Ingeniero de datos/ingeniera de datos
Descripción general
Los ingenieros de datos desarrollan la arquitectura necesaria para tratar, gestionar y almacenar grandes cantidades de datos que utilizarán los científicos de datos en sus análisis. También diseñan la infraestructura y mantienen canales y almacenes de datos para obtener ventajas estratégicas de esos datos.
Como ingeniero/a de datos, tu día a día se centra en diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos de una organización. Esto implica crear y optimizar pipelines de datos, gestionar bases de datos complejas y garantizar la calidad y seguridad de la información. Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas y otros equipos para asegurar que tengan acceso a los datos que necesitan para realizar sus análisis y generar insights.
- • Diseñar y desarrollar la arquitectura de datos, incluyendo la selección de tecnologías y la definición de estándares.
- • Construir y mantener pipelines de datos robustos y escalables para la ingesta, transformación y almacenamiento de datos.
- • Gestionar bases de datos relacionales y no relacionales, optimizando el rendimiento y garantizando la integridad de los datos.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Color más intenso: notificado igual durante más años consecutivos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus y 6 más.
Escasez más prolongada: Austria, 3 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Explorar más
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¿Podría ingeniero de datos/ingeniera de datos encajar contigo?
Responda tres preguntas rápidas. Esta no es una evaluación completa; es un adelanto que le ayudará a decidir si desea comparar su perfil.
¿Te gustan las tareas que requieren Pensamiento analítico?
¿Te gustan las tareas que requieren Logro?
¿Te gustan las tareas que requieren Reconocimiento?
Perspectiva futura para ingeniero de datos/ingeniera de datos
ingeniero de datos/ingeniera de datos está entrando en un período de transformación. Con una exposición de 42% a herramientas de IA, esta función no se está reemplazando, sino que está evolucionando. El dominio de nuevas herramientas digitales será clave para mantenerse por delante.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar ingeniero de datos/ingeniera de datos a medida que crece la adopción de la IA?
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
La mayoría de las tareas aquí pueden asistirse con IA en lugar de ser puramente humanas.
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- reducir la dimensionalidad
- desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
- gestionar arquitecturas de datos informáticos
Tareas más expuestas a la automatización
- procesar datos
- gestionar datos de investigación
- utilizar técnicas de tratamiento de datos
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como ingeniero de datos/ingeniera de datos
09 09:00 · mañana desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
10 10:30 · media mañana aplicar técnicas de almacenamiento de datos
12 12:00 · mediodía diseñar bases de datos en la nube
14 14:00 · tarde establecer procesos de datos
15 15:30 · A última hora de la tarde gestionar arquitecturas de datos informáticos
17 17:00 · Resumen gestionar datos
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
utilizar técnicas de tratamiento de datos
Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.
-
establecer procesos de datos
Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.
-
utilizar bases de datos
Utilizar herramientas de software para gestionar y organizar datos en un entorno estructurado que consta de atributos, tablas y relaciones para consultar y modificar los datos almacenados.
-
gestionar datos cuantitativos
Recopilar, procesar y presentar datos cuantitativos. Utilizar programas y métodos apropiados para validar, organizar e interpretar datos.
-
almacenar datos y sistemas digitales
Utilizar herramientas de software para archivar datos, copiándolos y realizando copias de seguridad, con el fin de garantizar su integridad y evitar la pérdida de datos.
-
aplicar técnicas de almacenamiento de datos
Aplicar modelos y herramientas como el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el procesamiento de transacciones en línea (OLTP), para integrar datos estructurados o no estructurados de las fuentes, a fin de crear un depósito central de datos históricos y actuales.
-
gestionar datos de investigación
Producir y analizar datos científicos procedentes de métodos de investigación cualitativos y cuantitativos. Almacenar y mantener los datos en bases de datos de investigación. Apoyar la reutilización de datos científicos y estar familiarizado con principios de gestión de datos abiertos.
-
generar conjuntos de datos
Generar una recopilación de conjuntos de datos relacionados nuevos o ya existentes que estén formados por elementos separados, pero que puedan manipularse como una unidad.
-
gestionar datos
Administrar todo tipo de recursos de datos a través de su ciclo de vida mediante la elaboración de perfiles de datos, análisis, normalización, resolución de identidad, limpieza, mejora y auditoría. Asegurarse de que los datos sean adecuados para su finalidad, con el uso de herramientas informáticas especializadas para cumplir los criterios de calidad de los datos.
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reducir la dimensionalidad
Reducir el número de variables o características de un conjunto de datos en algoritmos de aprendizaje automático a través de métodos como el análisis de los principales componentes, la factorización de matrices, métodos de autocodificación y otros.
