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ConstrucciónEstable

Trabajadores de mantenimiento de carreteras

Operational-level

También conocido como: Trabajadores de mantenimiento de carreteras

ConstrucciónBachelor's Degree

Descripción del Puesto

Estos trabajadores mantienen autopistas, carreteras municipales y rurales, pistas de aeropuerto y servidumbres de paso. Sus tareas incluyen parchar el pavimento, reparar guardarraíles y quitar la nieve. También pueden cortar el césped o desbrozar los arcenes.
Road MaintenanceInfrastructure RepairCivil InfrastructureHeavy Equipment OperationConstructionPublic WorksEngineeringTechnicalBuildingSkilled Trade

Habilidades que buscan los empleadores en 2027

Software y tecnologías marcadas por O*NET como Hot o In-Demand para este puesto.

Perspectiva laboral 2025-2035

Crecimiento previsto

+3.4%

Promedio EE. UU.: +3,5 %

Vacantes

11.800

al año (EE. UU.)

Empleos hoy

161.800

en 2025 → 167.300 (2035)

Formación de acceso típica

High school diploma or equivalent

Fuente: U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections; O*NET Bright Outlook.

Entorno de trabajo

Cómo se realiza normalmente este trabajo, según los datos de O*NET.

Correo y comunicación digital
Moderado
Trabajo en equipo
Alto
Contacto con otros
Alto
Libertad para decidir
Moderado
Presión de tiempo
Alto
Tiempo sentado
Moderado
Trabajo al aire libre
Alto
Interior climatizado
Bajo
Trato con clientes
Alto
Nivel de competencia
Moderado

Fuente: O*NET Work Context (v31.0)

Perspectivas Futuras

Mercado Laboral Estable

Este campo mantiene niveles de empleo estables con demanda constante. Las oportunidades de empleo permanecen disponibles con competencia moderada.

Escalera profesional

A menudo antes de este puesto

  • Ouvrier de la construction (général)
  • Manœuvre
  • Assistant d'entretien

A dónde puede llevar

  • Chef d'équipe d'entretien routier
  • Superviseur de la construction
  • Inspecteur de la construction

Impacto de la IA en el Trabajo

La IA podría optimizar el mantenimiento de carreteras prediciendo las necesidades de reparación y guiando equipos autónomos para la remoción de nieve o el barrido. El análisis de datos mediante IA mejorará la planificación del trabajo y la gestión de recursos. Sin embargo, la experiencia humana para reparaciones complejas seguirá siendo esencial.