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nothiring. blog Radiografía del mercado tech · Julio 2026 app

Radiografía del mercado tech Julio 2026

Cada mes cogemos todas las ofertas en tecnología que se publican en España y las revisamos para contarte qué está pasando de verdad. Esta es la de julio: más de 6.200 publicaciones (unos 5.400 puestos reales) y mucha información nueva.

Si contratas, vas a ver por qué tus vacantes no se cierran. Si buscas trabajo, vas a aprender a leer el mercado: qué roles suben, dónde están las ofertas y qué ángulos pueden ser interesantes. Con datos.

Es la primera edición con nuestro propio pipeline de datos. Ahora podemos ir mucho más a fondo —leemos la descripción entera de cada oferta, así que vemos el stack real, la cultura, la relación con la IA y si dice el sueldo— y, a partir de aquí, comparar mes a mes y compartir lo que va cambiando. Con junio no comparamos: era otra fuente.

6.206
publicaciones tech · julio
5.397
puestos reales · el resto, republicados
93 %
no dicen el sueldo
61 %
remoto o híbrido

Los perfiles más buscados

Empecemos por el mapa general. Los perfiles técnicos más buscados del mes, por peso sobre el total.

Reparto por categoría y sub-rol

Cada categoría se abre en sus especialidades. Suman lo mismo: la barra grande es la categoría, las de debajo sus sub-roles.

Data 14,1%
Data Engineer 7,3%
Data Scientist 4,9%
Data Analyst / BI 1,9%
DevOps / Platform 11,8%
Platform / Cloud 7,5%
Infra / Systems 2,5%
SRE 1,6%
Producto 10,6%
Product Manager 5,4%
Senior / Lead PM 3,4%
Product Owner 1,2%
Technical PM 0,4%
Head / VP / CPO 0,1%
Backend 10,2%
Java 3,8%
Backend (sin lenguaje) 2,6%
Python 1,4%
Node / TS 1,1%
PHP 0,5%
.NET / C# 0,5%
Go / Rust 0,3%
Full Stack 9,5%
Full Stack 8,5%
Product Engineer 1,1%
Diseño 7,5%
Product Designer 1,9%
Diseño (otro) 1,9%
UX / UI Designer 1,8%
Diseñador gráfico 1,7%
Design Lead / Mgr 0,2%
Security 7,3%
Security Engineer 4,9%
SecOps / SOC 0,6%
AppSec 0,6%
Arquitecto / CISO 0,6%
Cloud Security 0,5%
Offensive / Pentest 0,2%
GRC / Riesgo 0,1%
IA / ML 6,4%
AI Engineer 3%
ML Engineer 2,6%
AI agents / LLM 0,6%
Software Eng. (generalista) 6,2%
QA 6,1%
Leadership 4,6%
Eng. Manager / Lead 3,8%
Head / VP / CTO 0,7%
Frontend 3,7%
Frontend (sin framework) 2%
React 1,2%
Angular 0,8%
Mobile 1,9%
Android (Kotlin) 0,8%
React Native / Flutter 0,5%
iOS (Swift) 0,4%

Sobre el mercado de software: dejamos fuera roles técnicos y cercanos (ingeniería industrial, ventas técnicas, marketing).

Llama la atención que el Product Engineer apenas aparece (1%) pese a que escuchamos cómo muchas startups y empresas innovadoras apuestan por este rol. Nuestra lectura es doble. Por un lado, aún buena parte del sector contrata en tecnología para “ejecutar”. Por otro, el título todavía no ha cuajado en el mercado general: muchas de esas ofertas se publican como Full Stack, aunque lo que de verdad buscan muchos es alguien que entienda el producto y use la tecnología para resolver problemas. La categoría existe en la cabeza de quien contrata bien; en los anuncios, todavía no está tan presente.

También nos parece relevante que producto y diseño juntos rondan el 18% del mercado técnico. Más que backend, por ejemplo.

Quién publica las ofertas

¿Quién publica estas ofertas? De lo que se puede identificar, un tercio es intermediación. Puestos abiertos por consultoras y staffing.

Reparto por tipo de empresa

Por sector de quien publica. Hay tres patas, no dos.

36%
33%
30%
Producto (SaaS, internet, fintech…) Consultora / staffing Otros sectores (banca, industria…)

Un tercio es intermediación (consultoras y staffing), no la compañía donde acabarías.

En Producto entrarían las empresas de software “puro” (SaaS, internet, fintech, insurtech, marketplaces) que típicamente asociamos a talento tech. Pero ojo, porque el 30% de las ofertas están en otros sectores como banca, seguros, telco, industria o defensa, que contratan tech sin ser ni consultora ni empresa “de producto”.

