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![The first step: knowing oneself
Where in these axes do you see yourself today?
1. Stability vs. Risk and Reward
• Stability: Developer at a government agency or a large bank (big corp).
• Risk and Reward: Cofounder or CTO at a tech startup.
2. Technical Specialization vs. Generalism
• Technical Specialization: Machine Learning Engineer at a deep tech scaleup.
• Generalism: Full-stack developer at a fast-growing startup.
3. Autonomy vs. Structure
• Autonomy: Solopreneur / Freelance developer
• Structure: Developer at a big corp like Microsoft
[ See appendix 1 ]](https://image.slidesharecdn.com/2025-themanycareerpaths-250226193228-648f1e33/75/The-Many-Career-Paths-of-a-Software-Engineer-10-2048.jpg)
![The second step: balancing short & long
terms
Struggle now… or later
• [A lot of] Short-term pleasure often leads to [lots of] long-term difficulties
• e.g., procrastination, lack of resilience, bad habits
• [A moderate] Short-term struggle often leads to [lots of] long-term
rewards
• e.g., discipline, mastery, success.
• Struggle tends to be unavoidable, It’s smart to take it early and grow out of it](https://image.slidesharecdn.com/2025-themanycareerpaths-250226193228-648f1e33/75/The-Many-Career-Paths-of-a-Software-Engineer-11-2048.jpg)
![Commit to it (5’)
In the next year, I will do [ACTIONS], so I will
improve [GAPS] and eventually be better prepared
to work as [MOONSHOT].](https://image.slidesharecdn.com/2025-themanycareerpaths-250226193228-648f1e33/75/The-Many-Career-Paths-of-a-Software-Engineer-44-2048.jpg)
Uploaded byMiguel Fernández
The Many Career Paths of a Software Engineer
Provides key considerations to help Spanish Software Engineering students navigate their careers in a fulfilling and strategic way.
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The Many Career Paths of a Software Engineer
- 1. Miguel Fernández Fernández TheMany Career Paths of a Software Engineer Universidad de Oviedo - 2025
- 2. In an averagescenario, you will spend the next 40 years doing this Daniel Gayo Avello (circa 2003)
- 3. Before going anyfurther…
- 4.
- 6. Part I. Afulfilling career
- 7. What’s a CareerPath? • The sequence of professional roles, experiences, and developmental milestones that an individual follows throughout their working life. • Two types: • Linear: Progressive roles, in the same area of expertise, industry. • Non-linear. You might switch • Roles, Areas of expertise, Industries… • Engagement models • Even professions altogether
- 8. Your career willevolve Take ownership early • You will be a different person in 5, 10, 20, 30 years • What’s hot today, might be dead tomorrow - adaptability is key • Your early career decisions shape future opportunities • It’s not about having all the answers, but making an effort of shaping your intention.
- 9. Building a fulfillingcareer A step-by-step guide 1. Knowing oneself 2. Balancing short and long terms 3. Making a plan and sticking to it for while 4. Review and adjust
- 10. The first step:knowing oneself Where in these axes do you see yourself today? 1. Stability vs. Risk and Reward • Stability: Developer at a government agency or a large bank (big corp). • Risk and Reward: Cofounder or CTO at a tech startup. 2. Technical Specialization vs. Generalism • Technical Specialization: Machine Learning Engineer at a deep tech scaleup. • Generalism: Full-stack developer at a fast-growing startup. 3. Autonomy vs. Structure • Autonomy: Solopreneur / Freelance developer • Structure: Developer at a big corp like Microsoft [ See appendix 1 ]
- 11. The second step:balancing short & long terms Struggle now… or later • [A lot of] Short-term pleasure often leads to [lots of] long-term difficulties • e.g., procrastination, lack of resilience, bad habits • [A moderate] Short-term struggle often leads to [lots of] long-term rewards • e.g., discipline, mastery, success. • Struggle tends to be unavoidable, It’s smart to take it early and grow out of it
- 12. The second step:balancing short & long terms An example • Alex’s thinking on applying to a local consulting company instead of Netflix • They don’t feel as they can do it • The reality is they can • And the reality is it might be hard, because there are gaps to fill • And the reality also is, that it might not be as hard as they think https://www.ted.com/talks/carol_dweck_the_power_of_believing_that_you_can_improve
- 13. The second step:balancing short & long terms • They landed a job at the local consultancy firm right after graduating • They’ve been there for 5 years, they’re ok but not too motivated. They are 28 now. • Her company realized their job can be done by a cheaper worker using an AI assistant. And the company is not betting on their growth. • They would like to readjust and take some time off, but they have a mortgage to pay, and not many savings, what’s worse, they were not exposed to many different and challenging problems. So they are disadvantaged in a very competitive market. • They are struggling now. https://www.ted.com/talks/carol_dweck_the_power_of_believing_that_you_can_improve • They enrolled in English lessons, found a mentor to guide them after sending an email to Miguel, and started preparing for interviews. Lot’s of work there. They had a part-time job at the same time, and had to miss a lot of plans with friends. They are struggling now. • They interviewed and got rejected. They reflected on why • They decided to keep preparing • They decided to apply to another very demanding company. • They landed the job. • They worked hard for 4 years, and learnt a lot. They are 28 now. • They paid their first house • They are motivated by the problems they’re working on, they’ve got financial comfort and they are planning on taking some time for them before switching jobs to an interesting company that reached out to them. Chose comfort Chose struggle
- 14. The second step:balancing short & long terms The morale • The previous example was fictional, and reductionist, but it’s definitely plausible, specially as we move towards AGI and less competent roles could be replaceable. • Some deliberate struggles bets yield long-term comforts. • ️ 🏗️Build strong fundamentals • 🔬 Learn to learn new things effectively • 🔥 Choose hard problems, even if you can fail at them. • 🤲 Find mentors and help others grow https://www.ted.com/talks/carol_dweck_the_power_of_believing_that_you_can_improve
- 15. The third step:making a plan And sticking to it for a while • Plan an execute: • What are my gaps • What things should I do to fill them? How do I ensure I filled them? • What’s the time horizon? • Find the critical path • Small but steady: low hanging fruits first and quick wins often
- 16. The last step:Review and Adjust • New information will give you insights: • You will discover new learning tactics that work better for you • Ineffective approaches can be replaced with more effective ones • Often, what you thought you wanted is not what you actually want • It’s normal to realise a path isn’t the right fit • Let it sit for a while, but if the feeling persists, adjust your plan • Stay focused on progress, but be flexible enough to adapt
- 17.
- 18. Roles Individual Contributors • TechnicalFocus • No Direct Reports • Career Growth Without Management • Deep Expertise • Mentorship & Influence • Success based on impact of contributions
- 19. Roles Engineer Managers • Notnecessary software engineer • Team Leadership & People Management • (Good ones) Project & Execution Management • (Good ones) Technical oversight and decision making • Cross-team collaboration • Lots of politics • In scale-ups and big companies, they can grow into VPoE, or C-level roles.
- 20. However, growth mightnot equate to success. In any hierarchical organisation, the most contributing factor to your growth is how well you help your manager do their job.
- 21. Roles Staff+ Engineers andTechnical Leaders • They are ICs, and while not managing people directly, they exercise leadership • Team efforts prioritisation • Cross-team collaboration • Identification of business opportunities and problems • Outreach to third parties (from other companies) to address strategic technical alliances • Interviewing, and hiring other engineers
- 23. Roles VPs and C-levelexecs • Decision makers • Progression from either: • Being a founder • Being a manager • Strategic focus: • Building the tech culture • Partnership and agreements • Less technical work
- 24. Interlude: A bitof Jargon (and then a Pause) • VC (Venture Capital): Investment in private companies in exchange for equity, aiming for high returns. • VC-backed company: Receives VC funding, leading to ownership dilution and reduced founder control. • Series (Seed, A, B, C): Successive funding rounds where companies trade equity for capital to scale. • Bootstrapping: Growing a company with minimal or no VC funding to retain full ownership and control. • Stock options: An incentive to employees, by which the company gives them the option to buy shares of the company while it’s still private. • IPO: The process by which a company becomes public, and allows people to trade shares of the company. • Product-market fit: a stage of a company in which they are validating that there is enough market demand for their product to build a sustainable business out of it.
- 25. Companies Big Tech (FAANG& Similar) Description: Large, well-established companies with global reach and structured career paths. Examples: Google, Meta, Apple, Microsoft, Amazon. ✅ High salary, benefits, and job security. ✅ Great mentorship, best practices, and specialization. ✅ Strong résumé boost for future jobs. ⚠️Most require re-location. ⚠️Bureaucracy, slow decision-making. ⚠️Less ownership over projects for non-senior / staff positions. 🟢 Best for: Engineers seeking stability, prestige, and deep specialisation.
