Despues de mas de 3 años trabajando en el área de la bahía de San Francisco en EEUU haciendo programación en Python en distintas empresas, habiendo ido a eventos de distintas tecnologias y grupos de interés, creo que puedo comentar sobre el panorama laboral para quienes trabajamos en esta tecnología. Escribo esto porque constantemente me pregunta por el estado del mercado, si veo a Python como un lenguaje “serio” con el que se pueda trabajar profesionalmente y proyectar una vida laboral en base a eso.

Primero un poco sobre lo que estoy haciendo por aca: Trabajo en Globant y estuve asignado en PLOS (Public Library of Science), en San Francisco, en una agencia del gobierno en NY, luego en Google en Silicon Valley y actualmente en Autodesk en San Rafael (al norte de San Francisco), todo esto mientras vivo en Berkeley. En todas las asignaciones he tenido tiempo para ir a eventos, charlas, congresos, etc, tanto de Python como de tecnologias relacionadas como MongoDB, AWS (tecnología en la que estoy certificado). Antes de este viaje había venido a EEUU para trabajar en Des Moines (Iowa) en una empresa de agrobiotecnología usando Python, luego a Disney cerca de Los Angeles y a Washington DC para trabajar en National Geographic, programando con Django.

Comento esto para mostrar que tengo alguna experiencia en Python y el mercado laboral americano.

Antes creo necesario una breve introducción al contexto laboral general, no solo de Python ni siquiera para programación. El desempleo para EEUU en Octubre 2018 (última medición al escribir esto) es del 4% (varian según la región del pais, en Silicon Valley es del 3.5%). Dicen que es el mas bajo en los últimos 50 años. O sea que prácticamente cualquiera puede conseguir un trabajo si asi lo desea. Que ese trabajo sea bueno, o que incluso sirve para vivir bien es otro tema, pero trabajo hay.

En el caso de la programación, a efectos prácticos el desempleo es negativo, con esto quiero decir que el programador es buscado intensamente por las empresas, no al reves. En mi caso no hay semana que no me llegue varios spam de empresas buscando programadores, esto también ocurria en Buenos Aires, pero en menor medida.

El siguiente cuadro presentado recientemente en un evento de Python San Francisco muestra los trabajos mas demandados según Linkedin:

Foto sacada por Virginia Gonzalez @virmax

Ahora vamos al tema salarios. Este varia mucho según la ciudad, ya que los costos de vida son muy distintos. La zona de la bahía de San Francisco, incluyendo Silicon Valley, es junto a Nueva York, lo mas caro del pais, y por eso se pagan los mejores sueldos. Ahi dice que en California pagan 128K (salario anual antes de computar impuestos, que son aprox. 35 al 40%, esto varia mucho si hacen filling conjunto de impuestos con la pareja, si tienen hijos, etc), en Silicon Valley el salario es mas alto, ligeramente mas bajo en Los Angeles (donde se concentran las empresas de media y entretenimiento) y mas bajo aun en San Diego (donde hay un polo farmacéutico y biotecnologico). Esto es proporcional al costo de la vivienda. Las casas en San Francisco/Silicon Valley están de promedio mas de 1M, y los alquileres no bajan de 2500 dolares por persona, claro que depende de las comodidades, de la location (mas barato lejos de las estaciones de subte, mas caro cerca de las escuelas mejor rankeadas, etc). Se puede conseguir un dos habitaciones por 3K dolares en Bay Area, pero no es Silicon Valley, donde facilmente eso cuesta 4K. En Silicon Valley la vivienda es tan cara que los empleados que ganan la minima no pueden vivir si tienen que alquilar, y se están yendo, lo que dificulta contratar empleados. He visto en las afueras de la sede central de Google una manifestación de empleados de seguridad de Facebook que cobraban 15 la hora diciendo que tenian que dormir en el auto o compartir cuarto con varios desconocidos.

Volviendo al tema de los salarios, esos son promedios, asi que esperen que para posiciones tipo arquitecto con experiencia sea el doble o mas (ademas de las acciones en el caso de muchas empresas de la zona). No es para hacerse millonario, pero claramente se puede llevar una vida digna con ese nivel de ingresos en EEUU.

 

Foto sacada por Virginia Gonzalez @virmax

El siguiente cuadro muestra donde se necesita Python. Practicamente en todos lados. Es un lenguaje versátil, a tal punto que es mas fácil caracterizarlo por que cosas no se hacen con Python y pensar que casi todo el resto si se puede hacer con Python. Python no sirve para: Hacer sistemas operativos, juegos de alto rendimiento y aplicaciones para celulares. Para todo esto existen lenguajes mas adecuados, pero para el resto, Python es una buena opción o directamente la mejor opción:

Foto sacada por Virginia Gonzalez @virmax

Esto es solo un panorama de un mundo que es mucho mas complejo, seguramente debo estar perdiendome de otros fenómenos (como R que gracias a la Data Science está tomando mucha fuerza) o reportando lo que ocurre con Python de manera sesgada por mi historia personal exitosa con este lenguaje, pero pese a esto puedo afirmar que Python es, a diferencia del 2002 cuando comencé con esto, una apuesta segura para competir en el mercado laboral.

Una aclaración importante es que si bien Python se usa en todo tipo de empresas, es mas fácil verlo en startups y empresas chicas y medianas. Las grandes empresas, especialmente las mas tradicionales, en general suelen usar lenguajes mas coorporativos y antiguos como .NET, JAVA y C. Pero eso no quita que parte de su stack tecnológico tenga algo de Python. Si piensan trabajar para un banco, es menos probable que usen Python, pero tampoco lo descartaría.

Tampoco hay que tomar esto con que hay que quedarse con un solo lenguaje, ya que en las entrevistas en la mayoría de las veces te evaluan con preguntas que son independiente del lenguaje, y preguntan por otras tecnologias. En general se programa en algún “ecosistema”, entonces según la posición y el producto a desarrollar habrá que demostrar como armar una query SQL, o como usar un ORM o cuando y por que usar NoSQL, o como diagnosticar una llamada AJAX, diferencias entre POST, PUT, GET, como armar una API REST, como debuguear una race condition, que métodos son thread safe, que es un lint, que cuales son las buenas practicas para guardar un hash (que es saltear y que hash hay que usar), explicar diferencia entre unit test y tests de integración, uso de Unicode, si tenes experiencia con infraestructura as a code. Depues viene el tema de trabajo en equipo, si aplicaste Agile, que roles tuviste y mil cosas mas.

En resumen, Pytnon parece ser el lenguaje de momento, y con el auge de Data Science esta tendencia va a seguir. Tiene sus limitaciones como indiqué antes, si se van a dedicar a aplicaciones para celulares claramente el lenguaje es Java (Android) o Swift (iOS). Para juegos habrá que saber C++, y engines como Unreal. Espero que esta nota le sirva como referencia y acepto criticas y sugerencias. Me puede escribir aca o en mi twitter @sbassi.

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