El perfil que buscan

Como leemos la descripción entera, podemos mirar más allá del título: quién teletrabaja, qué seniority pesa más, cuánta experiencia piden, cuánto pagan —si lo dicen— y qué cuentan de su cultura.

Remoto y seniority, por rol

Cambia la vista sobre el mismo rol: quién teletrabaja y quién pide senior. Los pesos se reordenan.

Backend 38%
Full Stack 38%
Software Eng. 32%
IA / ML 30%
Security 29%
Data 27%
DevOps 27%
Frontend 19%

Los roles de backend y fullstack “mandan” en el remoto. Son los perfiles donde es más probable que se ofrezca híbrido o remoto total. Y más de un tercio de los fullstack que se buscan son senior.

Años de experiencia que piden

De las que ponen años de experiencia (53%), la media son 4,1 años. El 47% no lo especifica.

≤ 2 años (junior) 23%
3–4 años (mid) 36%
5 años 25%
6+ años (senior) 15%

El grueso pide 3-5 años, y el inglés lo exige el 42%. Cruzado con que solo el 5% de las vacantes son de entrada, se refuerza una idea incómoda: se pide experiencia, pero casi nadie abre la puerta al junior. Entonces, ¿quién forma la cantera?

Quién dice el sueldo, y cuánto

93% no da ninguna pista. Las que sí, casi siempre empresas de producto.

Por seniority
Junior €24k
Mid €45k
Senior €64k
Por rol · mediana
Liderazgo eng. €98k
Producto €65k
Diseño €59k
DevOps / Platform €56k
AI / ML €47k
Backend €43k
Data €42k
Full Stack €40k

Ambos bloques comparten escala (0–€98k), así que un senior se lee frente a un lead sin trampa. Muestra pequeña (N=102 con € legible) → bandas «de las que lo dicen», no del mercado.

9 de cada 10 ofertas te piden aplicar sin decir el sueldo. De momento, la muestra de trabajos con salario en la oferta es muy pequeña (N=102), así que léelo como orientación. El salto mid→senior es de ~+40%.

Qué valores destaca la oferta

El 85% destaca al menos un valor cultural.

Colaboración 41%
Aprendizaje 39%
Innovación / reto 35%
Flexibilidad 30%
Autonomía 23%
Impacto / propósito 21%
Diversidad 18%
Bienestar 6%

Casi todas resaltan colaboración y aprendizaje; la flexibilidad (30%) y el propósito (21%) no son tan frecuentes, y el bienestar casi nadie lo nombra (6%). Si contratas, tu anuncio compite con otros 6.000 así que explicar bien tus valores te diferencia más de lo que parece.

Stack y geografía

Con qué se trabaja, dónde están las ofertas y qué días se publica.

El stack más pedido

Cada barra: % de las 6.206 ofertas que lo mencionan · nº de ofertas.

Python 32% · 1.965
AWS 21% · 1.329
SQL 20% · 1.243
Azure 16% · 1.017
Kubernetes 16% · 988
Java 15% · 951
Docker 15% · 903
React 11% · 671
TypeScript 11% · 652
JavaScript 9% · 579

Python manda, y detrás la nube (AWS/Azure) y el dato. Lenguajes que vemos habitualmente en startups como TypeScript ya empiezan a aparecer en la cola. Veremos como evolucionan…

Dónde están las ofertas

Cada barra: % del total · nº de ofertas. Madrid y Barcelona incluyen su área metropolitana.

Los grandes polos
Madrid + área 37% · 2.307
Barcelona + área 28% · 1.732
Remoto / sin ciudad 17% · 1.048
Otros hubs — escala propia, mira el número
Valencia 2,7% · 169
Málaga 2,3% · 142
Sevilla 1,3% · 81
Granada 0,9% · 55
Alicante 0,7% · 42
Bilbao 0,7% · 41
Zaragoza 0,5% · 34
A Coruña 0,4% · 22

Los tres polos concentran el 82% de las ofertas. Los otros hubs van a su propia escala para que se lean.

Madrid y Barcelona concentran el 65% (contando su área metropolitana), y un 17% es remoto o sin ciudad. Por detrás, Valencia (2,7%) y Málaga (2,3%) encabezan los otros hubs, seguidas de Sevilla, Granada, Alicante, Bilbao, Zaragoza y A Coruña.

Cuándo se publica

1082
Lun
1063
Mar
1169
Mié
1149
Jue
1376
Vie
223
Sáb
144
Dom

Se publica de lunes a viernes; el fin de semana queda casi vacío (~6%).

La IA en las ofertas

Y llegamos a la parte que más está moviendo el mercado. No creemos que la IA sea solo una categoría más, sino que está abriéndose paso poco a poco en todos los roles. Así que este mes hemos analizado este aspecto de las ofertas. No solo cuántas ofertas la nombran, sino qué relación tienen con ella, qué construyen, con qué la usan y cómo cambian los roles.

