¿Quieres aprender en qué consiste el trabajo de un ingeniero de datos y cómo convertirte en uno? En esta guía voy explicar en qué consiste el rol del Data Engineer: una de las especializaciones surgidas alrededor del Big Data que goza de una alta demanda en la actualidad. Además, podrás saber qué habilidades se necesitan y qué camino tomar para empezar.
Contenidos
¿Qué es un Ingeniero de Datos y en qué consiste su trabajo?
Para alguna gente, el rol de un ingeniero de datos puede ser complicado y algo confuso. Voy a intentar introducir en qué consiste su trabajo brevemente. También, cuáles son sus funciones y qué habilidades se necesitan para ello.
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El perfil de ingeniero de datos es el más técnico en el ámbito del Big Data. Los ingenieros de datos se encuentran entre los desarrolladores de aplicaciones y los científicos de datos (Data Scientists). Se encargan de diseñar, construir y gestionar los datos y la infraestructura necesaria para almacenarlos y procesarlos. Construyen la base tecnológica para que los científicos de datos y analistas puedan realizar sus tareas. Por lo tanto, son los responsables de mantener sistemas escalables, con alta disponibilidad y rendimiento, integrando nuevas tecnologías y desarrollando el software necesario.
En resumen, los ingenieros de datos son los responsables de definir cómo gestionar, organizar, transformar y almacenar los datos necesarios en la organización de una forma óptima para todos los interesados.
Principales responsabilidades de un ingeniero de datos en la práctica
Aunque el rol del ingeniero de datos puede variar según la industria o la empresa, existen ciertas responsabilidades clave que son prácticamente universales. Estas tareas forman el núcleo del trabajo diario de estos profesionales y son fundamentales para mantener la infraestructura de datos eficiente, confiable y escalable.
A continuación, se describen las funciones más importantes que realiza un ingeniero de datos moderno:
1. Ingesta y movimiento de datos
El primer paso en cualquier flujo de datos es la recopilación. El ingeniero de datos es responsable de diseñar pipelines de ingesta que extraen datos de múltiples fuentes —bases de datos, APIs, archivos, eventos en tiempo real— y los transportan de forma eficiente a los sistemas centrales de almacenamiento, como Data Lakes o Data Warehouses.
Este proceso debe ser resiliente, tolerante a fallos, y escalable para manejar grandes volúmenes de información.
2. Transformación y limpieza de datos (ETL/ELT)
Una vez que los datos están disponibles, el ingeniero de datos desarrolla procesos de transformación para depurar, enriquecer y convertir los datos a formatos adecuados para análisis. Esto puede incluir desde limpieza básica (eliminación de duplicados, estandarización de formatos) hasta cálculos complejos o detección de anomalías.
Ya sea en modelos tradicionales de ETL (extraer-transformar-cargar) o en arquitecturas modernas ELT (donde la transformación ocurre después de la carga), esta tarea es esencial para la calidad del dato.
3. Modelado de datos
Los ingenieros de datos diseñan estructuras optimizadas para el almacenamiento y la consulta eficiente de la información. Esto implica:
- Crear esquemas y particiones adecuadas.
- Aplicar principios de data modeling y arquitecturas en estrella, snowflake schema o medallion (bronze, silver, gold).
- Facilitar que los analistas y científicos de datos accedan fácilmente a los datos preparados.
4. Orquestación y automatización
Una infraestructura de datos moderna debe estar automatizada y orquestada para funcionar sin intervención humana. El ingeniero de datos configura workflows con herramientas como Airflow, Dagster o Prefect, que se encargan de ejecutar tareas en el orden correcto, gestionar dependencias y reintentar fallos.
Esta orquestación asegura que los datos estén siempre disponibles a tiempo para los usuarios del negocio.
5. Monitorización y observabilidad
Una plataforma de datos saludable requiere observabilidad completa: saber si los pipelines fallaron, si hubo datos nulos o si una API dejó de responder.
El ingeniero implementa métricas, alertas y dashboards para detectar problemas antes de que impacten en el negocio. Aquí entran herramientas como Prometheus, Grafana, Datadog o incluso soluciones personalizadas.
6. Colaboración interfuncional
Los ingenieros de datos no trabajan en silos. Su rol requiere una comunicación constante con analistas, científicos de datos, ingenieros de software y equipos de negocio para entender las necesidades de los datos, traducir requisitos técnicos y garantizar que la solución entregada realmente resuelva el problema esperado.
7. Gestión de infraestructura y DevOps de datos
Muchos ingenieros de datos también se encargan de la configuración de entornos en la nube (AWS, GCP, Azure), uso de Terraform para infraestructura como código, integración continua/despliegue continuo (CI/CD), y aseguramiento de calidad de datos (data quality tests) en los pipelines.
Profesión de Gran Crecimiento
Los ingenieros de datos deben conocer bien el stack de tecnologías Big Data, entender cómo se integran sus tecnologías y las formas de procesar, transformar y tratar los datos con herramientas de ingesta y ETL.
Además, deben saber cómo mover datos hacia y desde el ecosistema Hadoop, implementar y configurar herramientas y bases de datos como Hive o HBase. Entre sus funciones también se encuentra dar apoyo y facilitar el trabajo a analistas y científicos de datos, así como a negocio. Esta es la razón de que las habilidades de comunicación tengan una gran importancia.
Es una de las profesiones más demandadas en los últimos años y con mayor crecimiento y oportunidades profesionales. Esto se debe al aumento masivo de los datos generados y de las tecnologías surgidas a su alrededor.
