Data engineer.

 

Con la transformación digital, el manejo y análisis de los datos ha ganado relevancia en la definición de las estrategias de las empresas. La gestión de la data para hacerla disponible y utilizable es tarea del data engineer. Descubre cómo prepararte para incursionar en esta área de gran demanda de profesionales.

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¿qué es un data engineer?

El data engineer o ingeniero de datos es el profesional que diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que procesan grandes volúmenes de datos, de manera que permanezcan disponibles para otros especialistas y analistas en la ingeniería de datos. Es parte de su trabajo la recuperación, depuración, clasificación y preparación de los datos para proceder a su almacenamiento y posterior explotación o uso. Su trabajo es fundamental en el proceso de Big Data, ya que construyen, modifican, adaptan y escalan la base tecnológica para soportar la gestión y organización de la data de las organizaciones.

Para desarrollar su trabajo el data engineer necesita conocimientos sólidos en distintos softwares que le facilitará el manejo de data y le permitirá trabajar diariamente en el procesamiento y extracción de datos. Entre ellos requiere dominar el manejo de base de datos SQL, Hadoop, Spark, HDFS, etc.; lenguajes de programación como Python o Scala, habilidades en Machine Learning, servicios en la nube y desarrollar muchas otras capacidades.

rol del data engineer

El data engineer es un especialista técnico que asume un rol entre los desarrolladores y los data scientists. Su principal responsabilidad es la de garantizar que la información se encontrará disponible y será utilizable por los data analysts y otros profesionales interesados en sacar provecho de la información para las compañías.. En este sentido, como profesional, desempeña distintos roles para lograr la integración de todas estas especialidades. Por lo tanto, veremos al data engineer realizando funciones como:

  • Extraer cantidades importantes de datos y prepararlos antes de cargarlos en el almacén de datos analíticos, como parte de los procesos de desarrollo ETL (extracción, transformación y carga).
  • Depurar y clasificar los datos extraídos antes de proceder a su análisis.
  • Crear almacenes de datos analíticos, listos para la ejecución de pruebas y análisis.
  • Analizar la información solicitada.
  • Reportar incidencias encontradas.
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salario medio de data engineer

Los datos se han hecho indispensables para la gestión de las nuevas tecnologías y esta es una de las razones principales por las que la demanda del perfil de data engineer se ha incrementado en los últimos años. De acuerdo a un artículo publicado por La Razón, donde se tratan los datos del informe sobre Tendencias Salariales 2022 elaborado por Randstad, el salario base de un data engineer en sus inicios ronda los 30.000 euros anuales que al cabo de seis años pueden duplicarse. El medio online datascientest.com establece que el salario promedio anual de un data engineer en España es de 34.468 euros.

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tipos de data engineer

El trabajo de un data engineer se centra en la gestión de los datos y el flujo de la información. Pero, dependiendo del tamaño de la compañía, puede necesitar ejecutar roles más diversos o especializarse en una única área de las relativas al proceso de la ingeniería de datos. En este sentido, los ingenieros de datos pueden clasificarse en esta tipología:

  • Data engineer generalist o generalista: se trata de un profesional integral, con alta capacidad técnica en el manejo de todos los campos de la ingeniería de datos dentro de una organización; desde la gestión de los datos hasta su análisis. Es el profesional ideal para el trabajo en las empresas pequeñas, donde se requiere su supervisión experta en la extracción de datos, canalización, almacenamiento, análisis y reporte de la información.
  • Data pipeline engineer o centrado en canalización: es el especialista que ayuda en la gestión del flujo de datos hacia la empresa. Trabaja junto al data scientist en el uso de los datos almacenados. Es experto en un conjunto de herramientas y procesos que permiten transferir datos de un sistema a otro para su almacenamiento o procesamiento, ya sea desde un almacén de datos o desde la nube.
  • Data warehouse engineer o centrado en bases de datos: es el profesional enfocado en el trabajo con múltiples bases de datos. Trabaja para crear y administrar estrategias provechosas para el almacenamiento de datos. Su trabajo se centra en grandes organizaciones, donde la gestión de flujo de datos se realiza a tiempo completo, garantizando que se satisfagan todas las necesidades de datos, en todos los niveles.
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trabajar como data engineer

Convertirse en un data engineer demanda una gran capacidad de análisis para potenciar los conocimientos técnicos en el sector, pero también debes cultivar tus habilidades blandas para formar los equipos multidisciplinarios que integran las empresas a fin de alcanzar los objetivos. Revisemos los aspectos esenciales en este perfil de trabajo.

funciones y responsabilidades

La responsabilidad principal del data engineer es garantizar que los datos que llegan al almacén de datos de información sean verdaderos, utilizables y que aporten valor a la empresa. A su vez, vigila las tendencias de la información y detecta inconsistencias que puedan afectar los objetivos comerciales de las empresas. Para esto realiza las siguientes funciones:

  • Desarrolla, construye y efectúa el mantenimiento de las distintas bases de datos, arquitecturas y canalizaciones disponibles.
  • Construye y desarrolla arquitecturas para respaldar las capacidades de análisis de los data scientists y satisfacer la necesidad de información del departamento comercial y otras gerencias.
  • Realiza la adquisición de datos.
  • Desarrolla formas innovadoras para recopilar datos útiles.
  • Identifica o desarrolla procesos para mejorar la confiabilidad y calidad de los datos.
  • Prepara datos que permitan el desarrollo de modelos predictivos útiles.
  • Genera información de valor para la empresa a partir del conjunto de datos.

ambiente de trabajo como data engineer

El data engineer trabaja en el entorno de una oficina, pero también ejecuta su trabajo a distancia, en la modalidad de teletrabajo. En general, las herramientas y base de datos que utilizarás son todas digitales, así que no existen limitaciones reales, siempre que cuentes con acceso a internet. Independientemente del lugar donde trabajes, pasarás muchas horas sentado frente al ordenador, inmerso en la secuencia de tu cometido.

Sobre todo, serás responsable de la integridad de los datos que ponen en tus manos y de la demanda para que la recopilación, extracción y procesamiento de la información se realice con mayor rapidez. También tienes la posibilidad de ejercer tu trabajo aprovechando las jornadas combinadas (teletrabajo y presencial) que encontrarás disponibles a través de Randstad.

horario de trabajo

La jornada normal de trabajo es de 40 horas semanales, repartidas en 8 horas de trabajo diario, de lunes a viernes. El horario se extiende, por lo general, entre las 9:00 y las 18:00 horas, con cierta flexibilidad respecto a la hora de inicio de la jornada. Su cumplimiento dependerá del tipo de compañía, su tamaño, el sector empresarial donde decidas incursionar y el tipo de profesional que decidas ser. No olvides que la digitalización de las empresas ejerce una enorme presión sobre los equipos de ingeniería de datos, exigiendo que la información se procese cada vez con mayor rapidez.

Para los data engineers generalists que trabajan en pequeñas compañías, es normal que en determinadas situaciones realices horas extra a fin de satisfacer la demanda creciente de información. Con frecuencia, operan con horarios flexibles para compensar los periodos de gran exigencia de trabajo. Muchas empresas ofrecen los servicios de data engineers por contrato para cubrir estas contingencias laborales. Esto representa una gran oportunidad, sobre todo para los data engineers que aún estén en proceso de adquirir experiencia en ciertas áreas de la carrera, puesto que estarán expuestos a una gran variedad de retos y oportunidades laborales.

¿quiénes son tus compañeros como data engineer?

Formar parte del equipo de datos de las empresas permite trabajar de la mano del data scientist, del data analyst y del data architect para contribuir, con base en el análisis de datos, en la toma de decisiones estratégicas de las compañías. En el proceso también intercambia información con el data administrator y los desarrolladores evaluando los nuevos requerimientos de los proyectos. En las empresas comerciales, una vez se instauran los almacenes de datos, los gerentes de venta y demás empleados del departamento comercial se podrán conectar y acceder a los datos necesarios, en el formato que más les convenga, para empezar a obtener información valiosa sobre las ventas.

perspectivas de empleo

La demanda de datos crece vertiginosamente y con ella el requerimiento de perfiles técnicos para su exploración, modelado, análisis, visualización y monitorización. La digitalización demanda personal capacitado, especialistas en Big Data en un mercado que todavía se muestra deficiente en mano de obra capacitada. Según un artículo digital del medio Cinco Días, se estiman en más de 90 000 la cantidad de profesionales expertos en datos e inteligencia artificial que se requerirán en los próximos años para impulsar los proyectos de las empresas españolas. Así que este es el mejor momento para los profesionales que deseen incursionar en el mundo de los datos como data engineer.

ventajas del trabajo como data engineer

  • Variedad de áreas de trabajo: la digitalización ha alcanzado todos los sectores del quehacer diario: salud, banca, e-commerce, educación... En la evaluación y análisis de los datos que se generan se sustenta la planificación futura de los sistemas.
  • La demanda de profesionales seguirá creciendo.
  • La posibilidad del trabajo remoto te permite ejercer desde cualquier lugar y apoyar el cometido de cualquier empresa en el mundo.
  • El alto nivel salarial inicial y la posibilidad de duplicarlo a partir del sexto año propician que las proyecciones del senior data engineer superen cualquier expectativa.

ventajas de trabajar con Randstad como data engineer

Los datos que se obtienen como resultado del trabajo del data engineer crean la base de las nuevas tecnologías de la información como son la inteligencia artificial, Machine Learning, Big Data y Data Science. Si estás decidido a buscar trabajo como data engineer y contribuir a la digitalización y crecimiento de las empresas, aprovecha todas las ventajas que Randstad te ofrece:

  • Encontrarás numerosas ofertas de trabajo cerca de tu zona de residencia.
  • La plataforma te proporciona oportunidades de formación personal para superar con éxito la entrevista laboral.
  • Encontrarás las mejores empresas del sector ofreciendo los mejores puestos de trabajo.
  • Personal con experiencia te brindará el apoyo que necesites en el momento que lo requieras.
  • Variedad de ofertas de trabajo en el sector de tu interés.
  • Oportunidades de trabajo en la modalidad de teletrabajo o presencial.

Pero, si prefieres probar la modalidad combinada, donde realizas trabajo presencial y a distancia, también tendrás tu oportunidad con Randstad. Además, ya miles de profesionales como tú han encontrado su trabajo a través de nuestra plataforma.

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educación y habilidades

La carrera como data engineer es ante todo técnica. Los profesionales requieren experiencia y capacidades en el ámbito de programación, matemáticas e informática, por lo que es conveniente cursar una carrera universitaria en un área relacionada y posteriormente cursar una especialización en data engineering. Pero también ha de desarrollar habilidades interpersonales para comunicar sus hallazgos a la organización y mantener informado a su equipo de trabajo, sobre todo cuando trabaja a distancia.

certificaciones esperadas

  • Grado en Ingeniería Informática.
  • Grado en Matemáticas Computacionales y Analítica de Datos.
  • Licenciado en Ciencias de la Computación.
  • Máster en Ingeniería de Software.
  • Máster en Data Engineer.

acreditaciones deseadas

La carrera de data engineer requiere una preparación permanente y acreditaciones que validen tus destrezas en la industria. Además, sirven para demostrarle a los empleadores que tienes las capacidades adecuadas para optar al puesto de trabajo. De acuerdo a un artículo de cio.com, estas son algunas de las mejores certificaciones de data enginner disponibles en la actualidad:

  • Amazon Web Services: AWS Certified Big Data – Specialty.
  • Cloudera. Formación de Analista de Datos y Certificación Generalista Cloudera Data Platform.
  • DASCA. Ingeniero Asociado de Big Data del Consejo de Ciencias de los Datos de América.
  • DASCA. Ingeniero Sénior de Big Data del Consejo de Ciencias de los Datos de América.
  • Google. Ingeniero de Datos Profesional.
  • SAS Academy for Data Science. Profesional de Big Data.

habilidades y competencias

La capacidad técnica del data engineer le permite trabajar con todo tipo de datos y responder a las diversas necesidades de las empresas. Para esto necesita:

competencias necesarias

  • Conocimientos en matemáticas, estadística e informática.
  • Dominio de bases de datos como SQL o PL/SQL.
  • Almacenamiento de datos y administración de sistemas de almacenamiento distribuido.
  • Conocimientos de ETL (Extraer, Transformar, Cargar).
  • Buen nivel de inglés.
  • Manejo de herramientas para el procesamiento de datos.
  • Dominio de los lenguajes de programación y control de programas como son Java, C++, Go, Scala, Python, R, PHP, HTML, SQL, SAS, Spark, Kafka, Hadoop.

habilidades deseadas

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FAQ

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