Empecemos por lo básico: ¿qué relación tiene cada oferta con la IA?

Construir IA no es lo mismo que usarla

1 de cada 3 ofertas la toca. Pero no todas de la misma forma.

17%
14%
69%
La construye La usa como herramienta No la menciona
De las que la construyen (17% del total) — qué construyen en verde, lo generativo
GenAI / LLM / RAG 23%
Agentes autónomos 23%
MLOps / infra 15%
Predictivo / clásico 15%
De las que la usan como herramienta (14% del total) — para qué
Asistente de código 60%
Automatizar procesos 15%
Generar contenido 15%
Analizar datos 5%

Ambos bloques comparten escala, así que las barras son comparables entre sí. % sobre las que construyen / usan.

Casi la mitad de la IA que se construye ya es GenAI o agentes (46%) (LLMs, RAG, agentes autónomos), no el ML clásico de modelos predictivos. Y «usar IA» hoy, en julio de 2026, es sobre todo programar con un asistente: 6 de cada 10 es Copilot / Cursor / Claude Code.

Qué tecnología de IA se nombra

Sobre las 6.206 (determinista): qué tecnología de IA aparece nombrada en el texto.

GenAI / LLM / RAG 14%
Agentes / agentic 7%
Asistente de código 5%
ML clásico 4%

Si contamos menciones en el texto, el giro es aún más claro: la IA generativa ya se nombra 3-4× más que el ML clásico (14% vs 4%). El foco se ha movido a LLMs, RAG y agentes. Y a usar asistentes de código.

Adónde va el rol

El mercado premia al que abarca y sabe usar IA, no al especialista de un lenguaje.

Perfil generalista 14%
Toca IA de algún modo 32%
Roles IA emergentes 3,4%

Creemos que todo esto empuja los roles en una dirección: más anchos y más aumentados por IA, no más estrechos. El generalista gana terreno (Full Stack + Software genérico + Product Engineer ≈ 14% del mercado, más que cualquier especialidad de lenguaje) y empiezan a aparecer títulos que hace unos años no eran categoría en España, como AI Engineer y Product Engineer.

Por qué no se cierran

Como cada mes, vemos muchísimas ofertas que no se cierran. Capturamos 6.206 publicaciones, pero solo 5.397 puestos reales. La diferencia (unas 800 (13%)) es la misma oferta republicada: el mismo puesto que reaparece con un anuncio nuevo.

El mismo rol, republicado

Alignerr · Software Engineer 14×
dentsu · Front-End Designer 10×
Mindrift · Data Scraping Eng. 10×
Bending Spoons · Security Eng. 10×
Alan · Fullstack Engineer

Es un suelo medido dentro del mes; la cifra real es mayor.

¿Por qué no se cierran? Muchas empresas repostean para ganar alcance, y otras tienen roles abiertos que no buscan en serio. Todo eso ocurre, pero no explica a la empresa que lleva mes y medio republicando el mismo fullstack. Creemos que el funnel de contratación técnica se rompió por dos sitios a la vez.

El primero es el de siempre: la mayoría del talento no está continuamente aplicando a ofertas. El segundo es nuevo: la IA llenó los inbox de candidaturas generadas. Publicas una vacante y te llega un aluvión de perfiles correctos sobre el papel. Si es así, filtrar dejó de ser un problema de volumen y pasó a ser de criterio. Vemos muchos puestos con más de 200 candidaturas que siguen abiertos. Más CVs no lo ponen más fácil.

Hay un tercer dato que lo confirma desde otro ángulo: la cola de candidatos. Este mes hemos sacado cuántas personas aplican a cada rol, y la cola depende mucho del rol.

Candidaturas por vacante, según el rol

mediana
Frontend 102
Diseño 95
Full Stack 87
Backend 65
Mobile 61
Data 59
Software 50
Producto 50
QA 41
IA / ML 40
Leadership 36
Security 33
DevOps / Platform 28
050100150200+
Cómo leerlo P25 mediana P90

Cómo leer cada fila: resume cuánta gente compite por un puesto de ese rol. La caja abarca la mitad central de las vacantes (del P25 al P75, es decir, quitando el 25% con menos candidaturas y el 25% con más); la marca vertical es el valor típico —la mediana, el número que ves a la derecha—; y la línea fina llega al P90, las más saturadas. El color va de rojo (más cola) a verde (menos). Por puesto único; suelo en 25 candidaturas y techo en «200+» (la fuente no cuenta más allá).

