Data Engineer: qué es, qué hace y cómo convertirse en ingeniero de datos

Detrás de cada informe, cada panel de métricas o cada modelo de inteligencia artificial hay datos que alguien ha tenido que recoger, limpiar y organizar. Ese alguien suele ser un ingeniero de datos, uno de los perfiles más demandados del sector tecnológico. Si quieres convertirte en uno de ellos te contamos qué hace en su día a día y qué necesitas para poder conseguirlo.

¿Qué es un Data Engineer?

Es el profesional que diseña, construye y mantiene los sistemas que permiten que los datos de una organización estén disponibles, limpios y listos para ser analizados. Es el encargado de construir la infraestructura para que no haya fuga de datos y que estos lleguen con la calidad que necesitan a los analistas y científicos de datos. Se trata por tanto, de un perfil técnico que se encuentra a medio camino entre el desarrollo de software y el mundo de los datos.

¿Qué hace un Data Engineer?

Las funciones de un data engineer giran en torno a que los datos fluyan de forma fiable desde su origen hasta quien los necesita. ¿Pero cuáles son sus principales responsabilidades?

Diseñar pipelines de datos

Un data pipeline (tubería de datos) es un conjunto de procesos automatizados que mueven y transforman los datos desde el origen hasta el destino. El data engineer los diseña para que funcionen sin intervención manual, ya sea a intervalos regulares o en tiempo real.

Recopilar y transformar información

Los datos llegan de muchas fuentes: aplicaciones, bases de datos, sensores, redes sociales o herramientas de analítica web y el data engineer los extrae, los limpia, los unifica y los transforma para que sean coherentes. Esto se conoce como proceso ETL (Extract, Transform, Load) o, en su versión moderna, ELT (Extract, Load, Transform), donde los datos se cargan primero en el destino y se transforman después aprovechando la potencia de la nube.

Construir arquitecturas de datos

También decide dónde y cómo se almacenan los datos. Puede trabajar con un data warehouse, un sistema centralizado y optimizado para consultas y reporting, con un data lake, que guarda un gran volumen de datos estructurados y no estructurados en su formato original, o con un data lakehouse, una arquitectura híbrida que combina la flexibilidad del lago con la gestión del almacén. Además, se encarga del modelado de datos, es decir, de crear el esquema que organiza la información.

Garantizar la calidad de los datos

De nada sirve tener muchos datos si no son fiables, por lo que el data engineer aplica validaciones, controles y alertas para detectar duplicados, valores erróneos o datos que no llegan a tiempo. Un dato incorrecto puede llevar a una decisión de negocio equivocada.

Mantener la infraestructura de datos

Por último, vigila que todo siga funcionando al encargarse de monitorizar los procesos, optimizar el rendimiento, controlar los costes en la nube y cuidar de la seguridad y el acceso a la información, algo muy relevante sobre todo en el campo de la ciberseguridad.

¿Qué herramientas utiliza un Data Engineer?

El ecosistema es amplio y cambia con rapidez, pero hay herramientas que aparecen una y otra vez en las ofertas de empleo.

Python

Es el lenguaje más utilizado para automatizar pipelines y escribir scripts ya que es la base de librerías como Pandas o PySpark que permite manipular y procesar datos de forma muy flexible.

SQL

Es el lenguaje de consulta indispensable para extraer y manipular datos en bases de datos relacionales y data warehouses, por lo que resulta imprescindible si quieres convertirte en Data Engineer.

Apache Spark

Es un motor de procesamiento distribuido para analizar datos a gran escala. Reparte el trabajo entre muchas máquinas y es una pieza central del big data. Suele programarse con Python o con Scala, un lenguaje funcional que se ejecuta en la JVM y es habitual en aplicaciones de alto rendimiento. Java, por su parte, sigue siendo fundamental en herramientas como Hadoop y Kafka. Hadoop, de hecho, fue el ecosistema pionero del almacenamiento y procesamiento distribuido (con HDFS y MapReduce) y todavía se encuentra en muchas empresas.

Apache Kafka

Es una plataforma de streaming de eventos distribuida, utilizada para construir pipelines de datos en tiempo real. Es la base de aplicaciones que necesitan reaccionar al instante, como la detección de fraude o las recomendaciones personalizadas. Junto a ella, Apache Flink permite hacer cálculos sobre flujos continuos de datos.