- 26. Companies Mid-size Tech Companies Description:Established, tech companies with structured but flexible environments. Examples: Cloudflare, Datadog, GitHub. ✅ Strong engineering culture. ✅ More ownership than FAANG, but still structured. ✅ Good pay, work-life balance, and growth opportunities. ✅ More opportunities for remote work than FAANG (GitHub, Stripe, Datadog, Grafana…) ⚠️Some bureaucracy, but less than FAANG. ⚠️Not as prestigious but still well-respected. 🟢 Best for: Engineers wanting a balance of structure, impact, and growth, still acquiring some reputation.
- 27. Companies Scale-ups Description: High-growth startupswith VC funding, scaling teams, and aggressive expansion. Examples: Notion, Figma, OpenAI, Deel, Brex. ✅ Rapid career growth, exposure to big challenges. ✅ Equity upside if the company succeeds. ✅ Modern tech stack, fewer legacy systems. ⚠️High workload, sometimes chaotic processes. ⚠️Risk of layoffs or business failure. 🟢 Best for: Engineers who want fast learning, risk-taking, and high rewards.
- 28. Companies Start-ups Description: Small, youngstartups still finding product-market fit. High risk, high learning. Examples: YC startups, stealth mode startups. ✅ Extreme learning, engineers wear many hats. ✅ High ownership, work closely with founders. ✅ Potential big equity rewards if successful. ⚠️Unstable pay, risk of failure, unclear direction. ⚠️Long hours, unpredictable work environment. 🟢 Best for: Engineers who thrive in chaos and want hands-on startup experience, or seek to create their own businesses soon and want to familiarise with the inners of creating a tech startup.
- 29. Companies Bootstrapped businesses Description: Self-funded,profitable companies focused on sustainability over rapid growth. Examples: 37signals, Gumroad, TechCrunch. ✅ High autonomy, small but meaningful teams. ✅ No VC pressure—focus on product, not hypergrowth. ✅ Generally better work-life balance than VC-backed startups. ⚠️Generally slower salary growth, fewer resources ⚠️Can be niche, less known in the industry. 🟢 Best for: Engineers who value autonomy, product focus, staying for longer, and craftsmanship.
- 30. Companies Boutique Agencies /Software Consultancies Description: Small firms that build custom software for clients, often high-quality codebases. Examples: ThoughtBot, ThroughtWorks, Hashrocket, 8th Light. ✅ Work on diverse projects, fast skill development. ✅ Strong technical culture, less bureaucracy. ⚠️Pay may be lower than product companies. ⚠️Work depends on client demands, less creative freedom. 🟢 Best for: Engineers who enjoy variety, consulting, and technical craftsmanship. 💥 Software factories are excluded
- 31. Companies Public Sector Description: Techroles in government or public institutions, often stable but super slow-moving. Examples: US Digital Service, UK Gov Digital, e-Estonia. ✅ Strong job security, good work-life balance. ✅ Meaningful impact—technology for public good. ✅ Inclusive, diverse work environment. ⚠️Bureaucracy, slow decision-making. ⚠️Frequently: Outdated tech stacks, practises. ⚠️Lower salaries ⚠️Spanish national and regional agencies are well-known for their lack of focus on UX, craftsmanship, and solid operational practises. 🟢 Best for: Engineers seeking stability, predictable, work.
- 32. Companies Research centers /Universities Description: Academic or corporate research labs focused on cutting-edge innovation and fundamental research. ✅ Work on advanced tech (AI, quantum computing, robotics, etc.). ✅ Scientific and academic contribution. ✅ Less pressure for monetisation compared to industry. ⚠️Underfunded. ⚠️Salaries lower than industry roles. ⚠️Work may be theoretical, slow to impact real-world applications. 🟢 Best for: Engineers interested in deep research, academia, or foundational tech breakthroughs, or with a vocation for research and teaching.
- 33. Companies Entrepreneurship / BuildYour Own Business Description: Starting and growing your own company, from indie projects to VC-backed startups. Examples: Indie hackers, startup founders, bootstrapped SaaS, YC startup founders. ✅ Ultimate ownership—build something from scratch. ✅ High potential upside if the company succeeds. ✅ Learn everything: tech, business, marketing, hiring. ⚠️High risk, most startups fail. ⚠️Unstable income, high stress, long hours. 🟢 Best for: Engineers who want control, are resilient and intrinsic motivated, are generalists, and are willing to take risks.
- 34. Companies Summary Company Type AutonomyCompensation Risk Generalist/Specialist Intensity FAANG / Big Tech 3 High Medium Mostly Specialist Medium Mid-sized Tech 5 High Medium Balanced Medium Scale-Ups 7 Highest (talent bait) Medium Balanced High Early-Stage Startups 9 Medium High Mostly Generalist Very High Agencies 2 Low Low Balanced Medium Government 1 Low Lowest Mostly Generalist Low Research Labs / Universities 8 Medium/Low Low Mostly Specialist Medium Entrepreneurship / Startups 10 Low (Highest potential) Highest Mostly Generalist Very High Disclaimer: All metrics can have a wide variance for specific instances of each company type. Data reflects the author’s perspective over a typical case.
- 35. Companies Author’s opinion Company TypeAutonomy Compensation Risk Generalist/Specialist Intensity FAANG / Big Tech 3 High Medium Mostly Specialist Medium Mid-sized Tech 5 High Medium Balanced Medium Scale-Ups 7 Highest (talent bait) Medium Balanced High Early-Stage Startups 9 Medium High Mostly Generalist Very High Agencies 2 Low Low Balanced Medium Government 1 Low Lowest Mostly Generalist Low Research Labs / Universities 8 Medium/Low Low Mostly Specialist Medium Entrepreneurship / Startups 10 Low (Highest potential) Highest Mostly Generalist Very High Disclaimer: All metrics can have a wide variance for specific instances of each company type. Data reflects the author’s perspective over a typical case.
- 36.
- 37. Time to getreal
- 38. Your career navigationmap Turning uncertainty into strategy • Yourself (5') • The moonshot (5’) • The gaps to fill (7’) • A plan for the next 12 months (10’) • Your personal commitment
- 39. Yourself (5’) • Imagineyourself after graduation • What kind of work are you doing? • Place yourself in the different axes provided
- 40. Appendix: Career axes 1.Stability vs. Risk and Reward • Stability: Developer at a government agency or a large bank (big corp). • Risk and Reward: Cofounder or CTO at a tech startup. 2. Technical Specialization vs. Generalism • Technical Specialization: Machine Learning Engineer at a deep tech scaleup. • Generalism: Full-stack developer at a fast-growing startup. 3. Autonomy vs. Structure • Autonomy: Solopreneur / Freelance developer • Structure: Developer at a big corp like IBM or Accenture. 4. Social Impact vs. Economic Impact • Social Impact: Software engineer at a nonprofit or healthcare startup. • Economic Impact: Algorithmic trading engineer at a financial big corp like Goldman Sachs. 5. Work-Life Balance vs. High Commitment • Work-Life Balance: Developer at a remote-first scaleup or a big corp like GitLab. • High Commitment: Engineer at a hyper-growth startup. 6. Individual Work vs. Team Collaboration • Individual Work: Freelance developer working on independent projects. • Team Collaboration: Engineer at Google or a startup building a new product. 7. Innovation vs. Maintenance • Innovation: Researcher in advanced AI at a university or engineer at a deep tech startup. • Maintenance: Legacy system maintainer at a telecom company or bank. 8. Initial Salary vs. Growth Potential • Initial Salary: Consultant at Deloitte or developer at a FAANG company. • Growth Potential: Early employee at a startup with equity stakes.
- 41. The moonshot (5’) •What kind of role, in which kind of company would you be doing if you had all the skills necessary? Examples: • SWE at NASA designing and implementing the new generation of their flight-control engine. • CEO of a startup building augmented reality systems for industrial simulation. • Researcher and Professor at the University of Oviedo working on the formal validation of computer-generated programs • Lead Engineer of the most popular Open Source ML inference runtime • …
- 42. Filling the gaps(5’) • Think • Skills and Knowledge - What should I learn? • Networking and Mentoring - Who can guide me? • Experimentation - How can I test my options?
- 43. A plan forthe next 12 months (10’) • Find 3 things you can do over the next year that can move you closer to your moonshot. • How can you fill-in your gaps more effectively? • What are some things your could learn that are not in the Study Plan? • Who can guide you further? Who can you team-up with? • What initiatives can you enrol-in? • What companies can you engage with?
