En la actualidad, cada vez son más las empresas que buscan agilizar la toma de decisiones por medio de data.
No es tarea fácil, para esto se requiere contar con profesionales que ayuden a entender, analizar y utilizar el potencial de la información, además de preparar todo el ecosistema para que los demás puedan obtener información lista para su análisis.
¿Qué hace un data engineer?
Los data engineers se encargan del desarrollo de sistemas de información complejos, sobre todo los que hacen uso de las tecnologías big data. Buscan obtener, depurar y preparar los datos para su aprovechamiento. Implementan flujos de datos desde su origen hasta su explotación de una forma controlada y automatizada.
El data engineer debe tener la habilidad de adaptarse a diferentes áreas de sistemas y para ello es indispensable la capacitación continua y el conocimiento de nuevas herramientas.
Frecuentemente se llegan a confundir las funciones de un Data Scientist con las de un Data Engineer, cuando los primeros están más orientados a las matemáticas y los segundos tienen habilidades relacionadas con las Tecnologías de la Información.
¿Qué objetivo busca este perfil?
En principio buscan construir y mantener estructuras de datos, para procesar e implementar aplicaciones que usan data de forma intensiva.
Un data engineer diseña y construye los repositorios de datos para después recopilar, transformar y preparar los datos para su análisis.
Para poder contratar a los mejores, es importante que conozcas las tecnologías y habilidades que requieren, para que con esto puedas crear el job description a la perfección.
¿Qué tecnologías son las más importantes para estos perfiles?
Algunas de las tecnologías más utilizadas por los data engineers pueden ser HBASE, Cassandra o MongoDb, con conocimiento de motores de indexación como SolR o ElasticSearch.
Es muy importante para un data engineer conocer tecnologías que permitan acceso a los datos en tiempo real como Flume, Kafka o Spark Structured Streaming.
Linux y Git son utilizados en proyectos de software, así como Hadoop y Spark a nivel de entornos
En cuanto a lenguajes de programación es muy importante conocer SQL, Java, Scala o Kotlin para el desarrollo de procesos de tratamiento de datos.
Python es el lenguaje que les permite el análisis y preparación previa de los datos.
¿Dónde encontrar a los mejores data engineers?
En Listopro nos especializamos en encontrar al mejor talento digital, como los data engineers.
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