Desarrollador de bases de datos
Arquitectura y optimización de bases de datos relacionales y NoSQL en entornos de alta disponibilidad y gran volumen de datos
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El desarrollador de bases de datos diseña, implementa y mantiene estructuras de datos para aplicaciones empresariales y sistemas de información.
Trabaja con motores como PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB o SQL Server, escribiendo procedimientos almacenados, disparadores y consultas complejas. Colabora con arquitectos de software, analistas de datos y equipos DevOps para garantizar el rendimiento, la integridad referencial y la escalabilidad de los datos. Interviene en migraciones, modelado lógico y físico, y define políticas de indexación y particionado adaptadas a cargas de trabajo intensivas.
Habilidades
Competencias técnicas
- Dominio de SQL avanzado, incluyendo PL/SQL, T-SQL, PL/pgSQL.
- Experiencia con bases de datos como PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server.
- Conocimiento en bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra, Redis.
- Habilidades en modelado de datos utilizando MCD, MLD, UML.
- Implementación de ETL y herramientas de migración como Talend y Python.
- Optimización de índices y análisis de planes de ejecución.
- Configuración de replicación, clustering y alta disponibilidad.
- Gestión de control de versiones de esquemas con Flyway, Liquibase.
Habilidades blandas
- Rigor analítico ante problemas de rendimiento complejos.
- Comunicación técnica clara con perfiles no especializados.
- Autonomía en la investigación de soluciones de optimización.
- Capacidad de priorización bajo restricciones de producción.
- Atención al detalle en la integridad y coherencia de datos.
Misiones
- Modelar esquemas relacionales y documentales utilizando herramientas como ERwin o DbSchema según especificaciones funcionales.
- Redactar procedimientos almacenados, funciones y disparadores en PL/SQL o T-SQL, logrando una reducción de tiempos de respuesta del 30%.
- Optimizar consultas SQL mediante el análisis de planes de ejecución con EXPLAIN ANALYZE e identificación de índices faltantes.
- Diseñar políticas de particionado horizontal y vertical para tablas que superan los 100 millones de registros.
- Implementar estrategias de replicación y alta disponibilidad utilizando tecnologías como Patroni, Always On o pgpool-II.
- Migrar datos entre sistemas heterogéneos mediante ETL personalizados con Python o herramientas como Talend.
- Definir y aplicar estándares de nomenclatura, normalización y documentación técnica de esquemas.
- Monitorizar el rendimiento de instancias usando Prometheus, pgBadger o Oracle AWR y generar informes de capacidad.
- Colaborar con equipos de desarrollo para revisar modelos de datos durante las fases tempranas de sprint.
- Aplicar mecanismos de cifrado, control de acceso por roles y auditoría de accesos sobre datos sensibles.
Entornos de trabajo
- Startups tecnológicas con rápido crecimiento de datos
- Empresas de servicios financieros y banca
- Plataformas de e-commerce con alto tráfico
- Organismos públicos con sistemas de información legacy
- Consultoras tecnológicas especializadas en datos
- Empresas de salud con regulaciones estrictas de protección de datos
Posibles evoluciones
- Evolucionar hacia arquitecto de datos para liderar la estrategia de información.
- Convertirse en administrador de bases de datos (DBA) para optimizar sistemas.Ver la ficha →
- Desarrollarse como ingeniero de datos (Data Engineer) para gestionar grandes volúmenes.
- Especializarse en bases de datos en la nube (AWS RDS, Azure SQL, GCP Spanner).
- Asumir el rol de lead técnico de backend con un enfoque en persistencia.
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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