- 44. Commit to it(5’) In the next year, I will do [ACTIONS], so I will improve [GAPS] and eventually be better prepared to work as [MOONSHOT].
- 45.
- 46.
- 47. Interesting reads • Onlearning to learn new things: - Pragmatic Thinking and Learning - Refactor Your Wetware by Andy Hunt. - Meta Learning - How To Learn Deep Learning and Thrive in The Digital World by Radek Osmulski • Early career choices influence future outcomes: - “The Matthew Effect in Science” by Robert K. Merton (1968) • On making plans and sticking to them, it’s beneficial to understand how long- lasting habits are formed: - “Atomic Habits” by James Clear
- 48. Interesting reads • Onroles: - The Pragmatic Programmer: Your Journey To Mastery, 20th Anniversary Edition by David Thomas and Andrew Hunt - Staff Engineer: Leadership beyond the management track by Will Larson - The Manager's Path: A Guide for Tech Leaders Navigating Growth and Change by Camille Fournier • General career guidance - newsletter.pragmaticengineer.com - General knowledge about tech and startups highly relevant for software engineers by Gergely Orosz - Best articles: - https://blog.pragmaticengineer.com/advice-to-myself-when-starting-as-a-software-developer/ - https://blog.pragmaticengineer.com/the-developer-culture-test/ - https://blog.pragmaticengineer.com/software-engineering-salaries-in-the-netherlands-and-europe/
- 49. Resources to preparefor a job at a FAANG • https://www.crackingthecodinginterview.com/ - The most iconic book on code interview preparation • https://medium.com/@sentalkssane/a-beginners-guide-to-system-design- 76d64689788b - insights on how to prepare for system design interviews at FAANG and other tech companies. • https://www.levels.fyi/ - get insights on compensation and salaries of many companies • https://www.kalzumeus.com/2012/01/23/salary-negotiation/ - salary negotiation by Patrick McKenzie
- 50. Appendix: Career axes 1.Stability vs. Risk and Reward • Stability: Developer at a government agency or a large bank (big corp). • Risk and Reward: Cofounder or CTO at a tech startup. 2. Technical Specialization vs. Generalism • Technical Specialization: Machine Learning Engineer at a deep tech scaleup. • Generalism: Full-stack developer at a fast-growing startup. 3. Autonomy vs. Structure • Autonomy: Solopreneur / Freelance developer • Structure: Developer at a big corp like IBM or Accenture. 4. Social Impact vs. Economic Impact • Social Impact: Software engineer at a nonprofit or healthcare startup. • Economic Impact: Algorithmic trading engineer at a financial big corp like Goldman Sachs. 5. Work-Life Balance vs. High Commitment • Work-Life Balance: Developer at a remote-first scaleup or a big corp like GitLab. • High Commitment: Engineer at a hyper-growth startup. 6. Individual Work vs. Team Collaboration • Individual Work: Freelance developer working on independent projects. • Team Collaboration: Engineer at Google or a startup building a new product. 7. Innovation vs. Maintenance • Innovation: Researcher in advanced AI at a university or engineer at a deep tech startup. • Maintenance: Legacy system maintainer at a telecom company or bank. 8. Initial Salary vs. Growth Potential • Initial Salary: Consultant at Deloitte or developer at a FAANG company. • Growth Potential: Early employee at a startup with equity stakes.
- 51. Stay in touch •miguel@mff.io • https://thesignal.team • miguelff @ { linkedIn, GitHub, bsky.social } • mff.io
- 52.
Editor's Notes
- #2 Idea principal: Vengo a contaros algunas cosas que creo que hay que tener en cuenta para enfocar la vida laboral que tenéis por delante de la forma más satisfactoria y beneficiosa posible. Recuerdo estar sentado en clase hace 20 años. Uno de los mejores profesores que tuve, Daniel Gayo Avello, intentaba explicarnos alguna notación UML para un problema de modelado de dominio. Pero la verdad es que no le estábamos prestando mucha atención. En algún momento, se giró hacia la pizarra, escribió un enorme número 40 y dijo: “En un escenario típico, vais a pasar los próximos 40 años haciendo esto.” Y por “esto”, si no me falla la memoria, se refería a analizar problemas y diseñar soluciones de software. (Si alguien lo recuerda de otra manera, que me corrija sin miedo). Ese momento se me quedó grabado. En algún rincón de mi cerebro se almacenó como un valor en memoria no reverenciado por ninguna variable, que se niega a ser recolectada por el garbage collector. Ahora estamos en 2025. Ya he trabajado casi la mitad de esos 40 años. He pasado por distintos roles, diferentes empresas, he hecho muchas cosas dentro de este “esto”—incluso he tomado largos descansos para echar la vista atrás y preguntarme: “¿Realmente quiero seguir haciendo esto?” A lo largo de estos años, he acumulado muchas reflexiones sobre el trabajo y la vida. Por supuesto, estas son solo mis perspectivas sobre la profesión. Pero mi objetivo hoy es simple: Daros puntos de referencia que puedan ayudaros a haceros vuestras propias preguntas y a trazar un plan inicial (que sufrirá muchos cambios) pero que os ayudará a reducir la incertidumbre sobre cómo enfocar vuestra vida laboral.
- #3 Pero antes de entrar en materia, voy a contaros brevemente quien soy y porqué puedo hablaros de esto.
- #4 Me llamo Miguel, estudié en esta escuela como vosotros hace ya dos décadas, primero la ingeniería técnica y luego el máster de ingeniería web. Desde entonces, trabajo en tecnología, moviéndome entre startups, scale-ups y proyectos propios, viendo de primera mano cómo evoluciona el sector y adaptándome a esos cambios. He sido parte de los equipos de ingeniería en empresas como Prisma, Hasura, Fastly y GitHub, trabajando en todo lo relacionado con backends, bases de datos y escalabilidad. Y también he tomado malas decisiones: En uno de mis cambios laborales conseguí entrar en Basecamp, una de las mejores pequeñas empresas de producto que hay en el mundo y de las más deseadas por otros desarrolladores, sólo para darme cuenta al poco tiempo de que no era para mí. En este periplo, he pasado por distintos roles: desde desarrollador individual, tech lead, hasta consultor y desarrollador independiente, lo que me ha dado una visión amplia de diferentes roles. En los últimos meses, he puesto el foco en Inteligencia Artificial, combinando estudio autodidacta con la ejecución de proyectos prácticos. Me di cuenta de que tenía lagunas en ciertos fundamentos y quise reforzar mi base, no solo para aprender a usar herramientas y APIs de modelos de lenguaje, sino para entender a fondo los principios detrás de ellas. Estoy aprovechando mi experiencia en ingeniería para adentrarme en la IA desde un enfoque técnico, explorando, construyendo y aprendiendo en el proceso.
- #5 Financio este aprendizaje a través de mi trabajo en The Signal, un colectivo cooperativista de ingenieros de software donde ofrecemos servicios de consultoría con una política de trabajo totalmente transparente. Esto me permite equilibrar mi tiempo entre trabajar (y así poder comer) y dedicarme al estudio, o mis proyectos propios. Tengo relación con Labra, y en una de nuestras últimas conversaciones me pidió si podía venir a hablaros de algo que considerase importante. Barajamos dos opciones: una sobre patrones y workflows de agentes y otra sobre este tema. A los dos nos pareció que esta charla tenía sentido porque, al final, la asignatura, el plan de estudios y esta escuela tienen como objetivo último prepararos para el futuro. Sin embargo, no hay un apartado específico en el currículum que aborde directamente este tipo de cuestiones, y coincidimos en que, en un momento de tanto cambio como el actual, es más importante que nunca reflexionar sobre cómo queremos abordar el futuro profesional.
- #6 Así que vamos allá.
- #7 Pie: Y ya que vamos a hablar de esto un rato, aclaremos algunos términos: —— —— Idea principal: Secuencia de pasos, lo menos habitual es que sea linea. Lo más habitual que cambies de empresas, áreas, dominios, formas de relacionarte con el trabajo… Qué es un career path? O camino profesional? En su forma más simple, un career path es la secuencia de roles, experiencias y hitos que encuentras a lo largo de tu vida laboral. Puede que imagines este camino como una progresión ordenada y lineal, subiendo de un puesto a otro dentro del mismo campo. Pero, en realidad, eso es más la excepción que la norma. Más a menudo, los caminos profesionales son no lineales. Puedes cambiar de rol—por ejemplo, pasar de ser un individual contributor (término elegante para referirse a un programador o ingeniero de software) a un puesto de gestión. O cambiar de área de especialización, como de ingeniería de sistemas a desarrollo de producto. Incluso puedes trabajar en diferentes escalas—saltando de startups a grandes corporaciones—o moverte entre distintos modelos laborales, ya sea como empleado, fundador, consultor o desarrollador independiente. También hay quienes cambian de profesión por completo, pasando de la tecnología a la aviación o la carpintería, por ejemplo. Pero ese es un tema aparte. Por ahora, centrémonos en las muchas formas en las que puedes navegar tu carrera dentro del mundo tech que todos conocemos.
