¿Cuánto gana un ingeniero de software en EE. UU.? 2026

Un estudio original de roasted.cv. Datos recopilados en junio de 2026. Libre de citar con atribución y un enlace a roasted.cv.

Extrajimos 1,407 ofertas de empleo de ingeniero de software, activas y sin duplicados, del índice de empleos de Google en diez grandes áreas metropolitanas de EE. UU. más búsquedas nacionales, y luego leímos el texto completo de 201 de ellas para medir qué piden realmente las empresas. Si te preguntas cuánto gana un ingeniero de software y buscas datos reales sobre el salario del ingeniero de software en EEUU en 2026, esto es lo que muestran los sueldos tech: sin encuestas, sin salarios autodeclarados, sin tablas recicladas de la Oficina de Estadísticas Laborales. Solo las ofertas que estaban abiertas en la segunda semana de junio de 2026.

Así era el mercado.

Conclusiones principales

El punto medio de la franja salarial declarada fue de $170,000. La mitad de todas las ofertas que indicaron salario se situó en una banda de $140K a $200K. La parte alta del mercado (OpenAI, HubSpot, Lambda, Perplexity, xAI, Snowflake) publicó franjas que llegaban hasta $465K a $500K.
Python y machine learning están ahora empatados como las capacidades más solicitadas, cada una mencionada en el 50% de las descripciones de empleo. Les siguen Java (42%) y "diseño de sistemas / sistemas distribuidos / escalabilidad" (41%). AWS (39%) es la herramienta más nombrada después de los lenguajes.
El trabajo remoto es más raro de lo que sugiere el discurso. Cuando buscas en una ciudad concreta, solo el 6.5% de las ofertas locales eran explícitamente remotas. En el conjunto de todas las búsquedas, incluida una consulta específica de remoto, la cifra sube al 18%, pero la búsqueda de empleo por ubicación sigue devolviendo un mercado abrumadoramente presencial.
Este es un mercado para perfiles senior. El 57% de las ofertas apuntaba a niveles senior, staff, principal, lead o manager. Solo el 8.5% eran puestos junior, de nivel inicial o de prácticas.
La geografía sigue marcando una diferencia de $79K. Los puntos medios de la mediana iban desde $215K en San Francisco y $214K en Seattle hasta $136K en Atlanta.
Frontend es la que menos paga entre las grandes especializaciones (mediana de $154K); los puestos de datos, plataforma y ML son los que más pagan ($176K a $198K).
El 92.9% de las ofertas eran a tiempo completo. Los contratos temporales, a tiempo parcial y de prácticas sumaban en conjunto menos del 8%.
La mayor fuente individual de ofertas fue LinkedIn (19% de todas las publicaciones), seguida de Indeed (7.8%). Las empresas de defensa y aeroespacial (Lockheed Martin, Boeing, RTX, Northrop Grumman, Anduril) aparecieron con tanta frecuencia como las grandes tecnológicas.

1. Salarios: el mercado declarado se agrupa estrechamente en torno a $170K

De las 1,407 ofertas, 371 (26%) revelaron una franja salarial. Tomamos el punto medio de cada franja y construimos la distribución que aparece abajo. (Las leyes de transparencia salarial en EE. UU. hacen que la divulgación se concentre en California, Washington, Nueva York, Colorado e Illinois y entre las empresas más grandes, así que estas cifras describen el mercado declarado, que se sitúa por encima de la verdadera mediana nacional. Consulta la metodología.)

Tabla 1: Distribución salarial declarada (puntos medios de franjas anualizadas, n = 371)

Percentil	Salario anual (punto medio de la franja publicada)
Mínimo	$36K
Percentil 10	$112K
Percentil 25	$140K
Mediana (percentil 50)	$170K
Percentil 75	$200K
Percentil 90	$240K
Máximo	$419K

La franja publicada típica iba desde un suelo mediano de $140K hasta un techo mediano de $200K. El mercado es estrecho en el centro y de cola larga en la parte alta: las ofertas mejor pagadas eran casi todas laboratorios de IA de frontera y empresas de infraestructura de alto crecimiento.

