Ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica
Descripción general
Los ingenieros en materiales de microelectrónica diseñan, desarrollan y supervisan la producción de los materiales necesarios para los sistemas microelectrónicos y microelectromecánicos y están capacitados para aplicarlos a dichos dispositivos, aparatos y productos. Contribuyen al diseño de sistemas microelectrónicos con conocimientos físicos y químicos sobre metales, semiconductores, cerámica, polímeros y materiales compuestos. Llevan a cabo investigaciones sobre estructuras de materiales, efectúan análisis, investigan mecanismos de fallo y supervisan labores de investigación.
Como ingeniero/a en materiales de microelectrónica, tu día a día estará enfocado en la investigación, desarrollo y supervisión de la producción de materiales especializados para la microelectrónica y microelectromecánica. Trabajarás con metales, semiconductores, cerámicas, polímeros y materiales compuestos, aplicando tus conocimientos físicos y químicos para optimizar el rendimiento de dispositivos y aparatos. La resolución de problemas, el análisis de fallos y la mejora continua de los procesos serán parte integral de tu trabajo.
- • Diseñar y desarrollar nuevos materiales para sistemas microelectrónicos, considerando sus propiedades físicas y químicas.
- • Supervisar la producción de materiales, asegurando la calidad y el cumplimiento de las especificaciones técnicas.
- • Realizar investigaciones sobre la estructura de los materiales y sus mecanismos de fallo.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Las cifras cubren Profesionales de las ciencias y de la ingeniería — 274 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Bulgaria, Bélgica, Chequia y 7 más.
Escasez más prolongada: Países Bajos, 4 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | Excedente notificado ELA/EURES 2024 * | — | +22,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Escasez notificada ELA/EURES 2025 * | — | +10,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | No notificado | — | +16,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | No notificado | — | +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 122.930 US$ 2025-05 | +2,1% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
Perspectiva futura para ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica
The outlook for ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica a medida que crece la adopción de la IA?
Es probable que este papel cambie gradualmente y que la IA apoye tareas seleccionadas en lugar de reemplazar toda la ocupación.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Es probable que este papel cambie gradualmente y que la IA apoye tareas seleccionadas en lugar de reemplazar toda la ocupación.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
- cumplir la normativa sobre materiales prohibidos
- examinar componentes de semiconductores
- aplicar técnicas de soldadura
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- aplicar métodos de análisis estadísticos
- analizar inteligencia de datos
- analizar datos experimentales
Tareas más expuestas a la automatización
- registrar resultados de ensayos
- informar de los resultados de los análisis
- realizar un análisis de datos
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Manufactura avanzada
Un día típico como ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica
09 09:00 · mañana eliminar residuos de soldadura
10 10:30 · media mañana examinar componentes de semiconductores
12 12:00 · mediodía utilizar programas informáticos específicos para el análisis de datos
14 14:00 · tarde cumplir la normativa sobre materiales prohibidos
15 15:30 · A última hora de la tarde efectuar la extracción de datos
17 17:00 · Resumen gestionar datos
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
realizar un análisis de datos
Recopilar datos y estadísticas para ensayar y evaluar con el fin de generar afirmaciones y predicciones de pautas, con el fin de descubrir la información útil en un proceso de toma de decisiones.
-
efectuar la extracción de datos
Explorar grandes conjuntos de datos para revelar patrones con el empleo de estadísticas, sistemas de bases de datos o inteligencia artificial y presentar la información de manera comprensible.
-
utilizar programas informáticos específicos para el análisis de datos
Utilizar software específico para el análisis de datos, incluidas estadísticas, hojas de cálculo y bases de datos. Explorar otras posibilidades para presentar informes a los gerentes, superiores o clientes.
-
hacer pruebas de laboratorio
Realizar pruebas en un laboratorio para aportar datos fiables y precisos a fin de apoyar la investigación científica y el ensayo de productos.
-
realizar experimentos químicos
Realizar experimentos químicos con el objetivo de ensayar diversos productos y sustancias a fin de extraer conclusiones en términos de viabilidad y reproducibilidad del producto.
-
examinar componentes de semiconductores
Examinar la calidad de los materiales utilizados, comprobar la pureza y la orientación molecular de los cristales semiconductores y someter a prueba las placas para detectar defectos de superficie utilizando equipos electrónicos de prueba, microscopios, sustancias químicas, rayos X e instrumentos de medida de precisión.
-
probar sistemas microelectromecánicos
Probar sistemas microelectromecánicos (MEMS), utilizando los equipos y técnicas de ensayo adecuados, como los ensayos de choque térmico, los ensayos de ciclos térmicos y los ensayos burn-in. Supervisar y evaluar el rendimiento del sistema y, en caso necesario, tome medidas.
