Los empleos y el software están jodidos

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Estado del mercado laboral de software

  • Muchos describen esto como el peor mercado que han visto: currículums sólidos (10–15+ años de experiencia) que no consiguen entrevistas, desaparición del spam de reclutadores en línea y rechazos automatizados después de pruebas de cribado perfectas.
  • Otros informan de bolsas de normalidad o facilidad (p. ej., algunos recién graduados, algunos seniors en ciudades concretas), lo que sugiere condiciones muy desiguales.
  • La percepción de que hay “demasiados programadores, muy pocos empleos”, especialmente después del auge pos-COVID.

Causas: macroeconomía vs. IA

  • Varios atribuyen la caída principalmente a la macroeconomía: impresión de dinero durante la pandemia, fiebre de contrataciones con dinero barato, y luego subidas de tipos, despidos y sobreoferta de desarrolladores.
  • Algunos ven la IA como un acelerador o chivo expiatorio superpuesto a esas fuerzas macro.

Prácticas de contratación y entrevistas

  • Quejas sobre leetcode/Hackerrank, especialmente pruebas en línea sin supervisión donde es fácil hacer trampas.
  • Informes de filtros de RR. HH./ATS/ML que bloquean candidatos, rechazos misteriosos, ofertas falsas o de “solo proceso”, y fuerte dependencia de referencias.
  • Gran valor atribuido a empleadores de marca en el currículum; el networking suele verse como más importante que la habilidad bruta.

IA y programación: ¿herramienta, amenaza o humo?

  • Un bando: negarse a usar IA es suicidio profesional; la mayoría de los trabajos de software desaparecerán o se reducirán a un pequeño número de ingenieros orquestando agentes.
  • Otro bando: el código de IA es “slop” poco fiable; la ingeniería real, las pruebas y el conocimiento del dominio no pueden automatizarse, especialmente en dominios complejos (p. ej., motores de juegos, trabajos cercanos al hardware).
  • Tono fuerte de guerra cultural en campos creativos (juegos, arte, escritura). Algunos ven usar IA como traicionar a los pares cuyo trabajo se usó para entrenarla y cuyos empleos están en riesgo; otros rechazan ese encuadre.

Diferencias por sector y geografía

  • Se informa de que los puestos relacionados con hardware/ML (PCIe, DDR, Ethernet, diseño/verificación de silicio, firmware) tienen una demanda muy fuerte y salarios muy altos, pero requieren habilidades de nicho.
  • Algunas regiones (p. ej., Londres, partes de Asia, algunos estudios de videojuegos japoneses/chinos) se perciben como más activas o más agresivas al adoptar IA.

Estrategias de afrontamiento y giros profesionales

  • Los consejos van desde “adáptate y aprende IA a fondo” hasta “construye tu propio producto/negocio” o “salte de la tecnología” (ejemplos: mecánico de diésel, actuario, negocio de bienes físicos).
  • Varios enfatizan el networking a largo plazo, los proyectos paralelos y aceptar que carreras estables y modestas en otros campos pueden ser más estables y satisfactorias que perseguir roles tecnológicos volátiles.