Tabla 2: Salario mediano por área metropolitana (puntos medios de franjas; búsqueda general de "software engineer" por ciudad)

Área metropolitana	Ofertas	Con salario	Punto medio mediano	Explícitamente remoto
San Francisco, CA	98	26	$215K	9%
Seattle, WA	99	18	$214K	7%
Nueva York, NY	95	24	$179K	9%
Denver, CO	99	23	$176K	13%
Washington, DC	98	15	$173K	6%
Los Ángeles, CA	100	28	$170K	1%
Chicago, IL	100	30	$155K	2%
Boston, MA	100	18	$151K	3%
Austin, TX	98	12	$150K	7%
Atlanta, GA	96	17	$136K	7%

San Francisco y Seattle están aproximadamente entre $60K y $80K por encima de Atlanta, Austin y Boston. La prima del Área de la Bahía sobrevivió a todos los ciclos de despidos desde 2022.

Tabla 3: Salario mediano por nivel de seniority (n = 371 con salario declarado)

Nivel	Ofertas con salario	Percentil 25	Mediana	Percentil 75
Staff / Principal	59	$190K	$217K	$253K
Lead / Manager	27	$160K	$185K	$210K
Senior	126	$144K	$165K	$200K
Mid / Sin especificar	121	$138K	$165K	$191K
Mid (nivel II)	13	$123K	$140K	$169K
Junior / Nivel inicial	24	$76K	$100K	$114K

El salto del nivel inicial a staff más que duplica el salario: una mediana de $100K para juniors frente a $217K para ingenieros staff y principal.

Tabla 4: Salario mediano por especialización (a partir de los títulos de los puestos, n = 371 con salario declarado)

Especialización	Ofertas con salario	Punto medio mediano
Ingeniería de datos	10	$198K
Plataforma / DevOps / Infra	28	$184K
Móvil	7	$179K
Machine learning / IA	61	$176K
Backend	39	$175K
Full-stack	16	$165K
Ingeniero de software general	157	$160K
Frontend	37	$154K
Sistemas embebidos	13	$135K

Los puestos de frontend y de sistemas embebidos anclan la parte baja; los de datos, plataforma y ML obtienen la prima. (Las celdas de móvil y datos tienen muestras pequeñas; tómalas como orientativas.)

2. Habilidades: Python y machine learning lideran ahora, con AWS como nube por defecto

Descargamos y analizamos el texto completo de la descripción de empleo de 201 ofertas y contamos con qué frecuencia se nombraba cada tecnología. Una habilidad se cuenta una sola vez por oferta, sin importar cuántas veces se repita.

Tabla 5: Habilidades más solicitadas (porcentaje de las 201 descripciones de empleo analizadas)

Puesto	Habilidad	% de ofertas
1	Python	50%
2	Machine learning / deep learning	50%
3	Java	42%
4	Diseño de sistemas / sistemas distribuidos / escalabilidad	41%
5	AWS	39%
6	React	31%
7	Kubernetes	29%
8	Agile	29%
9	JavaScript	28%
10	CI/CD	27%
11	C++	26%
12	TypeScript	23%
13	Git	23%
14	APIs REST	22%
15	SQL	21%
16	Docker	21%
17	Microservicios	20%
18	GCP	19%
19	Linux	18%
20	Azure	18%
21	LLMs / IA generativa	18%
22	.NET	16%
23	Node.js	13%
24	Angular	12%
25	Spring	12%
26	Kafka	12%
27	Go	11%
28	C#	9%
29	Terraform	9%
30	PostgreSQL	8%

Tres cosas destacan:

Machine learning se ha vuelto mainstream. Se nombra con la misma frecuencia que Python y el doble de veces de lo que aparecería en una oferta de ingeniero de software generalista hace cinco años. Un requisito explícito de LLMs o IA generativa apareció en el 18% de las ofertas, y una referencia a IA o ML en algún punto del texto (incluido el texto estándar de la empresa) apareció en el 97%.
La nube es un mínimo imprescindible, y es AWS. Al menos una de AWS, Azure o GCP se nombró en el 43% de las descripciones, con AWS (39%) muy por delante de GCP (19%) y Azure (18%).
El "diseño de sistemas" es la habilidad más solicitada que no es un lenguaje. El pensamiento de arquitectura y sistemas distribuidos (41%) superó a cualquier framework individual. La obsesión de las entrevistas también es real en el texto de las ofertas.

3. Trabajo remoto: más escaso que los titulares

El debate entre remoto y oficina se plantea como si la mitad de todos los empleos de ingeniería fueran remotos. Las ofertas dicen lo contrario.