- #8 Pie: ¿Por qué son importantes los caminos profesionales? ¿Por qué deberías preocuparte por esto? Ideas principales: Adaptabilidad a entorno cambiante Oportunidad de aprovechar y capitalizar las decisiones que tomes al principio Bueno, tienes por delante unos 40 años de trabajo, y en ese tiempo, no serás la misma persona que eres hoy. Tus intereses evolucionarán, y la propia industria tecnológica cambiará más rápido de lo que imaginas. Piensa en esto: hace solo unos años, la inteligencia artificial no tenía el mismo impacto que ahora, y muchos de los frameworks de JavaScript que hoy dominan el panorama ni siquiera existían. Además, aunque tu camino profesional no es un predictor infalible de cómo será tu vida laboral, las decisiones que tomes al principio de tu carrera pueden marcar la diferencia a largo plazo. Cuando eres más joven, tienes menos compromisos—como la crianza de hijos o una hipoteca— mejor salud física y mental, más energía y menor aversión al riesgo. Aprovechar esta etapa te puede ayudarte a trazar un camino que te permita vivir una vida (laboral y personal) más alineada con tus valores y tus preferencias. Por supuesto, quizás es muy pronto para saber a lo que quieres dedicarte en el futuro, y está bien si no tienes respuestas, no se trata de eso, se trata de hacer un ejercicio de auto-conocimiento donde aprendas a reconocer cuáles son tus valores y preferencias
- #9 De cara a construir una carrera que sea satisfactoria para vosotros, creo que es muy importante seguir estos pasos: Conocernos a nosotros mismos, cuáles son nuestras preferencias y valores, y cómo lidiamos con aspectos como la ambición, la curiosidad, el estrés, o el aburrimiento. Coger esa información y reflexionar sobre una tensión que se produce entre el corto y largo plazo, y que tiene que ver con que las decisiones cortoplacistas pueden crearnos una deuda con nosotros mismos a largo plazo. Esto es importante porque quizás tengamos una idea de lo que queramos hacer, pero conseguirlo requirer ciertos sacrificios o sufrimientos a corto plazo, y por tanto balancear esto, sin darle la espalda completamente a nuestras preferencias o deseos se convierte e algo importante. Una vez hemos reconciliado estas dos cuestiones, qué queremos y qué tenemos que hacer para conseguirlo, aunque no sea sencillo, o agradable; la idea es que planifiquemos cómo conseguirlo y persistamos un tiempo, tras el cuál revisemos si estamos en la dirección correcta, o tenemos que hacer algún ajuste.
- #10 Pie: Empecemos por el principio… Idea: Además de reflexionar libremente podemos usar método. Los ejes de cualidades opuestas nos permiten calibrar nuestra afinidad antes diferentes cualidades, para así saber qué tipo de rol, en qué tipo de organización será más adecuado para nosotros. Además de reflexionar libremente, para conocernos mejor podemos usar algún método, yo os propongo una que son estos espectros o ejes, cuyos extremos representan cualidades opuestas dentro de un rango. Normalmente los dos extremos del rango tienen ventajas e inconvenientes, y cada uno de nosotros en cada momento vital, estemos en un punto diferente de cada eje. Considera por ejemplo: el eje de estabilidad vs riesgo. Puede que si pasamos por un periodo largo de estrés queramos algo más calmado y estable; o si estamos descansados y aburridos de nuestro último trabajo nos apetezca algo con más riesgo, responsabilidad, pero también mejor compensado. Luego haremos un ejercicio donde usaremos estos y otros ejes, pero la idea que quiero que te lleves de este slide es que es importante valorar tus valores y preferencias de manera honesta y así poder planear tu camino de forma que estés alineado contigo mismo, y que para ello puedes dirigir tus reflexiones a través de un framework: Puedes pensar en ejes que tengan en cuenta diferentes dimensiones, y preguntarte a ti mismo dónde te encuentras en cada una de ellas.
- #11 Pie: Una vez que tenemos una ligera idea de cuáles son nuestros valores y preferencias, donde estamos ubicados en el mapa de opciones, debemos refinar esta idea con información más estratégica que se ajuste a las siguientes reglas. Idea: short term pleasure long-term struggle y short term struggle long-term rewards. Struggle es inevitable Y es que las elecciones que son cómodas a corto plazo, tienen un coste de oportunidad alto. Es habitual que si priorizamos mucho la comodidad en los primeros años de carrera profesional, que es cuando más energía tenemos, luego el esfuerzo extra que puede requerir dar un salto fuera de esa zona confortable a la que estamos acostumbrados sea más dolorosa, porque con el paso del tiempo, como he dicho antes, (por lo general) tenemos menos energía y más compromisos. Por eso es importante ver que si, nuestros valores y preferencias nos empujan un poco hacia extremos de los ejes que son menos ambiciosos, tengamos en cuenta que: quizás debamos reconsiderar que un poco de esfuerzo extra al principio pueda ponernos en una posición ventajosa a futuro, y merezca la pena negociar con nosotros mismos.
- #12 Para ilustrar esta tensión entre el corto y largo plazo os voy a poner un ejemplo: Alex, como muchos estudiantes, sienten que no pueden competir con ingenieros de empresas globales, y, por ejemplo, optar a trabajar en Netflix en estados unidos como su primer trabajo. La realidad es que si es posible, y también es una realidad que es difícil y requiere un montón de esfuerzo y algo de suerte. Pero sobre todo, es posible. Esta mentalidad, que espero escuchéis mucho en vuestra vida profesional y que investiguéis y entendáis se llama growth mindset, y ha sido investigada entre otros por la psicóloga Carol Dweck. La idea del growth mindset es que nuestra inteligencia y habilidades es desarrollable y puede crecer con el esfuerzo. No es fija e innata. Un estudio con 373 estudiantes de séptimo grado mostró que aquellos con una mentalidad de crecimiento mejoraron sus notas de matemáticas con el tiempo, mientras que los de mentalidad fija se estancaron o empeoraron. Además, un grupo que recibió una intervención para aprender que la inteligencia se desarrolla con el esfuerzo mejoró su rendimiento en comparación con quienes no recibieron la formación.
- #13 Este ejemplo que os muestro es un camino alternativo en el que en universos paralelos Alex tomó decisiones que en la izquierda priorizaron comfort, y en la derecha un poco de sufrimiento a largo plazo. Es un ejemplo sesgado, y reduccionista, ya que en todo camino hay un factor ajeno a nuestro control, pero también típico y realista, y es ilustrativo sobre cómo en la mayor parte de los casos en algún momento de nuestra vida va a haber uno o varios momentos de sufrimiento profesional, y por tanto elegir una opción comfortable al principio no va a blindarnos ante ese sufrimiento. En el caso en el que Alex escogió confort, resulta que fue tirando, sin demasiada pena, pero le tocó vivir un momento de cambio profesional en el que su trabajo era automatizable. En ese momento con menor energía y menos preparación le tocó sufrir un montón. En el caso en el que Alex escogió estratégicamente no postergar ese sufrimiento, Alex se preparó para obtener un trabajo en Netflix, buscó mentores, se preparó y estudió a diario mientras llevaba a cabo un trabajo a tiempo parcial. Se tuvo que perder muchos planes, y decir que no a muchos deseos durante algún tiempo (unos cuantos meses, nada comparado con unas oposiciones a juez), cuando se fue a entrevistar le dieron la vuelta, pero Alex sabía que podía hacerlo mejor, así que siguió preparándose y en unos pocos meses más aterrizó su primer trabajo en Microsoft. Después de emigrar y trabajar allí durante unos años y aprender un montón de gente más competente, y ahorró lo suficiente para comprarse una casa. Ahora no sabe muy bien si quiere volver o no a España, pero va a tomarse unos meses para pensarlo mientras encuentra el siguiente trabajo que le guste. Quizás tenga que volver a prepararse.