Apache Airflow

Es una herramienta de código abierto para programar, crear y monitorizar flujos de trabajo complejos. Permite definir qué tarea se ejecuta antes, cuál después y qué hacer si una falla.

dbt

Dbt (Data Build Tool) permite transformar los datos dentro del propio data warehouse aplicando buenas prácticas de ingeniería de software, como el control de versiones, las pruebas y la documentación.

Databricks y Snowflake

Databricks es una plataforma unificada basada en Spark para ingeniería de datos, ciencia de datos y machine learning. Snowflake funciona como un data warehouse en la nube ofrecido como servicio. Ambas se utilizan muchísimo en empresas de todos los tamaños.
Además de estas, conviene conocer Docker, que empaqueta aplicaciones para que funcionen igual en cualquier entorno, Kubernetes, que orquesta esos contenedores, y Terraform, una herramienta de infraestructura como código para crear recursos en la nube de forma declarativa. El manejo básico de la terminal con Bash scripting también es muy útil, porque muchas plataformas de datos funcionan sobre Linux.

¿Qué tecnologías Cloud debe conocer un Data Engineer?

Hoy la mayor parte del trabajo se hace en la nube y aunque no hace falta dominar las tres grandes plataformas, sí es necesario entender cómo funciona al menos una.

AWS

Amazon Web Services es el proveedor líder y ofrece servicios como S3, EMR, Redshift y Glue. Amazon S3, un servicio de almacenamiento de objetos, suele ser la base para construir un data lake.

Google Cloud

Google Cloud Platform (GCP) cuenta con servicios como BigQuery, un data warehouse serverless y muy escalable, además de Dataflow, Dataproc y Cloud Storage.

Microsoft Azure

Azure ofrece herramientas como Azure Data Factory, Synapse Analytics y Azure Databricks. Está muy extendido en empresas que ya trabajan con el ecosistema de Microsoft.

¿Qué habilidades necesita un Data Engineer?

Programación

Dominar Python y SQL es el punto de partida. Conocer otros lenguajes como Scala o Java abre más puertas, y escribir código limpio, legible y probado marca la diferencia.

Bases de datos

Hay que entender tanto las bases de datos relacionales como las no relacionales (NoSQL), y saber cuándo conviene usar cada una.

ETL y ELT

Comprender cómo mover y transformar datos y en qué casos es mejor transformar antes o después de cargarlos es una de las competencias centrales del puesto.

Data Warehouses y Data Lakes

Saber diseñar y gestionar estos sistemas, y entender sus diferencias, es esencial para construir arquitecturas sólidas.

Cloud Computing

Con el Cloud computing podrás manejar servicios en la nube, desde el almacenamiento hasta el cómputo y la seguridad, es hoy un requisito en casi cualquier oferta.
A todo esto se suman habilidades blandas: comunicación para entender qué necesita el negocio, trabajo en equipo con analistas y científicos de datos, y capacidad para resolver problemas.

¿Qué estudiar para ser Data Engineer?

Como ves, son necesarias habilidades tanto técnicas como blandas, por lo que para convertirte en un ingeniero de datos deberás contar una formación adecuada. Podrás acceder a este perfil profesional a través de varias vías:

• Grados universitarios en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o Ingeniería de Telecomunicaciones.
• Ciclos de Formación Profesional en áreas como Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM) o Administración de Sistemas Informáticos en Red (ASIR), como base para especializarse.
• Maestrías y posgrados en Big Data, Ingeniería de Datos o Análisis de Datos como los que te ofrecemos en DKS. En ellos encontrarás la especialización que necesitas si ya cuentas con una base técnica y necesitas seguir aumentando en tu formación tal y como el sector exige.

A todo ello hay que sumarle las certificaciones que te ofrecen distintos proveedores cloud, como las de AWS, Google Cloud o Azure, que aportan valor al currículum.

Cómo convertirse en Data Engineer paso a paso

Es una plataforma de streaming de eventos que se utiliza con frecuencia para implementar puertos de salida en tiempo real porque permite que los productos de datos ofrezcan información actualizada de forma continua.

Aprender SQL

Empieza por consultas básicas (SELECT, WHERE, JOIN) y avanza hacia agregaciones, subconsultas y funciones de ventana. Practica con conjuntos de datos reales.

