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Salary Intelligence Tool — Data & AI LatAm

Explora los rangos salariales de Data & AI en Latinoamérica

Por país, rol y nivel, con la fuente, la fecha y la confianza de cada cifra. Y si aún no sabes qué perfil estudiar, te ayudamos a elegir.

Resumen salarial

Data Scientist — Semi Senior — Perú

Faltan 5 aportes para publicar Data Scientist Semi Senior en Perú.

Solo mostramos un rango cuando hay al menos 5 aportes de la comunidad. Puedes ayudar a que aparezca compartiendo el tuyo (es anónimo y toma menos de un minuto).

¿No sabes qué perfil estudiar?

Responde 3 preguntas y te sugerimos por dónde empezar. O compara los 5 perfiles más abajo.

1¿Qué te gustaría hacer en tu día a día?
2¿Cuál es tu formación?
3¿Cuánta experiencia tienes con código o datos?

Compara los 5 perfiles

Data Analyst

Convierte datos del negocio en reportes y decisiones.

Ideal si
Te gusta entender qué pasa en el negocio y explicarlo con gráficos.
Para empezar
SQL, Excel y una herramienta de BI. Es la puerta de entrada más común.
Ruta de formación

Data Scientist

Construye modelos y experimentos para predecir y explicar.

Ideal si
Te atraen la estadística y las preguntas del tipo "¿qué pasará si…?".
Para empezar
Python y estadística. Suele llegar después de Data Analyst o desde una carrera cuantitativa.
Ruta de formación

Data Engineer

Diseña y mantiene los pipelines que llevan los datos donde se necesitan.

Ideal si
Disfrutas construir sistemas y automatizar procesos.
Para empezar
SQL sólido y Python; luego ETL y nube. Ayuda venir de sistemas o desarrollo.
Ruta de formación

AI Engineer

Lleva modelos de IA, incluida la generativa, a productos que usan personas.

Ideal si
Quieres construir productos con modelos de IA y LLMs.
Para empezar
Programar en Python y consumir APIs; luego evaluación de modelos y MLOps.
Ruta de formación

Data Architect

Define cómo se organizan, gobiernan y escalan los datos de la empresa.

Ideal si
Ya tienes experiencia y te interesa diseñar la data de toda la organización.
Para empezar
No es un rol de entrada: se llega tras años como Data Engineer o en arquitectura de software.
Ruta de formación

¿Quieres ir más a fondo? Prueba el test vocacional o analiza tu CV con IA.

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Te avisamos cuando actualicemos los datos de tu rol y país, y cuando haya información suficiente para los perfiles que aún no tienen cifras.

Metodología y fuentes

Esta calculadora no inventa cifras: cada número proviene de una fuente publicada, con su fecha y su tamaño de muestra, o de la estimación DSRP descrita abajo, que siempre va rotulada como modelo y con sus factores a la vista.

  • Rango P25 – mediana – P75 de sueldos brutos mensuales.
  • Rango propio solo con 5 o más aportes de la comunidad por perfil.
  • Sin aportes suficientes, la estimación DSRP va rotulada como modelo.

Los salarios reales dependen de la empresa, el stack, la negociación y el contexto. Usa esta herramienta como referencia, no como oferta ni garantía.

Ver la metodología completa
  • Rango: mostramos el percentil 25, la mediana y el percentil 75. No usamos promedios ni máximos porque con muestras pequeñas distorsionan.
  • Montos: sueldos brutos mensuales. Los datos anuales se dividen entre 12 y se convierten a la moneda elegida con el tipo de cambio más reciente disponible.
  • Confianza: alta con 30 o más datos (o tres fuentes que coinciden); media con 10 a 29 datos o dos fuentes; baja con una sola fuente o menos de 10 datos.
  • Empresas: solo mostramos cifra por empresa con 5 o más datos para ese perfil.
  • Vigencia: descartamos datos con más de 18 meses.
  • Referencia oficial del país: cuando un perfil aún no tiene rango propio, mostramos el ingreso de los profesionales TIC y estadísticos asalariados según la encuesta nacional de empleo (INEI, DANE, INEGI). Va rotulada aparte: no es el sueldo de un rol ni de un nivel.
  • Estimación DSRP (modelo): sin rango propio, estimamos el del perfil como referencia oficial × factor de rol × factor de nivel. Nivel (GEIH 2025, ingreso por tramo de edad de los profesionales TIC): Junior 0,71 · Semi Senior 0,86 · Senior 1,19 · Lead 1,21. Rol (criterio DSRP): Data Analyst 0,90 · Data Scientist 1,10 · Data Engineer 1,10 · Data Architect 1,30 · AI Engineer 1,20. Es un modelo, no un dato observado, y no entra en comparaciones ni en la cobertura.

Fuentes utilizadas

Rangos por rol: aportes anónimos de la comunidad DSRP, publicados con 5 o más personas por perfil. Referencia oficial: INEI — ENAHO (Perú), DANE — GEIH (Colombia) e INEGI — ENOE (México).

Impulsa tu carrera como Data Scientist

Revisa la formación de DSRP para llegar a este rol o subir de nivel.

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