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
About
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
Habilidades 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 interpersonales
- 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
Los entornos de trabajo pueden variar:
Posibles evoluciones
- Evolucionar hacia arquitecto de datos para liderar la estrategia de información.
- Convertirse en administrador de bases de datos (DBA) para optimizar sistemas.
- 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.








