Cómo ser Operadores de máquinas de productos textiles, de piel y cuero no clasificados en otra parte
Nombre oficial: Textile, fur and leather products machine operators not elsewhere classified
También llamado: Braid making machine operator, Hat making machine operator, Tent making machine operator, Textile patternmaking machine operator
Este grupo primario comprende a los operadores de máquinas de productos textiles, de piel y cuero no clasificados en otra parte del subgrupo 815 (operadores de máquinas de productos textiles, de piel y cuero). Por ejemplo, incluye a quienes operan y vigilan máquinas que fabrican sombreros, tiendas de campaña, colchones o artículos diversos como galones y otros adornos.
Tareas principales
- Operar y vigilar máquinas que forman y fabrican sombreros de tela, piel o cuero
- Operar y vigilar máquinas que fabrican artículos diversos como galones y otros adornos
- Operar y vigilar máquinas que doblan tela en tramos medidos
- Operar y vigilar máquinas que devanan hilo, cordel o estambre en ovillos para su envío o procesamiento posterior
- Operar y vigilar máquinas que miden el tamaño de las piezas de cuero
Salario · Perspectivas · La IA y este empleo
- Salario mediano: HK$20,000 al mes
- Unas 387,500 personas en 2025, y se proyectan unas 403,200 para 2028. (+4.1%)
- Según la estimación mundial de la OIT, la IA generativa puede hacer relativamente poco de este trabajo.
Empleos relacionados
- Operador de telares y máquinas de tejer
- Operador de máquinas de preparación de pieles y cueros
- Operador de máquinas de fabricación de calzado y afines
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- Operador de máquinas de preparación de fibras, hilado y devanado
- Operador de máquinas de lavandería
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Preguntas frecuentes
¿Necesitas una carrera universitaria para ser Operadores de máquinas de productos textiles, de piel y cuero no clasificados en otra parte?
Por lo general, no. Solo el 10% de las personas en este empleo tiene una licenciatura o un título superior.
¿Cambiará la IA el trabajo como Operadores de máquinas de productos textiles, de piel y cuero no clasificados en otra parte?
Según la estimación mundial de la OIT, la IA generativa puede hacer relativamente poco de este trabajo.
Fuentes
- Census and Statistics Department (2021 Population Census): 2021 Population Census, Interactive Data Dissemination Service: working population by occupation (38 groups) and sex, age, education, income; median income and field of education (9 groups) (2021 Population Census), consultado el 4 de octubre de 2026
- Census and Statistics Department (General Household Survey): Median monthly employment earnings by occupation (9 groups), excluding foreign domestic helpers (Table 210-06317A); employed persons by occupation, age and sex (210-06307A) and by industry (210-06308A) (2025 annual (series to 2026-07)), consultado el 4 de octubre de 2026
- Labour and Welfare Bureau; tables published by C&SD: Mid-term Update of Manpower Projection to 2028: supplementary statistical tables (5 occupation groups, 17 selected industries) (2025 to 2028 (published 2026-09)), consultado el 4 de octubre de 2026
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.) (ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1), CC BY 4.0, consultado el 4 de octubre de 2026
Nombres de empleos, descripciones y tareas principales traducidos al español por Peernovo a partir de ESCO (Comisión Europea, CC BY 4.0), basada en la ISCO-08 (Organización Internacional del Trabajo).
Actualizado el 4 de octubre de 2026