- #14 La moraleja de equilibrar short & long-term struggles es que esforzarse y apretar los dientes de forma deliberada puede significar una apuesta que nos permita vivir mejor a largo plazo. Pensar de este modo puede influir la percepción que tengamos de donde nos encontramos en los diferentes ejes profesionales, y nos permita alinear nuestros valores y preferencias a un conjunto más amplio de oportunidades. Algunos de esos sufrimientos o esfuerzos a corto plazo, podemos verlos como apuestas, son struggles porque requieren ir más allá de lo estrictamente necesario, y por tanto demandan nuestra energía, pero al menos personalmente nunca me arrepentí cuando puso esfuerzo y cariño en ninguna de estas áreas. La primera es: construir unos fundamentos potentes, estructuras de datos, sistemas operativos, bases de datos, arquitectura de software, álgebra. No son conocimientos que se puedan dar por “vistos” y no volver a recordarlos, es importante ejercitarlos, repasarlos, sentir curiosidad por ellos, practicarlos, son un conjunto de conocimientos que perduran y nos ayudan a aprender otros más fácilmente. Una de las habilidades más importantes en esta profesión no es dominar una tecnología específica, sino saber cómo aprender rápido y de forma eficiente. Esto significa encontrar un método que te funcione: leer documentación, hacer proyectos, aprender de otros. Lo que sabes hoy puede quedarse obsoleto en pocos años, pero si tienes una buena estrategia de aprendizaje, siempre podrás ponerte al día. Al final os dejo un par de recursos a este respecto, y os invito a investigar y adaptar otros métodos a vuestros estilos de aprendizaje. En tercer lugar, No siempre podemos elegir qué tipo de trabajo hacemos, pero sí podemos buscar oportunidades para retarnos un poco más de lo necesario. Resolver problemas difíciles, aunque implique cometer errores, es la manera más efectiva de mejorar. No se trata de buscar sufrimiento gratuito ni de forzarse sin sentido, sino de no huir de lo que parece complicado solo por miedo al fracaso. Esto estaría muy bien si lo hiciésemos puntualmente pero huir de problemas difíciles nos hacen reforzar esa conducta e ir a menos. Por tanto es importante ser consciente de esta tendencia humana, y aplacarla. Nadie crece solo. En cualquier etapa de la carrera, tener mentores acelera el aprendizaje y evita errores innecesarios. Un buen mentor no tiene que ser un experto inalcanzable; puede ser alguien con más experiencia en un área específica que te ayude a ver lo que no estás viendo. Pero el crecimiento no es solo recibir, sino también dar: cuando explicas algo a otros, refuerzas tu propio conocimiento y desarrollas habilidades que te harán mejor profesional. Crear una red donde el aprendizaje fluya en ambas direcciones no solo beneficia a los demás, sino que te hace avanzar más rápido.
- #15 El tercer paso en cualquier proceso de crecimiento o aprendizaje es hacer un plan y, lo más importante, mantenerlo durante un tiempo suficiente para ver resultados. Muchas veces tenemos buenas intenciones, pero sin una estructura clara, es fácil perderse o abandonar antes de tiempo. 1️⃣ Identificar brechas “Lo primero es analizar cuáles son nuestras brechas o debilidades. ¿Qué conocimientos o habilidades nos faltan para llegar a donde queremos? Si no tenemos claro qué mejorar, cualquier esfuerzo será disperso e ineficaz.” 2️⃣ Desglosar acciones en tareas concretas “Una vez que sabemos qué mejorar, hay que dividirlo en pasos pequeños y accionables. No basta con decir ‘quiero mejorar en programación’, sino que hay que definir tareas concretas, es decir que tengan un objetivo claro que contribuya a otro mayor. Por ejemplo, si quiero aprender de inteligencia artificial, eso es un objetivo demasiado grande, qué en concreto? Por donde empiezo? Quizás tenga que aprender fundamentos de deep learning, primero y después especializarme en algo más concreto, bien, aprender fundamentos de deep learning también es un objetivo muy amplio, existe algún recurso introductorio que me permita saber más de lo que no se? Algún curso o certificación, o libro? Quizás la tarea inicial sea saber qué es deep learning, qué conocimientos fundamentales requiere, qué ramas de especialización existen? Y el objetivo sea “elaborar un roadmap de aprendizaje” para la tarea específica donde haya hitos y criterios que pueda aplicar para validar que de verdad he adquirido competencia en Deep Learning. 3️⃣ Definir el horizonte temporal “No todo se puede aprender en una semana. Es clave definir un horizonte de tiempo realista: ¿es un objetivo de un mes, seis meses o un año? Tener un plazo nos permite medir progreso y ajustar el plan si es necesario. También a poner límites al alcance de lo que queremos aprender. Aprender deep learning en general es un esfuerzo de varios años, pero quizás no sea operativo hacerlo de forma teórica al completo, quizás lo más operativo es aprender lo máximo posible en 6 meses que me permita encontrar un primer trabajo donde pueda aprender más y profundizar o especializarme. Tiene sentido 4️⃣ Identificar el camino crítico Abordar las tareas que suponen bloqueos a otras tareas antes, y ser económico en el sentido de no dispersarnos con otras tareas que no conduzcan al objetivo final. 5️⃣ Aprovechar las oportunidades fáciles primero Muchas veces, empezar con pequeñas victorias ayuda a generar confianza y motivación. Identificar las ‘low-hanging fruits’—tareas fáciles que podemos resolver rápidamente—nos permite ganar impulso y mantenernos en movimiento. Lo más importante no es solo hacer el plan, sino seguirlo con disciplina, dosificando la energía como quien corre una carrera de larga distancia, que baja el ritmo si es necesario pero no para de avanzar.
- #16 Pie: y una vez que sabemos por una parte cuáles son nuestras preferencias, que validamos que son equilibradas con los costes y oportunidades de corto y largo plazo, y que elaboramos un plan y lo vamos recorriendo con paciencia y constancia, qué queda por hacer? Iterar, a medida que vamos ejecutando el plan vamos obteniendo nueva información útil acerca de nosotros mismos, y del propio proceso: quizás observamos que hemos estimado mal el esfuerzo que conlleva una tarea, y debamos planificar mejor nuestro camino, o quizás que un estilo de aprendizaje (como leer libros) no nos ayuda a solidificar conocimientos porque no los ponemos tan en práctica. O puede que con el tiempo, nos damos cuenta de que lo que creíamos que queríamos no nos motiva tanto como pensábamos. Y esto está bien. No significa que hayamos fracasado, sino que nos conocemos mejor. En estos casos, lo mejor es no tomar decisiones apresuradas: dejarlo reposar, reflexionar y evaluar si es solo una fase de desmotivación o si realmente necesitamos un cambio. Y también ser conscientes que cuanto más competentes somos en algo, más lo disfrutamos, y por tanto al principio es más probable que estemos sesgados a pesar que no estemos en el camino correcto. Os pongo otro ejemplo, que no es profesional en este caso. La guitarra.
- #17 Vale, hemos visto una serie de estrategias para definir un camino profesional, desde conocernos mejor hasta equilibrar esfuerzos y beneficios a corto y largo plazo, trazar un plan y ejecutarlo con tácticas estructuradas, como abordar el problema en partes más simples y revisar el progreso constantemente. Con esta base, podemos aplicar ese enfoque al mundo del desarrollo de software y explorar qué caminos profesionales existen. Os hablaré de los roles más comunes en ingeniería de software, en qué centran sus esfuerzos y qué habilidades desarrollan. También veremos cómo distintos tipos de empresas —según su tamaño, modelo de negocio o financiación— influyen en el día a día de los ingenieros. Además, la compensación es un aspecto clave a considerar al planificar una carrera, por lo que revisaremos qué factores afectan a las ofertas laborales y qué esperar al entrar en el mercado. Dado que es mucha información para una sola sesión, intentaré daros algunas ideas clave y referencias para que podáis profundizar en los temas que más os interesen.
- #20 Preguntar al público porqué growth might not equate to success.
- #22 On levels and compensation, years of experience and proficiency. Some companies have this publicly available. And good companies have clear criteria that will inform you what you have to do to level up, typically there are two performance reviews a year, and some 360 feedback to give and receive from your peers. With that, you speak to your manager so he can build a case for you in a board to defend your promotion. The reality is that depending on the company and maturity this might or might not exist. Small companies like startups focus on execution and going to market, so they don’t give a shit about this and you basically are working a ton at a high pace and promotions are less structured. In bigger companies the process is more or less the one I described. Its important to log your achievements and to learn to defend them. However in my opinion some organisation create misincentives to, rather doing the best job you are capable of, satisfying the incentives of your superiors for them to have a motivation to build a case for you. That’s one of the reasons why, I personally like very hierarchical organisations, and prefer those were you have freedom to choose where to focus on as long as it contributes to the key results of the company.
