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Ingeniero de Datos

Profesional especializado en diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables, garantizando la integridad, seguridad y alta disponibilidad de los datos para la toma de decisiones estratégicas.

TecnologíaAlta Demanda

Salarios LATAM

2026-06-22
🇧🇷 Brasil (BRL)R$ 11.00022.000
🇲🇽 México (MXN)$ 45,00085,000

Responsabilidades Principales

  • Desarrollar, optimizar y monitorear pipelines de datos automatizados (ETL/ELT) tanto por lotes como en tiempo real.
  • Diseñar, implementar y mantener arquitecturas modernas de Data Lake, Data Lakehouse y Data Warehouse corporativos.
  • Garantizar la calidad, gobernanza, cumplimiento regulatorio (como GDPR/LFPDPPP) y seguridad de accesos en los activos de datos.
  • Colaborar de cerca con Científicos y Analistas de Datos para proveer infraestructura y conjuntos de datos limpios para consumo analítico.
  • Optimizar el rendimiento y reducir los costos asociados al procesamiento, computación y almacenamiento en la nube.

Requisitos y Habilidades

Dominio sólido en desarrollo con lenguajes enfocados en datos, especialmente Python, SQL y Scala o Java.Experiencia práctica con frameworks de procesamiento de datos distribuidos como Apache Spark, Databricks o Flink.Familiaridad profunda con orquestadores de flujos de trabajo del ecosistema de datos moderno, como Apache Airflow o Prefect.Conocimiento avanzado en plataformas de nube (AWS, GCP o Azure) y en soluciones de Data Warehouse modernas como Snowflake o BigQuery.Dominio de ingeniería de software aplicada (DataOps), incluyendo control de versiones (Git), pruebas automatizadas y pipelines de CI/CD.

El Día a Día

El día a día de un Ingeniero de Datos implica mantener los flujos de datos robustos y sin interrupciones. El día comienza con una reunión diaria para coordinar tareas e identificar cuellos de botella en la infraestructura analítica. A lo largo de la jornada, el profesional reparte su tiempo programando scripts en Python para nuevas integraciones, modelando datos de manera eficiente en dbt para los equipos de análisis y depurando tareas fallidas en Airflow. Las sesiones de diseño de arquitectura de datos y optimización de recursos en la nube son comunes, garantizando un ecosistema escalable, seguro y alineado con los requerimientos de los científicos de datos.

Plan de Carrera

Ingeniero de Datos Junior
Ingeniero de Datos Semi-Senior
Ingeniero de Datos Senior
Especialista en Ingeniería de Datos / Arquitecto de Datos
Gerente de Ingeniería de Datos / Head de Datos

Top Herramientas

PythonApache SparkApache AirflowSnowflakedbt (Data Build Tool)DatabricksAWSKubernetes
NEXUS AI

Preguntas de Entrevista

Nuestra IA analiza más de 10.000 currículums y sugiere las mejores preguntas conductuales y técnicas para evaluar este cargo:

1
¿Cómo abordarías el rediseño de un pipeline ETL por lotes que está tardando mucho más que la ventana permitida para finalizar?
2
Describe un escenario en el que un error crítico de calidad de datos en el origen corrompió métricas de negocio en producción. ¿Cómo detectaste y mitigaste el problema?
3
¿Qué prácticas y estrategias adoptas en el día a día para optimizar los costos de cómputo de consultas costosas en Snowflake o Databricks?

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Cuál es la diferencia esencial entre un Ingeniero de Datos y un Científico de Datos?

El Ingeniero de Datos se enfoca en la infraestructura, estructuración, transporte seguro, limpieza y preparación de grandes volúmenes de datos. El Científico de Datos aprovecha esa base limpia para implementar modelos matemáticos, algoritmos de aprendizaje automático y obtener predicciones del negocio.

¿Qué certificaciones de mercado ayudan a impulsar la carrera en esta área?

Las certificaciones más demandadas son Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Data Engineer, Databricks Certified Professional Data Engineer y Snowflake SnowPro Core. Estas demuestran oficialmente tu dominio en nubes y tecnologías analíticas modernas requeridas por grandes organizaciones.

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