Data Engineer

Descripción

Un Ingeniero de Datos diseña, construye y mantiene la infraestructura que permite a las organizaciones recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos. Su trabajo implica crear flujos de datos automatizados que gestionan la ingesta, transformación y almacenamiento de datos, garantizando que estos sean limpios, confiables y accesibles para el análisis. Se enfocan en optimizar los flujos de trabajo y los sistemas de datos para mejorar la accesibilidad y la eficiencia en el procesamiento de la información. Los Ingenieros de Datos colaboran estrechamente con Científicos de Datos y Analistas para entender los requisitos de datos e implementar soluciones que soporten el análisis, la generación de informes y el aprendizaje automático. Sus tareas suelen incluir la configuración de bases de datos, el trabajo con sistemas distribuidos, la gestión de almacenes de datos y el uso de procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) para mover datos entre sistemas. Utilizan lenguajes de programación como Python, SQL, herramientas como Spark, Hadoop y plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) para construir infraestructuras de datos escalables. Son los profesionales que garantizan que los datos se procesen de manera eficiente y estén disponibles para respaldar las decisiones basadas en datos de la organización.

Comentario Ejecutivo Latino

El ingeniero de datos es una subespecialización que no suele incluir a personas que están comenzando su carrera. Lo más común es que este profesional haya comenzado como analista de datos, para luego, por medio de la experiencia y certificaciones, comenzar su carrera como Data Engineer.

Es parte de las carreras que están en auge y probablemente van a seguir estándolo. Cada día las empresas almacenan más datos y es más difícil ponerlos a disposición para poder trabajar con ellos. Eso hace que esta carrera esté siendo cada vez más demandada. Sin embargo, la barrera de entrada es grande. Normalmente se pide estudios universitarios, experiencia previa manejando datos y muchas certificaciones para poder ejercerla. Por eso el sueldo de este tipo de profesional es tan alto y va aumentando con el tiempo de manera sostenida.

Lo interesante de esta tendencia, es que debería mantenerse en el largo plazo. Las empresas están encontrando nuevas formas de trabajar los datos, por ende estás habilidades se están transformando en un recurso valioso.

Habilidades más solicitadas

Listado de las habilidades más recurrentes en las ofertas de empleo.

Lenguajes de programación (R y Python):

Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en análisis de datos, automatización y desarrollo web. En el ámbito del análisis de datos, las librerías más solicitadas incluyen Pandas para la manipulación de datos, NumPy para cálculos numéricos, Matplotlib y Seaborn para la visualización de datos, y Scikit-learn para el aprendizaje automático. Python es clave para procesar grandes volúmenes de datos y crear modelos predictivos, siendo muy demandado por su versatilidad y eficiencia.

R es un entorno y lenguaje de programación con un enfoque al análisis estadístico. Se utiliza especialmente en sectores que requieren análisis de datos, estadísticas y visualización de información. Aunque hoy es menos popular que Python, todavía es ampliamente usado y solicitado en ofertas laborales relacionadas a datos.

Arquitectura Cloud:

La arquitectura cloud es una de las habilidades más demandadas para los Data Engineers, ya que permite diseñar, implementar y gestionar infraestructuras escalables y seguras en la nube. Las plataformas de nube como AWS, Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure son esenciales para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala.

Obtener certificaciones en servicios cloud, como AWS Certified Solutions Architect, Google Cloud Professional Data Engineer o Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, puede aumentar significativamente tu empleabilidad.

Esta habilidad implica:

• Diseñar arquitecturas escalables para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en la nube.
• Configurar y gestionar servicios como almacenamiento, bases de datos y motores de procesamiento en plataformas cloud.
• Implementar soluciones de alta disponibilidad y recuperación ante desastres.
• Optimizar costos y rendimiento de los recursos en la nube.
• Garantizar la seguridad de los datos en la nube mediante configuraciones adecuadas y políticas de acceso.
• Integrar sistemas on-premises con servicios cloud para una transición híbrida o completa.

ETL (Extract, Transform, Load):

El proceso ETL (Extract, Transform, Load) permite extraer datos de diversas fuentes, transformarlos según las necesidades del negocio y cargarlos en sistemas de almacenamiento o análisis. Este flujo garantiza la disponibilidad de datos limpios, estructurados y preparados para su análisis y toma de decisiones.

Herramientas populares como Apache Airflow, Talend, Informatica, y AWS Glue son frecuentemente utilizadas en este ámbito. De las cuales es posible certificarse como profesional.

Esta habilidad implica:

• Extraer datos de múltiples fuentes, incluyendo bases de datos, APIs y sistemas de archivos.
• Transformar datos aplicando limpiezas, conversiones y normalizaciones según los requerimientos del negocio.
• Cargar datos en almacenes de datos (Data Warehouses) o sistemas de análisis para su posterior explotación.
• Automatizar y programar flujos de trabajo ETL utilizando herramientas especializadas.
• Optimizar procesos ETL para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
• Monitorear y depurar pipelines ETL para garantizar su correcta ejecución.

Seguridad de la Información:

La seguridad de la información implica proteger los datos contra accesos no autorizados, pérdidas y ataques. Implementar buenas prácticas y medidas de seguridad asegura la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información manejada en los sistemas.

A pesar de que esta habilidad no es la más mencionada en las ofertas laborales que analizamos, vemos que está en crecimiento. Considerando la creciente preocupación internacional por el tema, es de esperar que profesionales que dominan esta habilidad tengan mejor poder de negociación frente a sus empleadores.

Esta habilidad implica:

• Configurar controles de acceso basados en roles para proteger los datos sensibles.
• Implementar cifrado de datos tanto en tránsito como en reposo.
• Garantizar el cumplimiento de regulaciones como GDPR, CCPA o HIPAA en el manejo de datos.
• Monitorear sistemas en busca de actividades sospechosas o vulnerabilidades.
• Configurar firewalls, políticas de red y otros mecanismos de defensa perimetral.
• Desarrollar planes de contingencia y recuperación ante incidentes de seguridad.

Manejo de bases de datos SQL y NoSQL:

El manejo de bases de datos SQL y NoSQL se usa para almacenar, organizar y consultar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Mientras que las bases de datos SQL son ideales para datos estructurados y transaccionales, las NoSQL son más flexibles y se adaptan mejor a datos no estructurados o semi-estructurados.

Entre las plataformas más comunes en SQL se encuentran MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server, mientras que en NoSQL destacan MongoDB, Cassandra y Redis. Obtener certificaciones oficiales en estas tecnologías puede potenciar tus perspectivas de empleo.

Esta habilidad implica:

• Diseñar y mantener bases de datos relacionales (SQL) para gestionar datos estructurados de manera eficiente.
• Trabajar con bases de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados o con esquemas flexibles.
• Escribir consultas avanzadas en SQL para analizar y extraer datos relevantes.
• Configurar y optimizar índices y claves para mejorar el rendimiento de las bases de datos.
• Implementar estrategias de respaldo y recuperación para proteger los datos.
• Monitorear el rendimiento de las bases de datos y realizar ajustes para garantizar su escalabilidad.