- #24 • VC (Capital de Riesgo): Inversión en empresas privadas donde firmas o individuos financian startups o compañías en crecimiento a cambio de participación accionaria, buscando altos rendimientos cuando la empresa escala o se produce una salida (exit), como una IPO o una adquisición. • Empresa respaldada por VC: Compañía que recibe financiación de capital de riesgo a cambio de acciones, lo que generalmente implica una pérdida parcial de control para los fundadores y dilución de la propiedad y beneficios futuros. Los empleados pueden recibir stock options (opciones sobre acciones) como incentivo para alinearse con el crecimiento de la empresa. • Series (Seed, A, B, C): Rondas sucesivas de financiación de capital de riesgo en las que una empresa obtiene dinero a cambio de participación accionaria. Cada ronda representa una etapa de crecimiento, con mayores inversiones y mayor dilución. En rondas avanzadas, la empresa puede prepararse para una IPO (Oferta Pública Inicial), donde sus acciones se ofrecen en el mercado público. • Bootstrapping: Crecimiento de una empresa utilizando sus propios ingresos, ahorros de los fundadores o financiación externa mínima, evitando o limitando el capital de riesgo para mantener la propiedad total. Al no depender de VCs, los empleados pueden no recibir stock options, pero los fundadores retienen más control y beneficios. • Stock Options (Opciones sobre Acciones): Derechos otorgados a empleados para comprar acciones de la empresa a un precio fijo en el futuro. Son comunes en startups y empresas respaldadas por VC como parte de la compensación, incentivando a los empleados a contribuir al crecimiento de la empresa antes de una IPO o adquisición. • IPO (Oferta Pública Inicial): Proceso en el cual una empresa privada comienza a cotizar en la bolsa de valores, permitiendo que el público compre acciones. Es una forma en que los inversores de VC y empleados con stock options pueden monetizar su participación.
- #25 Empezamos por las Big Tech, que son empresas grandes, bien establecidas y con una estructura de carrera muy definida. Aquí encontramos nombres como Google, Meta, Apple, Microsoft y Amazon. ✅ Lo primero que destaca es la compensación. Estas empresas ofrecen salarios altos, stock options y beneficios muy competitivos, además de estabilidad laboral. A diferencia de startups o empresas en crecimiento, aquí el riesgo de que la empresa cierre o tenga problemas financieros es prácticamente nulo. ✅ Otro punto clave es el aprendizaje. Trabajar en una Big Tech es una oportunidad para aprender las mejores prácticas de ingeniería, rodearte de algunos de los mejores profesionales del sector y desarrollar especialización en áreas avanzadas como infraestructura, machine learning o seguridad. ✅ Y, por supuesto, el prestigio. Tener experiencia en una de estas empresas abre muchas puertas en el futuro, ya sea para cambiar de trabajo, acceder a mejores oportunidades o incluso emprender con una buena red de contactos. ⚠️ Pero no todo es perfecto. Un problema común en estas empresas es la burocracia y la toma de decisiones lenta. Muchas veces, hacer un cambio en el código requiere pasar por múltiples aprobaciones y procesos internos, lo que puede ser frustrante. ⚠️ Otro punto a considerar es la autonomía. En roles junior y mid-level, el impacto individual puede ser limitado. La mayoría de los ingenieros trabajan en una pequeña parte de un sistema enorme, con menos capacidad de decisión. Sin embargo, en roles senior esto cambia y se gana más influencia. ⚠️Y en su mayor parte, requieren migrar a otros países, en España la presencia de equipos técnicos en FAANG no es muy grande, aunque existen casos de personas que han trabajado fuera y han podido volver a trabajar de forma remota. En FAANG, salvo creo que meta, es menos común que esté abierta la opción de trabajo remoto. 🟢 Entonces, ¿para quién es una buena opción? Las Big Tech son ideales para quienes buscan estabilidad, prestigio y especialización profunda. Si quieres aprender con los mejores, trabajar en proyectos de gran escala y construir una carrera a largo plazo, este tipo de empresa es una gran opción, por supuesto require preparación, los procesos de selección también son exigentes, pero es posible encontrar gran cantidad de información sobre cómo prepararse para superarlos. Además intentar trabajar en este tipo de empresas como recién licenciados, donde los conocimientos formales están aun más frescos puede ser una gran idea.
- #26 Ahora pasamos a las Mid-Sized Tech Companies, que son empresas tecnológicas ya establecidas y en fase de crecimiento, pero que aún no tienen el tamaño ni la burocracia de las Big Tech. Ejemplos de este grupo son Stripe, Shopify, Cloudflare y Datadog. ✅ Lo primero que destaca es la cultura de ingeniería. Estas empresas suelen tener equipos altamente técnicos, con un fuerte enfoque en buenas prácticas y calidad del código, pero sin el exceso de procesos de FAANG. ✅ Más autonomía y responsabilidad. A diferencia de las Big Tech, aquí los ingenieros tienen más control sobre su trabajo y pueden tomar decisiones más significativas sin pasar por tantas capas de aprobación. ✅ Buena compensación y equilibrio. Los salarios siguen siendo competitivos, hay buenas oportunidades de crecimiento y, en general, el equilibrio entre vida y trabajo suele ser mejor que en FAANG. ✅ Más oportunidades de trabajo remoto. Muchas empresas en esta categoría, como GitHub, Stripe, Datadog y Grafana, son más flexibles con el trabajo remoto, algo que no siempre ocurre en FAANG. ⚠️ Pero hay algunos trade-offs. Aunque hay menos burocracia que en FAANG, sigue habiendo procesos y estructuras que pueden ralentizar la toma de decisiones. ⚠️ El prestigio no es el mismo. Aunque son empresas bien valoradas en el sector, tenerlas en el currículum no tiene el mismo impacto que un paso por Google o Meta. Sin embargo, aún pueden abrir muchas puertas. 🟢 Entonces, ¿para quién son una buena opción? Son ideales para ingenieros que quieren un equilibrio entre estructura, impacto y crecimiento, sin renunciar a un entorno técnico fuerte y con buena reputación. Si buscas más autonomía que en FAANG, pero sin el caos de una startup, este tipo de empresa es una gran alternativa.
- #27 Ahora pasamos a las Scale-Ups, que son startups en una fase de crecimiento acelerado. Estas empresas han conseguido inversión de capital riesgo (VC), están escalando sus equipos rápidamente y buscan expandirse agresivamente en el mercado. Algunos ejemplos conocidos son Notion, Figma, OpenAI, Deel y Brex. ✅ Una de sus mayores ventajas es el crecimiento profesional. Como están en plena fase de expansión, ofrecen oportunidades rápidas de ascenso y permiten a los ingenieros asumir grandes retos técnicos desde el principio. ✅ Otra ventaja clave es la compensación en equity, pero con matices. En muchas scale-ups, los empleados reciben stock options en lugar de grandes salarios. Si la empresa crece y sale a bolsa o es adquirida, pueden generar una ganancia significativa. ⚠️ Sin embargo, el equity tiene trade-offs. A diferencia del salario fijo, el valor de las stock options es incierto. Si la empresa no crece o cierra, pueden no valer nada. Además, hay restricciones como cliff y vesting, lo que significa que pueden pasar años antes de que puedas venderlas. ✅ Tecnología moderna. A diferencia de las Big Tech, aquí hay menos sistemas heredados (legacy) y más oportunidades para trabajar con tecnologías innovadoras y construir nuevas infraestructuras desde cero. ⚠️ Pero no todo es positivo. Estas empresas suelen tener altas cargas de trabajo, con sprints intensos y cambios de prioridades frecuentes. Es un entorno dinámico, pero puede ser exigente. ⚠️ Riesgo de despidos y fracaso. A pesar del crecimiento, muchas scale-ups dependen de capital de riesgo, por lo que si el mercado cambia o no alcanzan sus objetivos, pueden despedir empleados o incluso cerrar. 🟢 Entonces, ¿para quién son una buena opción? Son ideales para ingenieros que buscan aprendizaje acelerado, asumir riesgos y maximizar sus recompensas. Si te motiva la velocidad, los desafíos técnicos y la posibilidad de obtener una gran ganancia con equity, este tipo de empresa puede ser una buena apuesta, pero solo si estás dispuesto a asumir la incertidumbre que conlleva.
