¿Sabes cuál es el trabajo de un ingeniero de datos?

Vivimos en un mundo donde todo se mide, todo se registra y todo genera datos: desde las compras online hasta los sensores de una fábrica, pasando por los movimientos de un usuario en una app o el rendimiento de un negocio en tiempo real. Las empresas que saben transformar esos datos en decisiones inteligentes avanzan más rápido… y las que no, se quedan atrás.

En el centro de esa transformación hay un perfil profesional que se ha convertido en uno de los más valiosos y demandados de la era digital: el ingeniero de datos.
Es la persona que hace posible que los datos fluyan, que sean confiables, que se procesen a gran escala y que lleguen a quienes los necesitan para innovar, crecer y competir.

Si te atrae trabajar con tecnología de vanguardia, construir sistemas que mueven millones de registros por segundo, resolver problemas complejos y formar parte del corazón técnico de una empresa, la ingeniería de datos puede ser el camino que estás buscando.

Porque en un mundo impulsado por la información, quienes saben construir, ordenar y conectar los datos… son quienes construyen el futuro.

¿Qué es un ingeniero de datos y de qué se encarga?

Un ingeniero de datos es un profesional que se encarga de diseñar, construir, mantener y administrar los sistemas de datos de una organización.

Su trabajo se enfoca en garantizar que los datos estén disponibles, sean precisos, estén organizados y sean fáciles de usar.

En términos prácticos, un ingeniero de datos:

• Crea pipelines que mueven datos en tiempo real o por lotes,

• Diseña data lakes y data warehouses modernos,

• Garantiza la calidad, disponibilidad y consistencia de la información,

• Automatiza procesos para que los datos siempre lleguen donde deben,

• Se asegura de que todo cumpla con estándares de seguridad, gobernanza y eficiencia.

Es un rol clave dentro de cualquier empresa orientada a datos porque permite transformar información cruda, desordenada o dispersa en datos fiables y utilizables. Sin estos perfiles, las organizaciones no podrían analizar, predecir ni automatizar nada.

Hoy, un ingeniero de datos trabaja con tecnologías cloud, Big Data y sistemas distribuidos capaces de manejar millones de registros por segundo. Su trabajo es invisible para el usuario final… pero esencial para que todo funcione.

¿Cuáles son las funciones de un ingeniero de datos?

Aunque cada empresa tiene sus propias necesidades, la mayoría de ingenieros de datos comparten un conjunto de responsabilidades esenciales. Estas tareas combinan programación, arquitectura, automatización y trabajo con datos a gran escala.

Aquí tienes las funciones reales que desempeña un data engineer hoy:

1. Construir y mantener pipelines de datos

Es la función principal. Los ingenieros crean flujos que mueven, transforman y validan datos desde múltiples fuentes hacia los sistemas de análisis.

Incluye:

• Pipelines en batch y streaming,

• Orquestación con Airflow, Dagster o Prefect,

• Automatización de procesos ETL/ELT.

2. Diseñar arquitecturas de datos modernas

El ingeniero de datos construye las bases sobre las que trabajan analistas, científicos de datos y productos digitales.

Esto implica trabajar con:

• Data Lakes (S3, GCS, ADLS)

• Data Warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift)

• Arquitecturas Lakehouse (Delta Lake)

• Sistemas distribuidos tipo Hadoop, Spark, Flink

3. Integración de datos desde múltiples fuentes

Captura y unifica datos procedentes de:

• APIs

• Bases de datos

• CRM / ERP

• Sensores IoT

• Logs

• Aplicaciones internas

• Plataformas de terceros

El objetivo: que todo esté conectado y accesible.

4. Limpieza, calidad y validación del dato

El ingeniero garantiza que los datos no lleguen con errores.

Tareas clave:

• Normalización

• Detección de duplicados

• Validación de esquemas

• Control de calidad con herramientas como Great Expectations o dbt tests

5. Optimización de rendimiento y costes

Especialmente en la nube.

Incluye:

• Particionamiento inteligente

• Compresión de datos

• Optimización de queries

• Configuración de clústeres

• Control de costes en AWS / Azure / GCP

6. Gestión de seguridad y gobernanza

El ingeniero de datos asegura que los datos cumplen con:

• Políticas de acceso

• Cifrado en reposo y en tránsito

• Cumplimiento normativo (GDPR, ISO, etc.)

• Auditorías y trazabilidad

7. Soporte a analistas y científicos de datos

Son su puente técnico.

Ayuda a:

• Proporcionar datasets limpios

• Crear vistas optimizadas

• Exponer datos a herramientas BI (Power BI, Tableau, Looker)

• Preparar datos para modelos de Machine Learning

8. Monitorización continua

Los pipelines deben funcionar 24/7.

Por eso el data engineer:

• Monitoriza fallos

• Configura alertas

• Implementa auto-recovery

• Mejora procesos basándose en logs y métricas

9. Documentar y versionar todo

La documentación es clave en equipos de datos:

• Esquemas

• Procesos

• decisiones arquitectónicas

• Repositorios Git

• Data catalog (DataHub, Amundsen, Collibra)

Herramientas que utiliza un ingeniero de datos (2025)

La ingeniería de datos es un campo altamente técnico, y sus profesionales trabajan a diario con herramientas distribuidas, sistemas cloud, bases de datos escalables y plataformas de automatización. Estas son las tecnologías más utilizadas hoy, agrupadas por categorías para que puedas ver el ecosistema completo.

1. Lenguajes de programación

Los pilares del data engineering.

• Python (el más usado)

• SQL (imprescindible)

• Scala (Big Data / Spark)

• Java (pipelines y sistemas distribuidos)

2. Procesamiento de datos (Batch y Streaming)

Tecnologías para mover y transformar grandes volúmenes de datos.

• Apache Spark

• Databricks

• Apache Flink

• Beam

• Kafka Streams

3. Message Brokers y sistemas de streaming

Para procesar datos en tiempo real.

• Apache Kafka

• Amazon Kinesis

• Google Pub/Sub

• RabbitMQ

4. Data Warehouses y Lakehouses

Bases de datos modernas optimizadas para análisis.

• Snowflake

• Google BigQuery

• Amazon Redshift

• Databricks Lakehouse

• Azure Synapse

5. Data Lakes

Almacenamiento masivo de datos en bruto.

• Amazon S3

• Google Cloud Storage

• Azure Data Lake Storage

• Delta Lake / Iceberg / Hudi

6. Orquestación y automatización de pipelines

Para gestionar flujos complejos de datos.

• Apache Airflow

• Dagster

• Prefect

• Luigi

7. ETL / ELT y transformación

Transformaciones escalables y ordenadas.

• dbt (Data Build Tool)

• SSIS / Azure Data Factory

• AWS Glue

8. Bases de datos SQL

Las imprescindibles.

• PostgreSQL

• MySQL

• MariaDB

• SQL Server

9. Bases de datos NoSQL

Para grandes volúmenes y estructuras flexibles.

• MongoDB

• Cassandra

• DynamoDB

• Elasticsearch

10. Cloud Platforms

La nube es el estándar en ingeniería de datos.

• Amazon Web Services (AWS)

• Google Cloud Platform (GCP)

• Microsoft Azure

11. DevOps & Infraestructura

Cada vez más comunes para data engineers modernos.

• Docker

• Kubernetes

• Terraform (Infra as Code)

• Git / GitHub / GitLab

12. Monitorización y observabilidad

Para controlar procesos 24/7.

• Prometheus

• Grafana

• CloudWatch (AWS)

• DataDog

Bonus: Herramientas de visualización que suelen usar en soporte

Aunque no son su foco principal:

• Power BI

• Tableau

• Looker

Las usan para validar datos, crear datasets o apoyar a analistas.

¿Cómo debe ser la formación académica de un ingeniero de datos?

A pesar de que esta es una de las profesiones más solicitadas por parte de las empresas, aún no existe una carrera universitaria que se centre en formar con propiedad a ingenieros de datos.

Por lo tanto, cualquiera que cuente con una formación académica sólida en matemáticas, ciencias de la computación, estadísticas y tecnología de la información puede optar por este puesto de trabajo.

Aunque los requisitos específicos pueden variar según la compañía, en general, se espera que un ingeniero de datos tenga al menos una licenciatura en alguna de estas áreas.

Asimismo, es menester que, dentro de ese tipo de carreras, se hayan encontrado con asignaturas como:

• Cálculo y álgebra lineal.

• Probabilidad y estadística.

• Bases de datos y gestión de datos.

• Programación y lenguajes de programación como Python, Java, SQL, R, entre otros.

• Análisis de datos y minería de datos.

• Sistemas operativos y redes de computadoras.

• Inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Además de la formación académica, los ingenieros de datos también necesitan habilidades prácticas en la gestión de datos y la programación.

Muchas organizaciones buscan candidatos con experiencia previa en el diseño y administración de sistemas de bases de datos, así como en el uso de herramientas de análisis de datos y aprendizaje automático.

En la mayoría de los casos, si no te presentas con una experiencia demostrable, lo más probable es que no te den el puesto de trabajo.

Por suerte, hay programas de formación, posgrado, como maestrías y doctorados, en ciencias de datos, ingeniería de datos y áreas afines que pueden ayudar a los ingenieros de datos a desarrollar aún más sus habilidades y conocimientos especializados en la gestión y análisis de datos.

Estos programas pueden ofrecer cursos más avanzados, prácticas profesionales, proyectos de investigación y oportunidades de trabajo en equipo con otros profesionales en el campo.

¿Cuáles son las habilidades que un ingeniero de datos debe demostrar tener?

Ahora bien, si de verdad quieres que te acepten en el puesto de trabajo que estás buscando ocupar, es necesario demostrar poseer ciertas habilidades que resultan fundamentales.

Claro está, es necesario conocerlas antes de postularse para un puesto de trabajo, para así tener la certeza de que podrás ser aceptado.

Es por ello que nosotros hemos preparado una lista en la que se resumen las mismas:

1. Conocimientos profesionales en el desarrollo de softwares y lenguajes de programación.

2. Estar familiarizado con las tecnologías de Big Data.

3. Saber diseñar y administrar bases de datos.

4. Poseer conocimientos sobre el aprendizaje automático y las técnicas de análisis predictivo.

5. Un buen pensamiento analítico.

6. Demostrar una buena habilidad para trabajar en equipo.

7. Capacidad para solucionar problemas.

8. Contar con un buen portafolio de trabajo.

9. Tener las certificaciones de los estudios que has realizado relacionados con este trabajo.

Salario y empleabilidad del ingeniero de datos (2025)

La ingeniería de datos es uno de los perfiles con mayor crecimiento, mejor remuneración y más estabilidad laboral dentro del sector tecnológico. Su papel es tan crítico para las empresas que los salarios y la demanda han crecido de forma sostenida durante los últimos años.

Salario de un ingeniero de datos en España (2025)

Fuentes: Glassdoor ES, Indeed ES, PayScale, LinkedIn Salary Insights.

Salario de un ingeniero de datos en Latinoamérica (2025)

Fuentes: Glassdoor LATAM, PayScale LATAM, LinkedIn.

Rangos en moneda local aproximados:

🇲🇽 México

• Junior: $25.000 – $35.000 MXN/mes

• Mid: $35.000 – $55.000 MXN/mes

• Senior: $55.000 – $85.000 MXN/mes

🇨🇴 Colombia

• Junior: $3.500.000 – $5.000.000 COP/mes

• Mid: $5.000.000 – $8.000.000 COP/mes

• Senior: $8.000.000 – $13.000.000 COP/mes

🇨🇱 Chile

• Junior: $1.200.000 – $1.800.000 CLP/mes

• Mid: $1.800.000 – $2.600.000 CLP/mes

• Senior: $2.600.000 – $3.800.000 CLP/mes

🇦🇷 Argentina

Depende mucho de inflación y modalidad USD.

• Junior: 600 – 1200 USD/mes

• Senior: roles en USD remoto: 1.200 – 2.500 USD/mes

Data Engineer vs Data Analyst vs Data Scientist

Aunque los tres roles trabajan con datos, cada uno tiene responsabilidades, herramientas y objetivos muy diferentes dentro de una empresa. Entender esa diferencia ayuda a identificar qué camino profesional encaja mejor contigo.

Para concluir…

Convertirse en ingeniero de datos no es solo aprender herramientas: es aprender a transformar información en valor real. Es un rol estratégico, con impacto directo en productos, decisiones y modelos de negocio. Por eso las empresas compiten por perfiles capaces de construir pipelines sólidos, garantizar la calidad del dato y trabajar con tecnologías cloud de última generación.

Si este camino te llama la atención pero aún estás dando tus primeros pasos en el mundo del dato, empezar por un enfoque más analítico puede ser una excelente puerta de entrada. Muchas personas comienzan como Data Analyst, construyen una base sólida en SQL, visualización, métricas y pensamiento analítico, y después dan el salto hacia la ingeniería de datos con mucha más seguridad.

En ThePower Tech School contamos con un programa de Data Analyst que te permite desarrollar esas bases y entender cómo funcionan los datos en un entorno real antes de pasar a herramientas más avanzadas. Una gran opción si estás explorando este camino y quieres abrirte puertas en el sector tecnológico.

Lo importante es dar el primer paso: el mundo necesita profesionales capaces de entender, ordenar y aprovechar los datos. Y tú puedes ser una de esas personas que construyen el futuro con ellos.

FAQs sobre el trabajo de un ingeniero de datos (2025)

1. ¿Qué hace exactamente un ingeniero de datos?

Diseña y mantiene la infraestructura que permite mover, procesar y almacenar datos a gran escala. Construye pipelines, asegura la calidad del dato, gestiona sistemas cloud y habilita la analítica y el machine learning dentro de la empresa.

2. ¿Qué diferencia hay entre un Data Analyst y un Data Engineer?

El Data Analyst analiza datos y crea reportes para tomar decisiones.
El Data Engineer construye los sistemas y pipelines que permiten que esos datos existan y sean utilizables.
Un analista se centra en negocio; un ingeniero, en tecnología y arquitectura.

3. ¿Qué lenguaje debe dominar un ingeniero de datos?

Los esenciales son Python y SQL.
También es útil saber Scala o Java para sistemas distribuidos, y tener nociones de Bash, Docker y Terraform para entornos cloud.

4. ¿Qué herramientas usan los ingenieros de datos en 2025?

Principalmente: Apache Spark, Kafka, Airflow / Dagster / Prefect, dbt, Snowflake, BigQuery, Databricks, AWS, GCP, Azure, además de bases SQL y NoSQL.

5. ¿Necesito una carrera universitaria para ser ingeniero de datos?

No. Aunque perfiles de informática o matemáticas ayudan, muchos ingenieros de datos provienen de bootcamps, formación profesional, cursos especializados o rutas autoformadas combinadas con certificaciones cloud y proyectos reales.

6. ¿Cuánto gana un ingeniero de datos?

En España: 40.000–75.000 € según experiencia.
En LATAM: varía por país, pero perfiles senior pueden superar 2.000–5.500 USD/mes trabajando remoto para empresas internacionales.

7. ¿Es un buen momento para estudiar ingeniería de datos?

Sí. La demanda es mayor que la oferta, y el crecimiento del cloud, la IA y la automatización está generando más necesidad de perfiles especializados en pipelines, calidad del dato y arquitecturas escalables.

8. ¿Puedo empezar como Data Analyst y luego pasar a Data Engineer?

Totalmente. Es una de las rutas más comunes. Un Data Analyst aprende SQL, métricas, negocio y manipulación de datos, lo que facilita dar el salto a herramientas más avanzadas como Spark, Airflow o soluciones cloud.