Lead Data Engineer

Gestionar la contratación de un Lead Data Engineer implica comprender a fondo su función. A continuación, se presenta un resumen general que deberá adaptarse al contexto específico de tu organización.

El Lead Data Engineer supervisa un equipo de ingenieros de datos y es responsable del diseño, desarrollo y optimización de pipelines e infraestructuras de datos. Su rol es garantizar la fiabilidad, escalabilidad y rendimiento de los sistemas de datos, alineando las soluciones técnicas con las necesidades del negocio y los objetivos de la estrategia de datos. Colabora estrechamente con los equipos de Data Science, Analistas de Datos y TI para transformar datos brutos en activos valiosos, respetando los estándares de seguridad y gobernanza.

Misiones y Responsabilidades

1. Diseñar y Optimizar Pipelines de Datos

Desarrollar pipelines ETL/ELT para extraer, transformar y cargar datos desde múltiples fuentes (bases de datos, APIs, archivos, IoT).
Automatizar flujos de datos para reducir intervenciones manuales y mejorar la eficiencia.
Optimizar el rendimiento de los pipelines (paralelización, partición) para acortar tiempos de procesamiento.
Integrar mecanismos de monitoreo y alertas para una detección temprana de anomalías.

2. Mantener y Mejorar Infraestructuras de Datos

Contribuir al diseño y evolución de arquitecturas de datos (data lakes, data warehouses, bases NoSQL).
Desplegar y mantener infraestructuras en la nube (AWS, Azure, GCP) o on-premise, garantizando escalabilidad y seguridad.
Colaborar con equipos DevOps para automatizar despliegues (CI/CD) y actualizaciones.
Documentar arquitecturas y procesos para facilitar mantenimiento y onboarding.

3. Garantizar la Calidad y Seguridad de los Datos

Implementar controles de calidad (validación de esquemas, detección de anomalías, limpieza).
Aplicar buenas prácticas de seguridad (cifrado, gestión de accesos, cumplimiento RGPD).
Trabajar con data stewards para asegurar conformidad con reglas de negocio y estándares de gobernanza.
Automatizar pruebas de calidad y reportes de anomalías para una detección proactiva.

4. Colaborar con Data Science y Analytics

Proveer datasets limpios y estructurados para científicos de datos y analistas.
Optimizar datos para machine learning (feature engineering, gestión de sesgos, formatos adecuados).
Participar en el diseño de soluciones avanzadas de analytics (dashboards, reporting automatizado).
Traducir las necesidades de negocio en soluciones técnicas concretas.

5. Liderar y Capacitar al Equipo de Ingenieros de Datos

Supervisar al equipo: asignar tareas, monitorear progresos y garantizar la calidad.
Mentorizar en competencias clave (Spark, Airflow, SQL avanzado, etc.).
Promover una cultura de colaboración e innovación (code reviews, workshops técnicos).
Reclutar e integrar nuevos talentos en el equipo.

6. Innovar y Mejorar Continuamente

Evaluar e integrar nuevas tecnologías (Kafka, data mesh, lakehouse, etc.).
Proponer mejoras para optimizar costes, rendimiento y fiabilidad de pipelines.
Impulsar proyectos de innovación (IA, nuevas fuentes de datos, automatización).
Medir impacto mediante KPIs (tiempo de procesamiento, satisfacción de usuarios, reducción de costes).

Ejemplos de Logros Concretos

Desarrollo de un pipeline ETL para integrar datos de clientes desde 10 fuentes, reduciendo el procesamiento de 8h a 30min.
Migración de un data warehouse a Snowflake, mejorando consultas en +40% y reduciendo costes en 20%.
Automatización de la recolección y limpieza de datos IoT, eliminando el 95% de errores manuales y habilitando análisis en tiempo real.
Creación de un sistema de monitoreo con alertas en tiempo real, reduciendo tiempos de inactividad en 70%.
Formación de un equipo de 5 ingenieros de datos en DataOps, aumentando la productividad en 30%.