-
aplicar técnicas de soldadura
Aplicar y trabajar con diversas técnicas en el proceso de soldadura, como la soldadura blanda, soldadura de plata, soldadura por inducción, soldadura de resistencia, soldadura de tuberías, soldadura mecánica y de aluminio.
-
unir metales
Unir piezas de metal con soldadores y materiales de soldadura.
-
aplicar métodos de análisis estadísticos
Utilizar modelos (estadística descriptiva o inferencial) y técnicas (extracción de datos o aprendizaje automático) para el análisis estadístico y herramientas de las TIC para analizar datos, desvelar correlaciones y tendencias de pronóstico.
-
analizar inteligencia de datos
Recopilar y evaluar datos numéricos en grandes cantidades, especialmente con el propósito de identificar patrones entre los datos.
-
probar los materiales
Probar la composición, las características y el uso de materiales para crear nuevos productos y aplicaciones. Someterlos a prueba en condiciones normales y extraordinarias.
-
desarrollar estrategias de gestión de residuos peligrosos
Desarrollar estrategias dirigidas a aumentar la eficiencia en la gestión de las instalaciones de tratamiento, transporte y eliminación de residuos peligrosos, como los residuos radiactivos, las sustancias químicas y la electrónica.
-
registrar resultados de ensayos
Registrar datos que hayan sido identificados específicamente durante los ensayos anteriores para verificar que los resultados de la prueba producen resultados específicos o revisar la reacción del sujeto en casos excepcionales o poco habituales.
-
eliminar residuos de soldadura
Recoger y transportar la escoria de soldadura en contenedores especiales para residuos peligrosos.
-
analizar datos experimentales
Interpretar y analizar datos recogidos durante ensayos para formular conclusiones, nuevos conocimientos o soluciones.
amenazas para el medio ambiente
Las amenazas para el medio ambiente relacionadas con peligros biológicos, químicos, nucleares, radiológicos y físicos.
características de los residuos
Conocimientos técnicos de los distintos tipos, las fórmulas químicas y otras características de los residuos sólidos, líquidos y peligrosos.
extracción de datos
Los métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos utilizados para extraer contenido de un conjunto de datos.
ingeniería mecánica
Disciplina que aplica principios de la física, la ingeniería y la ciencia de los materiales para diseñar, analizar, fabricar y mantener sistemas mecánicos.
modelos de datos
Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.
nanomateriales
Las características de las nanopartículas fabricadas conformes a un conjunto específico de propiedades tales como fabricarse a nanoescala y estar compuestas por nanoobjetos, tal como se define en la norma ISO. Algunos de los nanomateriales más conocidos podrían ser los nanotubos de carbono, el oro de puntos cuánticos o el dióxido de titanio.
principios de la inteligencia artificial
Las teorías de la inteligencia artificial, principios aplicados, arquitecturas y sistemas, tales como agentes inteligentes, sistemas multiagentes, sistemas expertos, sistemas basados en normas, redes neuronales, ontologías y teorías cognitivas.
procedimientos de prueba de microsistemas
Los métodos de prueba de la calidad, la precisión y el rendimiento de microsistemas y sistemas electromecánicos (MEMS) y sus materiales y componentes antes, durante y después de la construcción de los sistemas, como las pruebas paramétricas y las pruebas burn-in.
tipos de plásticos
Tipos de materiales plásticos y su composición química, propiedades físicas, posibles problemas y casos de uso.
- aprendizaje automático
- electrónica
- física
Ingeniero en materiales de microelectrónica: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
2078 programas de estudios en 30 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 478 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
DOCTORADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA · Chile
ANALISTA DE DATOS
IP LATINOAMERICANO DE COMERCIO EXTERIOR - IPLACEX · Chile
INLINGUA LLEIDA · España
Se imparte en catalán
Se muestran 6 de 2556.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
- 2. Font: Generalitat de Catalunya (analisi.transparenciacatalunya.cat), Llicència oberta d'ús d'informació - Catalunya
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
diseñador de microelectrónica/diseñadora de microelectrónica
32% similitudingeniero de fabricación inteligente de dispositivos microelectrónicos/ingeniera de fabricación inteligente de dispositivos microelectrónicos
30% similitudingeniero de microsistemas/ingeniera de microsistemas
30% similitudingeniero de materiales/ingeniera de materiales
22% similitudingeniero en microelectrónica/ingeniera en microelectrónica
22% similitudingeniero químico/ingeniera química
20% similitudPara organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipo de formación es necesaria para ser ingeniero/a en materiales de microelectrónica?
¿Qué habilidades blandas son importantes en esta profesión?
¿Cuáles son las oportunidades laborales más comunes para un ingeniero/a en materiales de microelectrónica?
Ingeniero En Materiales De Microelectrónica/Ingeniera En Materiales De Microelectrónica — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos