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INFORMÁTICA, ELECTRÓNICA Y DIGITAL
Ingeniero de Big Data
Arquitectura de datos masivos, pipelines distribuidos y plataformas cloud en entornos de alta exigencia técnica
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En resumen
Áreas clave
Competencias técnicas
Habilidades blandas
Automatización
Media
Dificultad
Positiva
Tensión del mercado
Moderada
Movilidad
Posible
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 Ingeniero de Big Data diseña, construye y mantiene infraestructuras de procesamiento de datos a gran escala.
Trabaja con herramientas como Apache Spark, Hadoop, Kafka, Flink y plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) para construir pipelines batch y streaming. Colabora con científicos de datos, arquitectos de sistemas y equipos de negocio para transformar volúmenes masivos de datos en activos consumibles. Opera en entornos Agile, gestiona clusters distribuidos y optimiza consultas sobre sistemas como Hive, BigQuery o Redshift.
Habilidades
Competencias técnicas
- Experiencia con Apache Spark, Flink y Kafka para procesamiento de datos.
- Dominio del ecosistema Hadoop, incluyendo HDFS, Hive y YARN.
- Conocimiento de plataformas cloud como AWS, GCP y Azure para soluciones escalables.
- Proficiencia en lenguajes como Python, Scala y SQL avanzado para análisis de datos.
- Orquestación de procesos con Apache Airflow o Prefect, garantizando eficiencia.
- Implementación de infraestructura como código con Terraform, Docker y Kubernetes.
- Familiaridad con formatos de datos como Parquet, Avro, Delta Lake e Iceberg.
- Control de calidad de datos mediante Great Expectations y pruebas dbt.
Habilidades blandas
- Aplicar un pensamiento sistémico ante arquitecturas complejas.
- Comunicación técnica clara con interlocutores no especializados.
- Autonomía en la resolución de incidentes de producción.
- Rigor en la documentación y trazabilidad de procesos.
- Capacidad de priorización en entornos de alta presión.
Misiones
- Concebir arquitecturas de datos distribuidas como Lambda y Kappa para manejar volúmenes superiores a 1 TB diario.
- Optimizar pipelines ETL/ELT utilizando Apache Spark y dbt, reduciendo tiempos de ingesta en un 40%.
- Implementar flujos de datos en tiempo real con Apache Kafka y Flink, asegurando una latencia inferior a 500 ms.
- Administrar clusters Hadoop/Spark en entornos cloud y on-premise, monitorizando rendimiento con Prometheus y Grafana.
- Modelar esquemas de datos en formatos Parquet, Avro y Delta Lake para optimizar costes de almacenamiento.
- Automatizar la orquestación de workflows con Apache Airflow, manteniendo tasas de éxito superiores al 99%.
- Colaborar con equipos de Machine Learning para construir feature stores y pipelines de entrenamiento reproducibles.
- Asegurar la calidad de datos implementando controles con Great Expectations y reduciendo anomalías en un 30%.
- Versionar infraestructura de datos con Terraform e integrar procesos CI/CD en GitLab o GitHub Actions.
- Documentar catálogos de datos en herramientas como Apache Atlas o DataHub, mejorando la trazabilidad.
Entornos de trabajo
- Empresas tecnológicas con plataformas de datos propias, impulsando la innovación.
- Consultoras especializadas en data engineering, ofreciendo soluciones personalizadas.
- Banca, seguros y telecomunicaciones gestionando grandes volúmenes transaccionales.
- E-commerce y marketplaces enfocados en análisis en tiempo real para decisiones ágiles.
- Startups de inteligencia artificial y analítica avanzada, liderando el cambio.
- Administraciones públicas con proyectos de datos abiertos para mayor transparencia.
Posibles evoluciones
- Evolucionar hacia Arquitecto de Datos, liderando proyectos estratégicos.
- Convertirse en Data Platform Engineer, optimizando plataformas de datos.
- Avanzar como MLOps Engineer, integrando modelos de machine learning.
- Asumir el rol de Director de Ingeniería de Datos, gestionando equipos.
- Desarrollarse como CTO en entornos data-driven, impulsando la transformación.
- Trabajar como Consultor independiente en estrategia de datos, ofreciendo asesoría especializada.
Perfil buscado
Compromiso con la optimización del rendimiento en entornos complejos.Habilidad para trabajar en equipos multidisciplinares con eficiencia.Rigor en la gestión de datos sensibles, asegurando su integridad.Proactividad en la adopción de nuevas tecnologías del ecosistema data.Enfoque en la mejora continua a través de innovación y aprendizaje.
Preguntas frecuentes
¿Cómo ser Ingeniero de Big Data?
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