Tabla 6: Modalidad de trabajo

Modalidad	Medición
Explícitamente remoto, búsquedas locales por área metropolitana	6.5% (64 de 983 ofertas dirigidas a ciudades)
Explícitamente remoto, todas las búsquedas incl. consulta específica de remoto	18% (258 de 1,407)
Híbrido (etiquetado explícitamente)	1.6%
Presencial o ubicación sin especificar	~80%

Cuando una persona que busca empleo de verdad escribe "software engineer" en su ciudad, solo alrededor de 1 de cada 15 resultados es abiertamente remoto. El rango de Denver a Los Ángeles iba del 1% al 13%. Los puestos remotos existen, pero están concentrados, son competitivos y no dominan el mercado local como sugiere el discurso del remoto primero.

4. A quién quiere el mercado: senior, a tiempo completo y cada vez más especializado

Tabla 7: Distribución por seniority (a partir de los títulos de los puestos, n = 1,407)

Nivel	Ofertas	Porcentaje
Senior	451	32.1%
Mid / sin especificar	439	31.2%
Staff / Principal	228	16.2%
Lead / Manager	124	8.8%
Junior / Nivel inicial	107	7.6%
Mid (nivel II)	46	3.3%
Prácticas	12	0.9%

Los títulos senior, staff, lead y manager sumaron el 57.1% de todas las ofertas. Los puestos junior, de nivel inicial y de prácticas sumaron en conjunto el 8.5%. La queja de "no hay empleos de nivel inicial" que inunda los foros de ingeniería tiene base en los datos de las ofertas.

Tabla 8: Tipo de contrato (n = 1,407)

Tipo	Ofertas	Porcentaje
Tiempo completo	1,307	92.9%
Contratista	47	3.3%
Tiempo completo y parcial	24	1.7%
Prácticas	16	1.1%
Tiempo parcial	4	0.3%
Tiempo completo y contratista	4	0.3%

Tabla 9: Señal de especialización (a partir de los títulos; un título puede llevar más de una etiqueta, n = 1,407)

Especialización	Ofertas	Porcentaje del total
Machine learning / IA	212	15.1%
Plataforma / DevOps / Infra	140	10.0%
Backend	118	8.4%
Frontend	110	7.8%
Full-stack	77	5.5%
Datos	50	3.6%
Sistemas embebidos	42	3.0%
Móvil	20	1.4%
QA / Pruebas	18	1.3%
Seguridad	13	0.9%

ML/IA es ahora la especialización más mencionada en los títulos, por delante de backend y frontend. El título generalista "Software Engineer" sigue siendo la etiqueta más común en general, pero cuando las empresas se especializan, lo hacen cada vez más hacia el trabajo de IA y de plataforma.

5. Quién contrata y dónde están los empleos

Tabla 10: Empresas más activas (por número de ofertas en la muestra)

Empresa	Ofertas	Sector
Lockheed Martin	25	Defensa / aeroespacial
NVIDIA	16	Hardware de IA
Capital One	16	Finanzas
Boeing	16	Aeroespacial
Waymo	15	Vehículos autónomos
RTX (Raytheon)	14	Defensa
Northrop Grumman	14	Defensa
General Motors	13	Automoción
Cox Automotive	11	Automoción
Snowflake	11	Infraestructura de datos
Google	9	Gran tecnológica
Anduril Industries	9	Tecnología de defensa
Pinterest	9	Gran tecnológica
Adobe	9	Gran tecnológica
Apple	8	Gran tecnológica

La sorpresa para muchos lectores: las empresas de defensa y aeroespacial eran tan visibles como Silicon Valley. Cinco de las quince empresas que más contratan fabrican sistemas de armas, aeronaves o software de defensa. El software de vehículos autónomos y de automoción (Waymo, GM, Cox) formó un segundo grupo, y la infraestructura de IA (NVIDIA, Snowflake) un tercero. (Nota: unas cuantas cuentas de alto volumen en los datos en bruto eran agencias de personal y reclutadores de bootcamps en lugar de empresas directas; esas quedan excluidas de esta tabla.)

Tabla 11: Dónde se publicaron las ofertas (porcentaje de 1,407)

Fuente	Porcentaje
LinkedIn	19.0%
Indeed	7.8%
ZipRecruiter	4.0%
Workday (ATS de empresa)	3.3%
Welcome to the Jungle	2.8%
BeBee	2.3%
Dice	1.1%
Teal	1.0%
Sitios de empleo de empresas (combinados)	el resto

LinkedIn es el centro de gravedad, con casi una de cada cinco ofertas. Pero la cola larga importa: una gran parte de las ofertas aparece solo en los sistemas de seguimiento de candidatos de las empresas (Workday, páginas tipo Greenhouse y portales de empleo propios), que es exactamente el inventario que los agregadores genéricos de portales de empleo se pierden.