Aprender Python

Domina primero los fundamentos del lenguaje y después las librerías de manejo de datos, como Pandas. Aprende a leer archivos, consumir APIs y automatizar tareas.

Conocer bases de datos

Estudia cómo se diseñan las bases de datos, qué son las claves y los índices y cuándo usar una base relacional o una NoSQL.

Aprender arquitecturas de datos

Familiarízate con el modelado de datos, los data warehouses, los data lakes y los lakehouses, y practica diseñando esquemas sencillos para casos reales.

Dominar herramientas Big Data

Aprende Spark, Kafka y Airflow, y practica con dbt. Empieza en local y crece poco a poco hacia proyectos más grandes.

Aprender tecnologías Cloud

Elige una plataforma, aprovecha sus capas gratuitas y construye pipelines sencillos. Después, amplía con Docker, Kubernetes o Terraform.

Cómo crear un portfolio para trabajar como Data Engineer

Un portfolio es tu carta de presentación cuando aún no tienes experiencia, por lo que si quieres abrirte camino en esta área es importante que tengas el tuyo. Pero ¿sabes cómo elaborarlo? Te damos algunos consejos.
Publica tus proyectos en GitHub, con un README claro que explique el problema, la arquitectura y las decisiones que tomaste. También deberás incluir en él diagramas que sean sencillos en el que se pueda ver el flujo de datos ya que de esta forma es posible entender mejor tu trabajo de un vistazo.
Prioriza la calidad frente a la cantidad, es decir, mostrar tres proyectos bien documentados valen más que diez a medio terminar. Para ello utiliza siempre datos reales o públicos y herramientas que aparezcan en las ofertas de empleo. Es importante que añadas las pruebas, control de versiones y buenas prácticas, para demostrar que trabajas como un profesional. Por último, cuida mucho tu perfil profesional público y comparte con otros profesionales tus progresos y conocimientos.

¿Qué proyectos puedes hacer para aprender Data Engineering?

Lo más importante es que practiques y ahora te damos algunas ideas para que puedas ir haciéndolo:

• Puedes desarrollar un pipeline ETL que extraiga datos de una API pública, los limpie con Python y los guarde en una base de datos.
• Un flujo orquestado con Airflow que se ejecute cada día y genere un informe automático.
• Un data warehouse con dbt, con modelos transformados y pruebas de calidad.
• Un sistema de streaming con Kafka que procese eventos en tiempo real, como las lecturas de un sensor o las visitas a una web.
• Un data lake en la nube, con almacenamiento en S3 o Cloud Storage y consultas con BigQuery o Athena.
• Un proyecto completo de extremo a extremo, desde la ingesta hasta un panel de visualización, que reúna todo lo aprendido.

Salidas profesionales de un Data Engineer

La demanda de este perfil es alta y se da en prácticamente todos los sectores por lo que podrás trabajar en banca, seguros, telecomunicaciones, comercio electrónico, salud, energía, consultoras tecnológicas y startups en las que buscan: Data Engineer o ingeniero de datos, Big Data Engineer, Analytics Engineer, más cercano al análisis y a herramientas como dbt; Cloud Data Engineer, especializado en una plataforma concreta; Data Architect, una evolución hacia el diseño global de la arquitectura de datos o Machine Learning Engineer, si te atrae la inteligencia artificial. Con la experiencia, también es posible avanzar hacia roles de liderazgo técnico o de gestión de equipos de datos.

¿Cuánto gana un Data Engineer?

El salario depende de la experiencia, el sector, la ubicación y el tamaño de la empresa, pero para que te hagas una idea y como referencia orientativa, en España se suele hablar de rangos aproximados como estos:

• Perfil junior: entre 25.000 y 32.000 euros brutos anuales.
• Perfil intermedio: entre 35.000 y 50.000 euros.
• Perfil sénior: desde 50.000 euros, pudiendo superar los 65.000 en empresas grandes o con especialización en cloud.

También debes tener en cuenta que quienes dominan cloud, streaming y arquitecturas modernas tienen más margen de negociación, por lo que el salario dependerá de muchos factores.
Si quieres especializarte en el trabajo con datos y desarrollar competencias en Python, SQL, Apache Spark, cloud y procesamiento de grandes volúmenes de información, puedes formarte con la Maestría en Data Science de DKS, una formación que también prepara para perfiles profesionales como Data Engineer.