Perfil profesional

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.

Mercado laboral
Escasez en Países Bajos y 10 países más
ELA/EURES 2025
Industria
Manufactura avanzada
Educación
Grado o equivalente
51%
Resiliencia Puntuación · 2026 (Cuanto más alto, mejor)
Grado o equivalente 36% Exposición a IA · 2026
Mercado laboral

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.

11 de 13 con escasez202529 de 30 en crecimiento3.9Mvacantes hasta 2035

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
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.

NexFuture™

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.

Juega el futuro
¿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.

Se estima una transformación significativa a nivel de tareas en 15 $. (alrededor de 2041) bajo el escenario „esperado“ seleccionado.
~50%
Resiliencia
Riesgo de automatización
EXP~40%
ventaja humana
MOAT~55%

Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.

2026
2034
2046
Velocidad de adopción de IA:

Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.

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.

51% Propiedad humana

Lo que todavía depende de la gente.

  • cumplir la normativa sobre materiales prohibidos
  • examinar componentes de semiconductores
  • aplicar técnicas de soldadura
La ventaja humana Para mantenerse adelante en este rol, enfóquese en amenazas para el medio ambiente y características de los residuos. Estas habilidades centradas en el ser humano son las más difíciles de replicar para la IA en los próximos 20 años.
15% ayudar

Donde la IA puede convertirse en copiloto

  • aplicar métodos de análisis estadísticos
  • analizar inteligencia de datos
  • analizar datos experimentales
36% Automatizar

Tareas más expuestas a la automatización

  • registrar resultados de ensayos
  • informar de los resultados de los análisis
  • realizar un análisis de datos
Análisis detallado

Signos vitales y vectores de IA

Vectores de exposición a la IA

0-100%
IA/aprendizaje automático 15%

Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo

Automatización física y robótica 4%

Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores

IA generativa 2%

Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje

Software cognitivo 1%

Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos

Detalles técnicos
Metodología: NexFuture v3.0 Fuentes: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Actualizado: oct 2026

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.

Un día en la vida

Lo que las personas en este rol suelen hacer

Manufactura avanzada

dia en la vida

Un día típico como ingeniero en materiales de microelectrónica/ingeniera en materiales de microelectrónica

09
09:00 · mañana
eliminar residuos de soldadura
Recoger y transportar la escoria de soldadura en contenedores especiales para residuos peligrosos.
10
10:30 · media mañana
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.
12
12:00 · mediodía
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.
14
14:00 · tarde
cumplir la normativa sobre materiales prohibidos
Cumplir la normativa que prohíbe los metales pesados en soldadura, los retardadores de llama en plásticos y los plastificantes de ftalato en aislamientos de plásticos y juegos de cables, en el marco de las Directivas de la UE RoHS/WEEE y la legislación china RoHS.
15
15:30 · A última hora de la tarde
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.
17
17:00 · Resumen
gestionar datos
Administrar todo tipo de recursos de datos a través de su ciclo de vida mediante la elaboración de perfiles de datos, análisis, normalización, resolución de identidad, limpieza, mejora y auditoría. Asegurarse de que los datos sean adecuados para su finalidad, con el uso de herramientas informáticas especializadas para cumplir los criterios de calidad de los datos.

El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.

Habilidades y conocimientos

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.

Habilidades esenciales
gestionar, recopilar y almacenar datos digitales
  • 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.

manejar equipos científicos y de laboratorio
  • 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.

instalar componentes de madera y de metal
  • 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.

unir piezas mediante técnicas de soldadura blanda, soldadura o soldadura fuerte.
  • 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.

analizar y evaluar información y datos
  • 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.

hacer ensayos y análisis de sustancias
  • 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 objetivos y estrategias
  • 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.

mantener registros operativos
  • 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.

manipular y eliminar materiales peligrosos
  • eliminar residuos de soldadura

    Recoger y transportar la escoria de soldadura en contenedores especiales para residuos peligrosos.

evaluar sistemas, programas, equipos y productos
  • analizar datos experimentales

    Interpretar y analizar datos recogidos durante ensayos para formular conclusiones, nuevos conocimientos o soluciones.

