Si quieres ser parte del equipo que hace posible el análisis, la Inteligencia Artificial y la automatización, este rol es para ti.

En un mundo donde los datos impulsan decisiones y transforman industrias, contar con las habilidades de un Data Engineer adecuadas puede abrirte las puertas a una carrera con alta demanda, excelentes condiciones laborales y proyección internacional. Si te interesa el universo tech y querés ser parte del equipo que hace posible el análisis, la inteligencia artificial y la automatización, este rol es para ti.

En esta nota te contamos por qué vale la pena apostar por la ingeniería de datos y cuáles son las cinco habilidades de un Data Engineer que te prepararán para destacar profesionalmente

¿Por qué elegir una carrera en ingeniería de datos?

Hace más de una década, la ingeniería de datos fue nombrada como “el trabajo más atractivo del siglo XXI”. Desde entonces, las habilidades de ingeniería de datos se han vuelto fundamentales para transformar datos en información útil. Empresas como Facebook y Airbnb identificaron rápidamente la necesidad de profesionales capacitados en estas habilidades para preparar los datos de manera eficiente y accesible para los equipos de análisis.

Entre 2021 y 2022, las vacantes en ingeniería de datos crecieron exponencialmente superando a los científicos de datos. Esta evolución demuestra cómo las habilidades de ingeniería de datos se están volviendo imprescindibles para cualquier empresa que utilice datos en su estrategia de negocio.

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Roles y responsabilidades de un ingeniero de datos

El rol de un ingeniero de datos puede variar según la empresa y su infraestructura tecnológica, pero todas requieren un conjunto sólido de habilidades. Estas funciones se agrupan generalmente en cuatro categorías:

1. Generalistas: Trabajan en todo el flujo de datos: desde su recolección hasta su análisis. Suelen ser parte de equipos pequeños o empresas en etapas iniciales.
2. Especialistas en almacenamiento: Diseñan y gestionan bases de datos, data warehouses y sistemas en la nube. Deben dominar técnicas de modelado de datos y herramientas como SQL, NoSQL, Redshift, Hadoop, entre otros.
3. Especialistas en programación y pipelines: Son responsables del flujo de datos entre sistemas. Utilizan lenguajes como Python, Java o Scala para crear pipelines automatizados y eficientes.
4. Especialistas en analítica: Trabajan junto a científicos de datos y expertos en business intelligence. Conocen herramientas como Power BI, Tableau y librerías de machine learning como Tensorflow o PyTorch.

El puente hacia la Ingeniería de IA

Es vital entender que la Ingeniería de Datos no es un fin en sí mismo, sino la base que sostiene a la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML). ¿Por qué? Porque el 80% del tiempo de un proyecto de IA se dedica a la preparación y limpieza de datos.

Un Data Engineer es, por lo tanto, el profesional clave que permite que los AI Engineers y Científicos de Datos puedan construir y entrenar modelos. Al dominar habilidades como Python, Big Data y Cloud Computing, no solo te aseguras un futuro sólido en datos, sino que te posicionas perfectamente para dar el salto y especializarte en la construcción y despliegue de los propios modelos de IA.

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Requisitos para convertirse en ingeniero de datos

Para acceder a este rol, normalmente se requiere:

• Formación académica: títulos en ciencias de la computación, ingeniería o áreas afines.
• Certificaciones: aportan valor al CV, demostrando conocimientos en herramientas clave.
• Experiencia: muchas veces se espera experiencia previa en análisis de datos, desarrollo de software o roles similares.

Una estrategia común es ingresar a una empresa en otro rol (como analista de datos o desarrollador) y luego migrar hacia ingeniería de datos tras ganar experiencia.

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Las 5 habilidades data engineer clave

La ingeniería de datos es un campo amplio y en constante evolución. Estas son las cinco habilidades de un Data Engineer fundamentales para comenzar:

1. Dominio de SQL

SQL es mucho más que un lenguaje de consulta: es el puente entre los datos y quienes los necesitan. Un ingeniero de datos debe dominar SQL en profundidad, sabiendo cómo estructurar, optimizar y escalar consultas complejas. Esto incluye trabajar con bases de datos relacionales como PostgreSQL y MySQL, así como explorar tecnologías NoSQL (MongoDB, Cassandra) cuando se trata de datos no estructurados o en tiempo real.