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desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
Crear un software personalizado para el procesamiento de datos, seleccionando y utilizando el lenguaje de programación informático adecuado para que un sistema de TIC produzca los datos solicitados sobre la base de las entradas esperadas.
-
gestionar arquitecturas de datos informáticos
Supervisar las normas y utilizar técnicas de TIC para definir la arquitectura de los sistemas de información y controlar la recopilación, el almacenamiento, la consolidación, la configuración y el uso de datos en una organización.
-
diseñar bases de datos en la nube
Aplicar principios de diseño para unas bases de datos adaptables, flexibles, automatizadas y escasamente acopladas que utilicen la infraestructura de la nube. Fijarse como objetivo eliminar todos los puntos de fallo a través de un diseño de bases de datos distribuidas.
-
procesar datos
Introducir información en un sistema de almacenamiento y recuperación de datos a través de procesos como el escaneado, la codificación manual o transferencia electrónica de datos con el fin de procesar grandes cantidades de datos.
almacenamiento de datos
Los conceptos físicos y técnicos de cómo se organiza el almacenamiento digital de datos en sistemas específicos, tanto a nivel local en, por ejemplo, discos duros y memorias de acceso aleatorio (RAM) y a distancia, mediante una red, en internet o en la nube.
datos no estructurados
La información que no está ordenada de antemano o que no tiene un modelo de datos predefinido y es difícil de comprender y encontrar pautas en ella sin utilizar técnicas como la minería de datos.
modelos de datos
Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.
sistemas de gestión de bases de datos
Las herramientas para crear, actualizar y gestionar bases de datos, como Oracle, MySQL y Microsoft SQL Server.
tecnologías en la nube
Las tecnologías que permiten el acceso al hardware, software, datos y servicios a través de servidores remotos y redes de software, independientemente de su ubicación y arquitectura.
SAS Data Management
El programa informático SAS Data Management es una herramienta para la integración de la información procedente de aplicaciones múltiples, creada y mantenida por organizaciones, en una estructura de datos coherente y transparente, desarrollada por la empresa de software SAS.
Teradata Database
El programa informático Teradata Database es una herramienta para crear, actualizar y gestionar bases de datos, desarrollado por la empresa de software Teradata Corporation.
- análisis de datos
- informática
- estadística
Vea si este puesto se ajusta a su ADN profesional
Realice la evaluación gratuita de Career DNA para ver cómo ingeniero de datos/ingeniera de datos se alinea con sus intereses, estilo de trabajo y trayectoria futura. En menos de 10 minutos, recibirá una señal de ajuste personalizada y una hoja de ruta sobre qué hacer a continuación.
Escanear para continuar en el móvilIngeniero de datos: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
Programas reales que conducen a esta ocupación, por país.
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja ingeniero de datos/ingeniera de datos?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
analista de datos
16% similitudgrabador de datos/grabadora de datos
13% similituddirector de datos/directora de datos
11% similituddesarrollador de IdC/desarrolladora de IdC
11% similitudgestor de conocimientos e información sobre las TIC/gestora de conocimientos e información sobre las TIC
11% similitudcientífico de datos/científica de datos
11% similitudPreguntas frecuentes
- ¿Qué diferencia a un ingeniero de datos de un científico de datos?
- Mientras que el científico de datos se enfoca en analizar los datos para extraer insights y construir modelos predictivos, el ingeniero de datos se centra en la infraestructura que permite ese análisis. El ingeniero de datos construye y mantiene los 'caminos' por donde fluyen los datos, asegurando su calidad y disponibilidad.
- ¿Qué habilidades técnicas son esenciales para un ingeniero de datos?
- Dominio de lenguajes de programación como Python o Java, experiencia con bases de datos (SQL y NoSQL), conocimiento de herramientas de Big Data como Hadoop o Spark, y familiaridad con plataformas de cloud computing como AWS, Azure o Google Cloud son fundamentales.
- ¿Qué tipo de proyectos puedo esperar como ingeniero/a de datos?
- Podrías estar trabajando en la construcción de un data lake para centralizar datos de diversas fuentes, la optimización de un sistema de procesamiento de datos en tiempo real, o la implementación de una solución de gobernanza de datos para garantizar su calidad y cumplimiento normativo.
- Ingeniero De Datos/Ingeniera De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
- 108.970 dólares al año en la mediana, a 2025-05. Las medianas estatales van de 60.470 a 156.590 dólares. Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. La cifra corresponde a Estados Unidos y no es una proyección para Europa.
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 20 de septiembre de 2026 Acerca de nuestros datos