evaluación
A Tener en Cuenta: los mejores candidatos prefieren ofertas inmediatas a tiempo completo con prestaciones

Se obtiene una evaluación prolongada en el mundo real en lugar de evaluaciones comprimidas en entrevistas.
El candidato demuestra la calidad real de su trabajo, no su rendimiento en la entrevista.

3. Equipos de Ciencia de Datos en el Extranjero

Rango de Costes: $30.000-$60.000 anuales por científico de datos offshore (hasta un 50 % de reducción de costes) (27)
Plazo: de 2 a 4 semanas para las primeras contrataciones.
Ideal Para: Crear funciones de ingeniería y análisis de datos, manteniendo la investigación estratégica de ML en el país
A Tener en Cuenta: los retos de comunicación entre zonas horarias y culturas

Las diferencias horarias permiten ciclos de desarrollo de 24 horas: su equipo local entrega el trabajo al final del día y recibe los avances a la mañana siguiente.

4. Liderazgo Fraccionado/Interino en Ciencia de Datos

Rango de Costes: $150-$300/hora o $15.000-$30.000/mes para un científico jefe de datos a tiempo parcial. (28) Consulte nuestra comparación de precios de científicos de datos fraccionados frente a la automatización con IA para obtener el desglose completo de costes
Plazo: 1-2 semanas para contratar; contratos típicos de 3-12 meses
Ideal Para: SaaS de serie A-B que necesitan liderazgo en ciencia de datos para inversores sin un salario ejecutivo de $250.000-$400.000
A Tener en Cuenta: la disponibilidad limitada (10-20 horas/semana) limita la profundidad del compromiso

5. Cantera de Talento Interno Mediante la Mejora de las Competencias

Rango de Costes: entre $5.000 y $15.000 por empleado para programas de mejora de habilidades (29)
Plazo: de 6 a 12 meses para que los primeros candidatos estén preparados para puestos de ciencia de datos.
Ideal Para: Empresas con horizontes de planificación de más de 12 meses y analistas de datos existentes que muestren interés.
A Tener en Cuenta: Requiere la supervisión de científicos de datos sénior para orientar el desarrollo.

6. Programas de Recomendación de Empleados

Rango de Costos: bonificaciones por recomendación de entre $2.000 y $10.000 por contratación; ahorro de unos $3.000 por contratación en comparación con los métodos tradicionales. (30)
Plazo: 29 días de media para contratar a los candidatos recomendados frente a 44 días en general. (30)
Ideal Para: empresas con científicos de datos o empleados técnicos con contactos en el ámbito del aprendizaje automático.
A Tener en Cuenta: puede reducir la diversidad si los empleados recomiendan a personas con perfiles similares.

Las cifras sobre las recomendaciones son convincentes:

El 34 % de los candidatos recomendados son contratados (frente al 2-5 % de las bolsas de empleo). (30)
Proceso de contratación un 50 % más rápido. (30)
Tasa de retención del 42 % frente al 32 % de las contrataciones a través de bolsas de empleo. (30)
7 veces más probabilidades de ser contratados que otras fuentes. (30)
40 % menos de coste que las contrataciones a través de bolsas de empleo. (30)

7. Plataformas de Evaluación Técnica

Rango de Costes: entre $15.000 y $50.000 anuales por suscripción a la plataforma (31)
Plazo: de 2 a 4 semanas para la configuración de la plataforma y la creación de pruebas
Ideal Para: empresas que reciben más de 50 solicitudes por cada puesto vacante en ciencia de datos
A Tener en Cuenta: algunos candidatos fuertes evitan las empresas que utilizan pruebas exhaustivas previas a la entrevista

8. Estructura de Equipo Híbrida con Centro de Excelencia

Rango de Costos: 15-25 % menos de costo por contratación gracias a los recursos compartidos (32)
Plazo: 3-6 meses para establecerla; optimización continua
Ideal Para: SaaS de mercado medio con más de 5 científicos de datos que han superado las estructuras ad hoc
A Tener en Cuenta: requiere un liderazgo central fuerte para equilibrar las demandas contrapuestas.