- #28 Ahora entramos en el mundo de las Early-Stage Startups, empresas pequeñas y jóvenes que aún están buscando product-market fit. Son entornos de alta incertidumbre, pero también ofrecen oportunidades únicas para aprender. Ejemplos incluyen startups de YC, empresas en stealth mode o proyectos recién financiados en fase seed. ✅ Aprendizaje acelerado y experiencia generalista. Aquí no hay departamentos separados ni procesos rígidos. Los ingenieros trabajan en múltiples áreas, desde backend hasta infraestructura, diseño o incluso hablar con clientes. Es el mejor sitio para aprender cómo funciona realmente una startup por dentro. ✅ Alta responsabilidad y contacto directo con los fundadores. En este tipo de empresa, cada ingeniero tiene un impacto enorme y puede influir en la dirección del producto. ✅ Equity con potencial, pero con matices. Si la startup tiene éxito y logra una buena ronda de financiación o una salida (exit), las stock options pueden valer mucho. Sin embargo, en etapas tempranas es clave entender cómo funciona la inversión de capital riesgo y los esquemas de compensación para evitar ser retribuido de manera injusta. No todas las stock options terminan valiendo algo, y hay que saber evaluar bien las condiciones. ⚠️ Sueldo inestable y riesgo de fracaso. Muchas startups no generan ingresos en sus primeras etapas, y dependen completamente del capital de los inversores. Esto puede significar sueldos más bajos, pagos retrasados o incluso despidos si no consiguen más financiación. ⚠️ Carga de trabajo intensa y dirección cambiante. Como la empresa todavía está encontrando su mercado, las prioridades pueden cambiar constantemente. Los horarios suelen ser largos y el trabajo puede ser impredecible. ⚠️ Se prioriza salir al mercado antes que consolidar la tecnología. En startups en etapas tempranas, la prioridad es validar el producto y crecer rápido, no necesariamente construir la mejor arquitectura o el sistema más escalable. Esto significa que se acumula mucha deuda técnica. ⚠️ No siempre es la mejor opción para profundizar en un área técnica concreta. Aunque es un excelente entorno para aprender de manera generalista, no siempre es el mejor lugar para desarrollar habilidades técnicas profundas que luego se puedan aplicar en otras empresas donde la capacidad de resolver problemas puramente técnicos sea más importante. 🟢 ¿Para quién es una buena opción? Este tipo de empresa es perfecta para ingenieros que quieren aprender rápido, asumir riesgos y estar lo más cerca posible del proceso de creación de una startup. También es una gran experiencia para quienes planean fundar su propia empresa en el futuro, ya que permite ver desde dentro los desafíos de construir una startup desde cero.
- #29 Ahora pasamos a las Indie Companies o Bootstrapped Startups, que son empresas que se autofinancian en lugar de depender de inversión de capital riesgo. En lugar de priorizar el crecimiento agresivo, se enfocan en la rentabilidad y la sostenibilidad. Ejemplos de este tipo de empresa son 37signals (Basecamp, HEY), Gumroad y TechCrunch. ✅ Alta autonomía y equipos pequeños. Aquí, los ingenieros tienen mucho más control sobre su trabajo, sin estar sujetos a las demandas de los inversores. ✅ Sin presión por el hipercrecimiento. En una empresa financiada por VCs, hay una presión constante para escalar rápido, lo que puede llevar a decisiones apresuradas o cambios bruscos de dirección. En una indie company, la prioridad es crear un buen producto y mantenerlo rentable. ✅ Mejor equilibrio entre vida y trabajo. Muchas de estas empresas no fomentan la cultura de largas jornadas, ya que su modelo de negocio se basa en sostenibilidad a largo plazo. ⚠️ Crecimiento salarial más lento y menos recursos. Como estas empresas no están financiadas con grandes rondas de inversión, los sueldos iniciales pueden ser más bajos, y el crecimiento salarial puede ser más lento en comparación con startups respaldadas por VCs o grandes tecnológicas. ⚠️ Pueden ser nicho y menos conocidas. A diferencia de trabajar en FAANG o en una startup de alto crecimiento, estas empresas no siempre son reconocidas en la industria, lo que puede influir en oportunidades futuras si se busca una transición a otro tipo de empresa. 🟢 ¿Para quién es una buena opción? Es ideal para ingenieros que valoran la autonomía, la sostenibilidad y la artesanía en el desarrollo de software. Si te interesa trabajar en un producto con impacto real sin la presión de escalar rápidamente, este tipo de empresa puede ofrecerte una carrera más tranquila y enfocada en el largo plazo.
- #30 Ahora pasamos a las Boutique Agencies y Consultoras Tecnológicas, que son empresas pequeñas especializadas en desarrollar software a medida para clientes. A diferencia de las Big Tech o las startups, aquí el foco no está en construir un producto propio, sino en crear soluciones específicas para distintas empresas. Ejemplos conocidos incluyen ThoughtBot, ThoughtWorks, Hashrocket y 8th Light. ✅ Variedad de proyectos y aprendizaje acelerado. Trabajar en una consultora significa que no te encasillas en un solo producto, sino que desarrollas software para diferentes sectores e industrias. Esto permite aprender rápidamente y mejorar la capacidad de adaptarse a distintos stacks tecnológicos. ✅ Buena cultura técnica y menos burocracia. Empresas como ThoughtBot o 8th Light priorizan la calidad del código, el diseño del software y las buenas prácticas de desarrollo, lo que puede ser un entorno muy enriquecedor para ingenieros que disfrutan del craftsmanship técnico. ⚠️ No todas las consultoras son iguales. Algunas compiten en calidad, pero muchas compiten en coste, y esto tiene un impacto directo en la experiencia de los ingenieros. ⚠️ Sueldo generalmente inferior al de empresas de producto. Aunque algunas consultoras de alto nivel ofrecen buenos salarios, en general los sueldos son menores que en Big Tech o startups bien financiadas. ⚠️ Dependencia de los clientes y menos libertad creativa. La dirección del trabajo depende de lo que el cliente quiera pagar, lo que a veces significa hacer soluciones poco óptimas o descartar buenas prácticas por limitaciones de presupuesto. ⚠️ Caso particular de Asturias y la reconversión minera. En Asturias, muchas consultoras surgieron como parte de la reconversión industrial y su modelo de negocio se parece más a una software factory que a una boutique de desarrollo. • Compiten a coste, por lo que el incentivo es producir mucho trabajo, barato y rápido, sacrificando la calidad. • Se diseñan sistemas con lock-in, es decir, software que requiere mantenimiento constante para asegurar ingresos recurrentes, no porque sea la mejor solución tecnológica. • No hay un compromiso con la sofisticación técnica, y en muchos casos no se siguen buenas prácticas de desarrollo. Esto significa que la experiencia en este tipo de empresas puede no ser tan valiosa para ingenieros que buscan trabajar en entornos de alto nivel técnico. 🟢 ¿Para quién es una buena opción? Las consultoras bien posicionadas son una excelente opción para ingenieros que disfrutan de la variedad, el trabajo en equipo y el desarrollo de software desde un enfoque más consultivo. Sin embargo, es clave diferenciar las boutiques que priorizan la calidad de las consultoras que solo buscan volumen de trabajo.
- #31 Ahora entramos en el sector público y gubernamental, que abarca roles tecnológicos en instituciones estatales, agencias gubernamentales y organismos internacionales. Son entornos estables y con impacto social, pero también muy burocráticos. Ejemplos de este tipo incluyen US Digital Service, UK Gov Digital y e-Estonia. ✅ Seguridad laboral y equilibrio. Uno de los mayores atractivos de este sector es la estabilidad. Los despidos son raros y el equilibrio entre vida y trabajo suele ser mejor que en empresas privadas. ✅ Impacto social y tecnológico. En el sector público, el software que desarrollas puede afectar directamente a millones de personas, ya sea en sanidad, educación, administración digital o infraestructuras. ✅ Entorno inclusivo y diverso. Muchas agencias gubernamentales priorizan la diversidad e inclusión, y suelen tener procesos de contratación más estructurados y transparentes. ⚠️ Burocracia y lentitud extrema. Aquí, los cambios llevan años en vez de semanas o meses. La toma de decisiones es lenta y muchas veces depende de factores políticos. ⚠️ Tecnología y prácticas obsoletas. Es común encontrarse con stacks tecnológicos desactualizados y metodologías de desarrollo anticuadas, lo que puede ser frustrante para ingenieros acostumbrados a entornos más modernos. ⚠️ Salarios más bajos. En comparación con la industria privada, los sueldos en el sector público suelen ser menos competitivos. Aunque hay excepciones, la compensación económica no es su mayor atractivo. ⚠️ Las agencias españolas destacan por su falta de enfoque en UX y buenas prácticas. En España, las instituciones tecnológicas no son conocidas por su excelencia en experiencia de usuario, diseño de software o eficiencia operativa, lo que puede resultar frustrante para ingenieros que valoran la calidad técnica. 🟢 ¿Para quién es una buena opción? Este tipo de rol es ideal para ingenieros que buscan estabilidad y un trabajo predecible, sin presiones extremas. También es una opción para quienes quieren contribuir al bien público y no les importa lidiar con burocracia para generar impacto a gran escala.