Frescura

De las 910 ofertas que llevaban una fecha visible, el 46% se había publicado en los 7 días anteriores y 30 se publicaron en las últimas 24 horas. Este es un mercado vivo y de ciclo rápido: la oferta mediana de nuestra muestra tenía días, no semanas, de antigüedad.

Qué significa esto si buscas empleo en 2026

Encabeza tu currículum con Python, una nube (AWS la primera) y un proyecto concreto de machine learning o de sistemas distribuidos. Esas cuatro señales coinciden con lo que filtra la mitad del mercado. Un currículum que las entierra bajo un muro de frameworks está optimizando para el filtro equivocado.
Menciona explícitamente tu experiencia en "diseño de sistemas". Es la habilidad más solicitada que no es un lenguaje y la más fácil de dejar implícita y por la que perder el mérito.
Si estás al principio de tu carrera, amplía la búsqueda más allá de tu ciudad. Los puestos de nivel inicial son el 8.5% del mercado y los remotos el 6.5% de los resultados locales, así que los dos segmentos más escasos casi nunca coinciden. Postúlate a nivel nacional y a empresas de defensa, automoción y grandes corporaciones, no solo a la tecnología de consumo.
Si eres senior, la palanca está en la especialización. Los títulos de datos, plataforma y ML pagaron entre $176K y $198K en la mediana frente a $154K de frontend. La prima por moverse hacia la infraestructura y la IA es real y medible.
Postúlate a través del ATS de la empresa cuando puedas. Una parte significativa del inventario nunca llega a los grandes agregadores. Las ofertas de los sitios de empleo propios tienen menos competencia.

Metodología

Fuente. Las ofertas de empleo se recopilaron del agregador de empleos de Google. Este indexa ofertas sindicadas a Google desde LinkedIn, Indeed, ZipRecruiter, plataformas ATS de empresas y cientos de portales de nicho.

Búsquedas. Dieciséis búsquedas realizadas el 15 de junio de 2026, en inglés, en el mercado de EE. UU.: una búsqueda general de "software engineer" en cada una de las diez áreas metropolitanas (Nueva York, San Francisco, Seattle, Austin, Chicago, Boston, Los Ángeles, Atlanta, Denver, Washington DC), más seis búsquedas nacionales ("senior software engineer", "entry level software engineer", "software engineer remote", "backend engineer", "frontend engineer", "machine learning engineer") para garantizar la cobertura de las bandas de seniority, las especializaciones y el inventario remoto.

Eliminación de duplicados. Los resultados en bruto (1,527 elementos) se depuraron de duplicados por el id de empleo de Google, dando 1,407 ofertas únicas.

Salarios. 371 ofertas (26%) revelaron una franja salarial. Las cifras por hora y por mes se anualizaron (por hora x 2,080; por mes x 12); los números con formato de coma y "K" se normalizaron; el punto medio de cada franja se usó para las estadísticas de distribución. La divulgación se inclina hacia los estados con transparencia salarial (CA, WA, NY, CO, IL) y las empresas más grandes, así que las medianas reportadas describen el mercado declarado y se sitúan por encima de la verdadera mediana nacional del puesto.

Habilidades. El texto completo de la descripción de empleo se descargó directamente desde las URL de origen de 201 ofertas (la proporción de páginas de origen que servían HTML legible). Cada oferta se comparó con un diccionario de 46 tecnologías usando patrones de límite de palabra. Una habilidad se cuenta una vez por oferta. El corpus analizado se inclina algo hacia las ofertas de defensa, grandes empresas y startups; toma los porcentajes de habilidades como orientativos y no exactos.

El seniority y la especialización se clasificaron a partir de los títulos de los puestos mediante reglas de palabras clave. La modalidad de trabajo se infirió del campo de ubicación ("Anywhere", "Remote") y del texto del título.

Limitaciones. Esta es una instantánea puntual de un país y una familia de puestos desde un único agregador. Mide la demanda tal como se anuncia, no las contrataciones. La divulgación salarial es parcial y está sesgada geográficamente. Las frecuencias de habilidades dependen de qué páginas de origen eran legibles por máquina. Las cifras se presentan para respaldar conclusiones orientativas, no una precisión de nivel nómina.