👉 Gran parte del flujo de trabajo diario de un data engineer implica extraer, transformar y cargar datos (ETL) a través de consultas SQL complejas. La eficiencia en SQL impacta directamente en el rendimiento del sistema.

2. Técnicas de modelado de datos

El modelado de datos no es solo diseñar cómo se ven las tablas. Es definir cómo se relacionan los datos entre sí, cómo se escalan y cómo se accede a ellos de forma eficiente. Dominar esta habilidad data engineer implica entender normalización, desnormalización, esquemas estrella y copo de nieve, además de saber elegir entre bases de datos OLAP u OLTP según el caso.

👉 Una mala arquitectura puede generar cuellos de botella y aumentar costos. Un buen modelo de datos, en cambio, permite escalar sin perder rendimiento ni precisión.

3. Programación en Python

Python se ha consolidado como el lenguaje principal en ingeniería de datos gracias a su versatilidad, legibilidad y ecosistema. Un data engineer debe poder automatizar procesos, construir pipelines de datos y trabajar con librerías como Pandas, PySpark o SQLAlchemy. Además, se valoran conocimientos en lenguajes como Scala o Java, especialmente en contextos de big data.

👉Un ingeniero de datos debe construir soluciones automatizadas, reproducibles y escalables, desde el ingestion de datos hasta su entrega al equipo de analytics o machine learning.

4. Big Data

A medida que los volúmenes de datos crecen, se vuelve imprescindible trabajar con sistemas distribuidos como Hadoop, Spark o Kafka. Estas herramientas permiten almacenar y procesar grandes volúmenes de información de forma paralela, reduciendo tiempos de cómputo y mejorando la disponibilidad de los datos.

👉 Muchas empresas manejan terabytes (o petabytes) de información y necesitan profesionales capaces de construir pipelines que no colapsen bajo esa carga.

5. Computación en la nube y herramientas DevOps

Hoy, prácticamente toda la infraestructura de datos moderna corre en la nube. Las empresas demandan perfiles que manejen plataformas como AWS (EC2, Redshift, S3), Google Cloud (BigQuery, Dataflow) o Azure (Synapse, Databricks). Además, se valora la familiaridad con conceptos DevOps: integración continua, orquestación de flujos con herramientas como Apache Airflow, y despliegue automatizado con Terraform o Docker.

👉 La computación en la nube permite escalar, reducir costos y automatizar flujos de trabajo. Un data engineer moderno debe ser capaz de implementar soluciones end-to-end en entornos cloud.

Bonus: Habilidades blandas

Además de lo técnico, es fundamental desarrollar capacidades como trabajo en equipo, comunicación efectiva y resolución de problemas. Estas habilidades te ayudarán a liderar proyectos, colaborar con equipos interdisciplinarios y adaptarte a entornos dinámicos.

Las habilidades en ingeniería de datos son la clave para acceder a un mundo profesional lleno de oportunidades, innovación y crecimiento constante.

En Henry, sabemos que el futuro tech requiere dos tipos de líderes: los que construyen la base y los que construyen la inteligencia. Por eso, diseñamos dos caminos para que elijas tu especialización:

• Carrera de Data Engineer: Perfecta si quieres dominar la infraestructura, el Big Data y los pipelines que alimentan a toda la empresa. Te convertirás en el profesional que garantiza la calidad y disponibilidad de los datos.
• Carrera de AI Engineer: Ideal si quieres ir un paso más allá y usar esa base de datos para construir y desplegar modelos de Machine Learning y sistemas inteligentes a escala.

Aprenderás a dominar las herramientas, lenguajes y plataformas más utilizadas por las empresas que lideran el futuro. Empieza hoy tu camino en Henry y conviértete en el profesional que las compañías están buscando, ya sea construyendo los cimientos de los datos como Data Engineer o diseñando la inteligencia del mañana como AI Engineer.🚀