Frontend y diseño están saturadísimos. Su P75 ya toca el techo de 200+ aplicaciones por oferta. DevOps ni en el P90 llega (129), cuatro veces menos cola. Para quien contrata, la lectura es clara: los roles que no se cubren esperando a que apliquen (devops, seguridad, ML, AI…) hay que ir a buscarlos.

qué hacer con esto

Recomendaciones

Si contratas
  • Repostear es tratar el síntoma. Si el mismo rol lleva un mes dando vueltas, casi nunca es que falte gente; suele ser que no estás llegando a quien encaja, o que no lo evalúas antes de que se enfríe. Volver a publicarlo no cambia ninguna de las dos.
  • El volumen no es el problema. Hay puestos con más de 200 candidaturas que siguen abiertos. El cuello de botella es leer bien cada perfil, con criterio técnico, y esas horas de ingeniería senior son las que nadie tiene de sobra.
  • Busca donde no hay cola. La saturación cambia hasta 3× según el rol: frontend y diseño reciben cientos de candidaturas; devops, seguridad y ML, una fracción. Esos roles no se cubren esperando a que apliquen. Hay que ir a buscarlos.
  • Ofrece remoto o híbrido. El 61% del mercado ya lo hace. Presencial total para un perfil escaso te resta candidatos antes de la primera llamada.
  • Di el sueldo. 9 de cada 10 ofertas no lo dicen. En un mercado de >5.000 anuncios, poner la banda es de lo más barato que puedes hacer para diferenciarte y filtrar mejor.
Si buscas trabajo
  • Aprende a leer la fecha real. Si un anuncio pone «hace un mes» pero reaparece, esa empresa está atascada con ese rol. Aplicar justo ahí te pone delante en el momento en que más aprietan por cubrirlo.
  • Si dudas de especialidad, mira dónde hay menos cola. Devops, seguridad y plataforma reciben una fracción de las candidaturas de frontend o diseño. Menos competencia por oferta, misma demanda.
  • Si eres junior, sé quirúrgico. Con solo un 5% de vacantes de entrada, la puerta pasa por los graduate programs de las empresas de volumen. No gastes energía aplicando a «Senior» con dos años.

hacia dónde va

Cinco preguntas abiertas

No tenemos respuesta a estas. Son las que nos hacemos mirando al mercado que viene.

01

La IA ya redacta muchas candidaturas y empieza a filtrarlas. Cuando las dos partes automatizan, ¿queda alguien leyendo de verdad? ¿O el criterio técnico, el humano, se vuelve el único filtro que aún separa señal de ruido?

02

El mercado pide senior y apenas forma junior. Si nadie cultiva la cantera, ¿de dónde saldrán los ingenieros senior de dentro de tres años, y quién los tendrá cuando todos los busquen a la vez?

03

Si el 61% ya es remoto o híbrido y parte de la demanda viene de fuera, ¿se abre una brecha entre las empresas que saben llegar a ese talento y las que solo saben publicar la oferta? ¿Y qué le hace eso a los salarios?

04

El repost, ¿es un problema de sourcing, de proceso o de criterio? Nosotros lo leemos como de criterio, pero es una hipótesis que el dato todavía no cierra.

05

La IA generativa ya se nombra 3-4× más que el ML clásico, y hace dos años era al revés. ¿Cambio estructural o pico de «todo el mundo quiere LLMs»? Volveremos en los próximos meses para verlo.

Lo que no se cierra

Lo de julio no es que haya poco trabajo, que lo hay: es que buena parte de ese trabajo no llega a cerrarse. Encontrar talento tech es más difícil que nunca. Y eso que sobra talento en España.

Nosotros trabajamos justo en ese hueco, entre publicar una vacante y cerrarla con la persona correcta. No lo hacemos mandando más CVs; para nosotros ese es precisamente el problema. Si tienes un rol reposteado más veces de las que admitirías en voz alta, cuéntanos cuál es y hablamos.

Metodología

La muestra

6.206 publicaciones en tecnología publicadas en España en julio de 2026, capturadas de canales públicos. Leemos la descripción entera de cada una, no solo el título.

Publicaciones, no puestos

Contamos anuncios: 6.206 publicaciones ≈ 5.400 puestos únicos + ~800 reediciones. Los porcentajes van sobre las publicaciones; los puestos únicos se usan para el titular y para medir los reposts.

El repost es un suelo

Lo medimos dentro del propio mes; los que cruzan de un mes a otro aún no entran. La cifra real de reediciones es mayor, no menor.

Cómo lo clasificamos

Rol, ciudad y seniority se asignan por título y descripción. La causa de los reposts es hipótesis, no dato. Primera edición sobre nuestro dataset propio: serie nueva, no comparable con junio.

Eusebio GracianinothiringCo-founder

Co-founder de nothiring.

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