El ingeniero de datos es la profesión de tecnología con un crecimiento más rápido en 2019, creciendo a un ritmo del 50% anual en el número de vacantes.
Dice 2020 Tech Job Report
Habilidades de un buen Ingeniero de Datos
Con mi experiencia en el sector y habiendo analizado numerosas ofertas de empleo, voy a describir las habilidades que considero importantes para ser un Ingeniero de Datos competente.
Conocimientos Básicos
Entre los conocimientos básicos debe estar Linux. La mayoría de cargas y despliegues Cloud y Big Data se realizan sobre este sistema operativo. Al menos debes sentirte cómodo usando la terminal para editar ficheros, ejecutar comandos y navegar por el sistema.
Automatización y scripting con algún lenguaje de programación como Python. Este punto incluye la capacidad de interaccionar con APIs y otras fuentes de datos de manera simple y directa.
Por definición, el Big Data suele tener lugar en sistemas distribuidos, que es otro de los conocimientos fundamentales para un buen ingeniero de datos. Estos sistemas tienen numerosas particularidades en torno a la replicación de datos, consistencia, tolerancia a fallos, particionado y concurrencia. En este punto se englobarían tecnologías como HDFS, Hadoop o Spark.
Habilidades Fundamentales
Tecnologías y servicios Cloud. La demanda de estas tecnologías no para de crecer, y es que cada vez es más frecuente iniciar proyectos de migración a la nube en las empresas. Un buen ingeniero de datos debe conocer y tener experiencia en el uso de servicios cloud, sus ventajas, desventajas y sus aplicación en proyectos Big Data. Al menos debería estar familiarizado con una plataforma como Azure o AWS ya que son las más extendidas. Además, debe conocer buenas prácticas en cuanto a seguridad de los datos y virtualización. Recuerda que estas tecnologías han venido para quedarse e invertir tiempo en formarse es siempre una buena idea.
¿Quieres Convertirte en Ingeniero de Datos?
Los Ingenieros de Datos también deben conocer el funcionamiento y uso de las bases de datos. También las diferencias que existen entre bases de datos relacionales y NoSQL. El lenguaje básico para interactuar con estas bases de datos es SQL, por lo que también debe estar familiarizado con escribir consultas de lectura y manipulación de datos. Además, debe entender la diferencia entre los tipos de bases de datos NoSQL y los casos de uso para cada uno de ellos.
Uno de los roles principales de los ingenieros de datos es crear pipelines de datos con tecnologías ETL y frameworks de orquestación. En esta sección podríamos enumerar muchas tecnologías pero el ingeniero de datos debría conocer o sentirse cómodo con algunas de las más conocidas como puede ser NiFi o Airflow.
Habilidades a Considerar
Además de las habilidades fundamentales, existen otras habilidades y conocimientos que aportan un gran valor a los ingenieros de datos.
Sistemas de colas de mensajería como Kafka o RabbitMQ. Deben entender las ventajas que tiene desplegar estas tecnologías y su arquitectura de productores y consumidores.
Lenguaje de programación funcional y orientado a objetos como Scala o Java. Estos lenguajes son muy útiles en el sector del Big Data ya que la mayoría de frameworks y herramientas open source están desarrollados con lenguajes de la JVM. Serán especialmente útiles para desarrollar integraciones para tecnologías, solucionar errores y entender los logs.
Stream Processing. Conocer herramientas de procesamiento en streaming como Flink, Kafka Streams o Spark Streaming puede ser una gran ventaja. La demanda de estos perfiles está en aumento. Cada vez son más los proyectos con requisitos de tiempo real y bajas latencias de procesamiento. Personalmente, pienso que la formación en estas tecnologías es de lo más interesante, con muchísimos casos de uso por explotar.
Siguientes Pasos
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- Cómo conseguir un trabajo de ingeniero de datos, las habilidades y formación que necesitarás
- Ideas de proyectos para ingenieros de datos
- Ingeniería de datos vs Data Science
- Cursos online recomendados para empezar como ingeniero de datos
- Opciones de formación en Big Data y Data Science
- Libros recomendados para Big Data
- Mejores libros de Data Science
Preguntas Frecuentes Ingeniero de Datos – FAQ
¿Qué es un Ingeniero de Datos?
Los Ingenieros de datos son los responsables de definir cómo gestionar, organizar, transformar y almacenar los datos necesarios en la organización de una forma óptima para todos los interesados. Construyen la base tecnológica para que los científicos de datos y analistas puedan realizar sus tareas.
¿Qué hace un Ingeniero de Datos?
Los ingenieros de datos mantienen sistemas de gestión, almacenamiento y procesamiento de datos escalables, con alta disponibilidad y rendimiento, integrando nuevas tecnologías y desarrollando el software necesario.
Soy un Ingeniero de Software, ¿puedo moverme a Ingeniero de Datos?
Generalmente, los conocimientos que te proporciona tu trabajo en ingeniería de software sean muy útiles en un rol de ingeniero de datos. Es probable que conozcas o que domines lenguajes de programación como Java, Scala, Python o SQL, todos ellos muy usados en ingeniería de datos. También, muchos conocimientos relacionados con microservicios, ETL y uso de APIS te serán de gran ayuda para que esta transición sea más sencilla de lo que te imaginas.
Muchos de los perfiles que trabajan como ingenieros de datos comenzaron dedicándose a la ingeniería de software. Es muy probable que en la organización o empresa en la que trabajes puedas orientarte a este perfil poco a poco hablando con tus responsables y con tus compañeros de las tareas más relacionadas.
¿A qué estás esperando? Ahora te toca a ti, ¿crees que la demanda de estos profesionales seguirá creciendo?
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.