Head of Data Engineering

Gestionar la contratación de un Head of Data Engineering implica, en primer lugar, comprender perfectamente su función. El siguiente resumen es de carácter genérico y debe adaptarse a tu contexto específico.

El Head of Data Engineering es responsable del diseño, desarrollo y mantenimiento de infraestructuras y pipelines de datos que permiten a la empresa aprovechar plenamente sus activos de datos. En un contexto de transformación data-driven, su rol es construir fundamentos técnicos robustos, escalables y de alto rendimiento que alimenten plataformas de analítica, IA y aplicaciones de negocio.

Trabaja en estrecha colaboración con Data Science, Gobernanza de Datos, TI y equipos de negocio para garantizar que los datos sean accesibles, confiables y utilizables en tiempo real o en batch, cumpliendo siempre con los estándares de seguridad y conformidad.
Objetivo: industrializar la recolección, almacenamiento, procesamiento y distribución de datos, de modo que la organización pueda tomar decisiones informadas, automatizar procesos y desplegar soluciones de IA a gran escala.

Misiones y Responsabilidades

1. Diseñar y Mantener la Arquitectura de Datos

• Definir y optimizar la arquitectura técnica de las plataformas de datos (data lakes, data warehouses, pipelines ETL/ELT).

• Seleccionar tecnologías adecuadas (ej.: Databricks, Snowflake, Kafka, Apache Spark, Airflow, dbt).

• Arquitectar pipelines de datos para ingerir, transformar y distribuir información desde ERP, CRM, IoT u otras fuentes hacia los usuarios finales.

• Garantizar escalabilidad y rendimiento, anticipando necesidades futuras (IA, analítica avanzada).

2. Industrializar la Recolección y Procesamiento de Datos

• Automatizar los flujos de datos desde sistemas origen hasta plataformas destino.

• Desarrollar pipelines robustos para limpiar, enriquecer y agregar datos.

• Implementar mecanismos de monitoreo para detectar y resolver anomalías (retrasos, errores, problemas de calidad).

• Optimizar el rendimiento de los procesos (paralelización, particionamiento) para reducir latencia y costos.

3. Garantizar la Calidad, Seguridad y Cumplimiento de los Datos

• Asegurar que los datos sean limpios, consistentes y actualizados, en coordinación con data stewards.

• Cumplir con normativas y estándares de seguridad (cifrado, accesos controlados, RGPD, ISO 27001).

• Documentar metadatos (linaje, diccionario de datos) para facilitar su uso por parte de analistas y científicos de datos.

• Integrar pruebas de calidad automatizadas en los pipelines.

4. Colaborar con Data Science y Analytics

• Proporcionar datasets listos para usar a data scientists y analistas.

• Industrializar el despliegue de modelos de IA mediante MLOps (ej.: MLflow, Kubeflow).

• Participar en la definición de necesidades de negocio para alinear la infraestructura de datos con casos de uso (reporting, predicciones, automatización).

5. Impulsar Buenas Prácticas e Innovación

• Promover prácticas de excelencia (DataOps, DevOps para datos).

• Formar a los ingenieros de datos en nuevas tecnologías (streaming, bases de grafos, IA generativa).

• Experimentar con soluciones innovadoras (data mesh, lakehouse, herramientas low-code).

• Medir el impacto de la infraestructura (tiempos de procesamiento, costos, satisfacción del usuario).

6. Alinear la Ingeniería de Datos con la Estrategia Global

• Priorizar proyectos de datos en función de su valor para el negocio.

• Colaborar con TI y equipos de negocio para integrar los pipelines en el ecosistema global.

• Contribuir a la hoja de ruta tecnológica para apoyar ambiciones corporativas (IA, monetización de datos).

Ejemplos de Logros Concretos

• Construcción de un data lake en AWS con pipelines automatizados, reduciendo un 50% el tiempo de procesamiento de datos.

• Despliegue de una arquitectura data mesh para descentralizar la gobernanza y mejorar la agilidad organizacional.

• Industrialización de la ingestión IoT mediante Kafka y Spark, reduciendo en 90% los errores frente a procesos manuales.

• Implementación de un catálogo de datos (Collibra, Alation) con glosario de negocio, incrementando en 40% la adopción por usuarios finales.

• Automatización del despliegue de modelos de IA con pipelines MLOps, reduciendo en 60% el tiempo entre desarrollo y producción.