- #32 Ahora hablamos de centros de investigación y universidades, donde la ingeniería se enfoca en investigación fundamental y desarrollo tecnológico de vanguardia. A diferencia de la industria, aquí el objetivo no es lanzar productos comerciales, sino expandir el conocimiento y formar nuevas generaciones de profesionales. ✅ Acceso a investigación puntera. Se trabaja en inteligencia artificial, robótica, computación cuántica, neurociencia computacional y otras áreas avanzadas, explorando conceptos aún no aplicados en la industria. ✅ Contribución científica y académica. A diferencia de las empresas privadas, donde la propiedad intelectual suele ser cerrada, en la universidad y en la investigación académica se publican papers y se comparten avances en conferencias internacionales. ✅ Menos presión comercial. No hay inversores esperando rentabilidad inmediata, lo que permite explorar problemas en profundidad sin plazos de mercado. Sin embargo, esto no significa ausencia de presión… ⚠️ Burocracia y carrera de muy largo plazo. La carrera académica es extremadamente lenta, con múltiples niveles como doctorado, postdoctorado, profesor ayudante, profesor titular y cátedra. Cada paso puede tomar años o incluso décadas, y el acceso a posiciones estables es muy competitivo. ⚠️ El sistema académico es una meritocracia rígida. En muchas universidades, la promoción profesional depende más de la cantidad de papers publicados y citados que de la calidad real de la investigación. Esto puede generar incentivos perversos, donde publicar rápido se vuelve más importante que hacer ciencia sólida. ⚠️ Investigación y docencia deben compaginarse. A menos que se obtenga financiación externa o un puesto específico de investigador, en la universidad es obligatorio dar clases. Esto reduce el tiempo para investigar y puede ralentizar el progreso científico personal. ⚠️ Baja financiación pública y escasez de recursos. En muchos países, la inversión en I+D público es mínima, lo que significa sueldos bajos, equipos obsoletos y mucha dependencia de becas y proyectos de financiación externa. Para hacer una carrera científica sostenible, es clave evaluar opciones en laboratorios privados o departamentos de investigación de empresas. 🟢 ¿Para quién es una buena opción? Este camino es ideal para ingenieros con vocación investigadora y docente, que disfruten del proceso científico y tengan paciencia para desarrollar una carrera a largo plazo. Para quienes buscan una progresión más rápida y mejores recursos, explorar roles en investigación dentro de empresas privadas puede ser una alternativa más atractiva. Aquí os recomiendo que si os gusta esta opción habléis con algunos de vuestros profesores, como Jose Manuel Redondo, Daniel Gayo, Francisco Ortín
- #33 Ahora hablamos de crear y hacer crecer tu propia empresa, un camino que puede ir desde un proyecto indie hasta una startup respaldada por inversores de capital riesgo (VC). Aquí no hay jefe, pero tampoco hay red de seguridad. Ejemplos de esto incluyen indie hackers, fundadores de startups bootstrapped, SaaS autofinanciados y startups aceleradas por YC. ✅ Máxima autonomía y control. Como fundador, tú decides todo: qué construir, cómo comercializarlo, a quién contratar y cómo escalar. Esto significa total libertad creativa y estratégica, algo que no ocurre en ninguna otra categoría. ✅ Potencial de grandes ganancias si el negocio tiene éxito. Si el producto despega, las recompensas pueden ser enormes, ya sea por ingresos recurrentes (en negocios bootstrapped) o por una adquisición o IPO (en startups VC-backed). ✅ Aprendizaje acelerado en múltiples áreas. No solo se aprende tecnología, sino también negocios, ventas, marketing, operaciones, contratación y liderazgo. Es una de las experiencias más intensivas y enriquecedoras que se pueden vivir. ⚠️ Alto riesgo, la mayoría de las startups fracasan. Las estadísticas son duras: la mayoría de las startups no sobreviven más de cinco años, ya sea por falta de mercado, mala ejecución o problemas de financiación. ⚠️ Ingresos inestables, estrés y largas jornadas. A diferencia de un trabajo normal, donde hay un sueldo garantizado, en una startup puede que no haya ingresos durante meses o años. El estrés es constante y las horas de trabajo suelen ser altísimas, sobre todo al inicio. 🟢 ¿Para quién es una buena opción? Este camino es ideal para ingenieros que quieren control total sobre su carrera, tienen alta tolerancia al riesgo y una motivación intrínseca para construir algo propio. Además, es un buen camino para generalistas que disfrutan aprendiendo de múltiples disciplinas y no tienen miedo de equivocarse en el proceso.
- #36 Aquí tienes unas notas para el ponente en español, enfocadas en presentar esta información a estudiantes de ingeniería de software: 📌 Introducción: ¿Por qué hablar de compensación en tech? • En tecnología, los salarios varían drásticamente entre empresas, incluso para el mismo puesto y en la misma ciudad. • Muchos estudiantes subestiman su potencial salarial porque solo ven datos públicos, que no reflejan toda la realidad del mercado. • Vamos a ver un modelo llamado “Trimodal Nature of Tech Compensation”, desarrollado por Gergely Orosz, que explica cómo funcionan realmente los sueldos en tecnología. 📊 El modelo trimodal: No hay un solo rango de sueldos • No hay una única “curva normal” de salarios, sino tres categorías de empresas con sueldos muy diferentes: 🔹 Tier 1 (Sueldos bajos, pero comunes) • Empresas locales, startups pequeñas, consultoras y pymes tecnológicas. • Usan rangos salariales que aparecen en sitios como Glassdoor o Payscale. • No suelen ofrecer equity (acciones). 🔸 Tier 2 (Sueldos medios, más competitivos) • Startups bien financiadas y empresas tecnológicas que buscan atraer talento top. • Pagan significativamente más que las locales y pueden incluir bonos y algo de equity. 🔺 Tier 3 (Los mejores sueldos del mercado) • Big Tech (Google, Meta, Amazon), hedge funds y scaleups con gran financiación. • Ofrecen los salarios más altos y equity (acciones que pueden multiplicar el sueldo). • Son empresas con un ambiente muy competitivo y exigente. • 💡 Ejemplo real: En los Países Bajos, un ingeniero senior en Tier 1 gana €60,000/año, pero en Tier 3 puede superar €200,000/año con equity. 📉 ¿Por qué los datos públicos son engañosos? • La mayoría de las páginas de comparación salarial solo reflejan los sueldos de Tier 1 y algunos de Tier 2. • Equity (RSUs, stock options) no siempre se incluye en los datos públicos, aunque en Tier 3 puede representar hasta el 50% del sueldo total. 🌍 Aplicabilidad internacional • Este patrón se repite en casi todos los países (EE.UU., Canadá, Reino Unido, Europa, Australia, Japón…). • Las cifras exactas cambian, pero la estructura de tres niveles se mantiene. 🛠 Consejos prácticos para estudiantes ✅ Investiga bien la empresa antes de aceptar una oferta. ✅ Negocia tu salario: cambiar de Tier 1 a Tier 2/3 puede multiplicar tu sueldo. ✅ Considera el equity: en Big Tech y scaleups, puede hacer que el paquete de compensación sea muy superior. ✅ Si tu meta es Tier 3, prepárate para procesos de selección exigentes. 🎯 Conclusión • Hay una gran brecha salarial en la industria tecnológica. • Entender este modelo te ayuda a tomar mejores decisiones de carrera. • Tu sueldo no está determinado solo por tu experiencia, sino también por el tipo de empresa donde trabajas. Este enfoque te ayudará a comunicar la idea de manera clara y estructurada a estudiantes que están entrando en el mundo laboral en tecnología.
- #38 Vamos a hacer un ejercicio corto, que espero que os sirva de inspiración para repetirlo con mayor profundidad y siguiendo de forma más diligente los pasos qué hemos visto al principio de la charla
- #42 Be precise
- #43 Imagine yourself waking up in 2040. You might be in your mid thirties. What does a fulfilling career look for you? What are the activities you are performing the most, how are the people around you? How is the work environment? Is it easy and chill? Is it boring? Is it innovative? Are you writing code? Are you managing software engineers? Are you working on business-y aspects such as sales, marketing or others? Write random notes on details, it doesn’t matter if the information that comes to your mind is overwhelming there are no good or bad answers. This information is for you and you will use it later.
- #45 The first volunteer wins is 1h/mo of office hours with me. I can introduce you to companies, people, subject matter experts and the like.