Errores en la Contratación de Científicos de Datos Que Cuestan Mucho Dinero a las Empresas

Contratación Precipitada sin Planificación de la Plantilla: entre $47.000 y $132.000 por cada mala contratación. Defina funciones específicas y marcos de competencias con 6-12 meses de antelación. (16)(18)
Cuello de Botella del Fundador en las Entrevistas: más de $11.000 por contratación en coste de oportunidad perdido; 40-60 % de abandono de candidatos. Delegar la autoridad de las entrevistas con marcos de decisión claros. (13)
Competir en Materia de Remuneración sin Diferenciación: entre $40.000 y $80.000 de gasto excesivo por contratación; tasa de rechazo de ofertas del 60-70 %. Expresar claramente los valores no monetarios, como el impacto, la autonomía y la velocidad de la carrera profesional. (12)
Ignorar la Marca del Empleador: 28-50 % más de coste por contratación; 35 % menos de solicitudes cualificadas; el doble de tiempo para cubrir el puesto. Asignar entre $30.000 y $50.000 anuales al desarrollo de la marca. (21)
Tareas Para Realizar en Casa Que No Respetan el Tiempo de los Candidatos: abandono del 40-60 % de los candidatos; aumento de 3-4 semanas en el tiempo de contratación. Limite las evaluaciones a un máximo de 1-2 horas, situadas al final del proceso. (33)

Preguntas Frecuentes Sobre el Tiempo de Contratación de Científicos de Datos

P: ¿Cuál es el tiempo medio para contratar a un científico de datos en 2025?
R: Entre 52 y 71 días para puestos de nivel medio y superior, y hasta 142 días para especialistas en IA/ML. Los mejores candidatos aceptan ofertas en un plazo de 10 días. (1)(2)(3)

P: ¿Cuánto cuesta al día un puesto de científico de datos sin cubrir?
R: Aproximadamente $500 al día para puestos técnicos estándar; los puestos de liderazgo superan los $1.000 al día. Una vacante de 70 días cuesta entre $35.000 y $70.000 en pérdidas de productividad. (13)

P: ¿Pueden los programas de recomendación acelerar realmente la contratación de científicos de datos?
R: Sí. Los candidatos recomendados tardan 29 días en ser contratados, frente a una media de 44 días. Tienen 7 veces más probabilidades de ser contratados y una retención del 42 %, frente al 32 % de los contratados a través de bolsas de empleo. (30)

Deja de Competir Donde No Puedes Ganar

Las empresas SaaS del mercado medio no pueden ganar a las FAANG en su propio terreno.

La diferencia salarial es demasiado grande.
La diferencia de marca es demasiado fuerte.
La disparidad de recursos es demasiado fundamental.

Pero el tiempo de contratación de los científicos de datos se puede reducir con la estrategia adecuada.

La velocidad supera al salario cuando se actúa con la suficiente rapidez.
La diferenciación supera al dinero cuando se articula el valor real.
Los modelos de talento alternativos superan a la contratación tradicional cuando se deja de jugar según sus reglas.

Las empresas que aceptan estas realidades e implementan enfoques alternativos (servicios EOR, contratos con opción a contratación, liderazgo fraccionado, canales internos) desarrollarán capacidades de ciencia de datos que sus competidores no podrán igualar.

No a pesar de sus limitaciones en el mercado medio.
Gracias a ellas.

Piénselo: mientras que la competencia tarda 142 días en cubrir un solo puesto de IA/ML, usted podría:

Contratar a un científico de datos basado en EOR en 2-4 semanas
Contratar a un científico jefe de datos fraccionado en 1-2 semanas
Mejorar las habilidades de un analista existente con un programa de 6 meses

El problema del tiempo que lleva contratar a un científico de datos solo es irresoluble si sigue intentando resolverlo de la misma manera que lo hace FAANG.

¿Necesita ayuda para reducir el tiempo de contratación de científicos de datos? Calcule aquí el ahorro potencial.

Fuentes

(1) joingenius.com
(2) interviewpal.com
(3) prosperspark.com
(4) hirewithnear.com
(5) youtube.com
(6) datalemur.com
(7) igotanoffer.com
(8) datainterview.com
(9) datainterview.com
(10) fullscale.io
(11) apollotechnical.com
(12) ashbyhq.com
(13) nobelrecruitment.com
(14) hakia.com
(15) linkedin.com
(16) forbes.com
(17) ameritconsulting.com
(18) linkedin.com
(19) vouchfor.com
(20) groyouth.com
(21) nobelrecruitment.com
(22) amraandelma.com
(23) dsmn8.com
(24) nobelrecruitment.com
(25) asanify.com
(26) clinlabstaffing.com
(27) mobilunity.com
(28) live-digital.co.uk
(29) solisrecruitment.com
(30) mokahr.io
(31) skillpanel.com
(32) datascience-pm.com
(33) reddit.com