Áreas de conocimiento & Software y tecnologías
Áreas de conocimiento
  • 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.

Habilidades intersectoriales
  • aprendizaje automático
  • electrónica
  • física
Software y tecnologías
FacebookSASPythonThe MathWorks MATLABMicrosoft Visual BasicC++Oracle JavaJavaScriptCDassault Systemes SolidWorksPerlC#GitMinitabComputer aided design CAD softwareNational Instruments LabVIEWPTC Creo ParametricVerilogUnified modeling language UMLFinite element method FEM softwareSimulation program with integrated circuit emphasis SPICEDebugging softwareStatistical process control SPC softwareSimulation softwareVery high-speed integrated circuit VHSIC hardware description language VHDLCadence PSpiceSAS JMPAnsys FluentDassault Systemes AbaqusCircuit simulation softwareFinite element analysis FEA softwareSiemens ModelSimVery high speed integrated circuit VHSIC hardware description language VHDL simulation softwareANSYS MultiphysicsMSC Software PatranStatic Free Software Electric VLSI Design SystemXcircuitANSYS LS-DYNAMentor Graphics LeonardoSpectrumSynopsys HSPICE
Rasgos clave que necesitas
Pensamiento analítico Integridad Reconocimiento Innovación Variedad Logro/Esfuerzo Logro Confiabilidad Cooperación Independencia Adaptabilidad/Flexibilidad Tolerancia al estrés Autocontrol Liderazgo Preocupación por los demás Orientación social
Recompensas clave que puede esperar
LogroCondiciones de…ReconocimientoRelacionesApoyoIndependencia
Cómo calificar

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.

Nivel educativo típico

Grado o equivalente

Dónde estudiar

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:

Grado

DOCTORADO EN CIENCIAS DE MATERIALES AVANZADOS

UNIVERSIDAD MAYOR · Chile

Grado

DOCTORADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA · Chile

Vocacional

ANALISTA DE DATOS

IP LATINOAMERICANO DE COMERCIO EXTERIOR - IPLACEX · Chile

Vocacional

INGENIERIA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA

IP SANTO TOMAS · Chile

Vocacional Eines d'intel·ligència artificial enfocades a l'orientació laboral

INLINGUA LLEIDA · España

Se imparte en catalán

Curso corto

DIPLOMADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE CHILE · Chile

Fuentes
  1. 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
  2. 2. Font: Generalitat de Catalunya (analisi.transparenciacatalunya.cat), Llicència oberta d'ús d'informació - Catalunya
Progresión profesional

Rutas de crecimiento y roles similares

Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.

Para organizaciones

Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.

Preguntas comunes

Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de formación es necesaria para ser ingeniero/a en materiales de microelectrónica?
Generalmente, se requiere una formación universitaria en Ingeniería de Materiales, Ingeniería Química, Ingeniería Física o una disciplina relacionada. Es común tener un máster o especialización en microelectrónica o materiales avanzados para profundizar en el conocimiento técnico.
¿Qué habilidades blandas son importantes en esta profesión?
Además de los conocimientos técnicos, es crucial tener habilidades de resolución de problemas, pensamiento analítico, comunicación efectiva y capacidad para trabajar en equipo. La atención al detalle y la precisión son fundamentales, dado el alto nivel de complejidad de los materiales y procesos involucrados.
¿Cuáles son las oportunidades laborales más comunes para un ingeniero/a en materiales de microelectrónica?
La mayoría de los ingenieros en materiales de microelectrónica trabajan en empresas de fabricación de semiconductores, empresas de electrónica, centros de investigación y desarrollo, o en la industria de dispositivos microelectromecánicos. Aunque es más común encontrar empleo en empresas, también existe la posibilidad de trabajar de forma independiente como consultor o emprendedor, especialmente en áreas de innovación y desarrollo de nuevos materiales.
Ingeniero En Materiales De Microelectrónica/Ingeniera En Materiales De Microelectrónica — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
117.750 dólares al año en la mediana, a 2025-05. Las medianas estatales van de 76.100 a 162.070 dólares. Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. La cifra corresponde a Estados Unidos y no es una proyección para Europa.

Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos