Senior Data Engineer

Para gestionar la contratación de un Senior Data Engineer, lo primero es conocer perfectamente su función. La siguiente descripción es un marco general que debe adaptarse a tu contexto específico.

El Senior Data Engineer es un experto técnico encargado de diseñar, desarrollar y optimizar pipelines de datos complejos así como las infraestructuras asociadas. Desempeña un papel clave en la transformación de datos brutos en activos explotables, garantizando su fiabilidad, rendimiento y escalabilidad. Colabora estrechamente con los equipos de Data Science, analistas de datos y TI para apoyar iniciativas de analytics, machine learning y automatización de procesos de negocio. Su experiencia le permite resolver problemas técnicos complejos y mentorizar a los miembros más juniors del equipo.

Misiones y Responsabilidades

1. Diseñar y Desarrollar Pipelines de Datos Avanzados

Diseñar arquitecturas de datos (data lakes, data warehouses, bases NoSQL) para satisfacer necesidades técnicas y de negocio.
Desarrollar pipelines ETL/ELT robustos y escalables con herramientas como Apache Spark, Airflow, dbt o Kafka.
Optimizar el rendimiento de los pipelines (paralelización, partición, caching).
Automatizar flujos de datos desde las fuentes (ERP, CRM, APIs, IoT) hasta plataformas de analytics e IA.

2. Garantizar la Calidad y Fiabilidad de los Datos

Implementar controles de calidad (validación de esquemas, detección de anomalías, limpieza).
Documentar pipelines y procesos para facilitar el mantenimiento y la comprensión por otros equipos.
Colaborar con data stewards para asegurar cumplimiento con reglas de negocio y gobernanza.
Integrar pruebas automatizadas para validar la integridad de los datos.

3. Mantener y Mejorar las Infraestructuras de Datos

Desplegar y configurar soluciones en nube (AWS, Azure, GCP) o locales, garantizando seguridad y escalabilidad.
Monitorear el rendimiento de los pipelines y resolver incidentes rápidamente.
Participar en la migración de sistemas heredados hacia arquitecturas modernas (Snowflake, Databricks).
Automatizar tareas repetitivas con herramientas DevOps (Terraform, Docker, Kubernetes).

4. Colaborar con los Equipos de Data Science y Analytics

Preparar datasets optimizados para machine learning (feature engineering, gestión de sesgos).
Trabajar con científicos de datos en la industrialización de modelos (MLOps).
Crear APIs o vistas para facilitar el acceso a datos en herramientas de BI (Tableau, Power BI).
Traducir necesidades del negocio en soluciones técnicas adaptadas.

5. Mentorizar y Capacitar a los Miembros Juniors

Guiar a ingenieros de datos juniors en resolución de problemas técnicos y buenas prácticas.
Revisar código y proponer mejoras para garantizar calidad y mantenibilidad.
Compartir conocimientos mediante talleres, documentación y pair programming.
Participar en el reclutamiento e incorporación de nuevos ingenieros.

6. Innovar y Mejorar Continuamente los Procesos

Evaluar y proponer nuevas tecnologías (streaming, data mesh, lakehouse).
Optimizar costos de infraestructura identificando cuellos de botella y mejoras de eficiencia.
Contribuir a la hoja de ruta técnica con propuestas basadas en retroalimentación operativa.
Participar en proyectos de innovación (IA generativa, soluciones en tiempo real).

Ejemplos de Logros Concretos

Desarrolló un pipeline en tiempo real con Kafka y Spark, reduciendo plazos de informes de 24h a 1h.
Migró un sistema batch a arquitectura streaming, mejorando la reactividad de dashboards en un 60%.
Optimizó consultas SQL complejas, reduciendo tiempos de ejecución en un 80% y liberando recursos.
Automatizó la ingesta y limpieza de datos no estructurados (logs, PDFs), eliminando un 90% de errores manuales.
Mentorizó a 3 ingenieros juniors en Spark y Airflow, aumentando la productividad del equipo en un 25%.