En el campo del DataOps, debe existir una figura capaz de tomar decisiones, entrenar modelos y automatizar procesos: el DataOps Engineer.
Este perfil surge para resolver el problema de convertir plataformas de datos frágiles, manuales y difíciles de escalar en sistemas fiables, automatizados y gobernados.
Así, el DataOps Engineer es el profesional que se encarga de que los datos fluyan correctamente de principio a fin, con calidad, trazabilidad y estabilidad, incluso cuando la complejidad crece.
¿Qué es un DataOps Engineer?
Un DataOps Engineer es el profesional responsable de diseñar, implementar y mantener los procesos, herramientas y prácticas que permiten que los datos se muevan de forma fiable, automatizada y controlada dentro de una organización.
Su misión principal es asegurar que los pipelines de datos funcionan correctamente en todo momento, que los cambios se pueden desplegar sin riesgo y que los equipos pueden confiar en los datos que consumen.
No se centra únicamente en mover datos, sino en operar el dato como un producto crítico.
Este rol combina conocimientos de ingeniería de datos, automatización, observabilidad, calidad del dato y arquitectura, con una visión muy orientada a procesos y fiabilidad.
¿A qué se dedica un DataOps Engineer en el día a día?
El trabajo de un DataOps Engineer gira en torno a la estabilidad y la escalabilidad de la plataforma de datos. En el día a día, este perfil suele encargarse de diseñar y mantener pipelines complejos, asegurándose de que cada etapa está bien definida, automatizada y monitorizada.
También es responsable de introducir mecanismos de validación de calidad del dato, de modo que los errores se detecten lo antes posible y no lleguen a impactar en dashboards, modelos de machine learning o decisiones de negocio.
Para ello, implementa reglas, tests y alertas que vigilan continuamente el comportamiento del dato.
Otro aspecto clave de su trabajo es la observabilidad. El DataOps Engineer configura métricas, logs y alertas que permiten entender cómo se comportan los pipelines, detectar cuellos de botella, anticipar fallos y reaccionar rápidamente ante incidentes.
Además, participa en la definición de procesos de despliegue, versionado y control de cambios, asegurando que las nuevas transformaciones o pipelines se incorporan de forma segura y reproducible. En organizaciones maduras, también colabora en iniciativas de linaje y gobernanza del dato.
¿Qué diferencias hay entre un DataOps Engineer y un ingeniero de datos?
Aunque ambos perfiles trabajan con datos, sus responsabilidades no son las mismas:
- El ingeniero de datos se centra principalmente en construir pipelines, integrar fuentes y transformar información para que esté disponible para analistas y científicos de datos.
- El DataOps Engineer, en cambio, pone el foco en cómo operan esos pipelines: su fiabilidad, su automatización, su calidad, su observabilidad y su capacidad de escalar sin romperse.
En empresas pequeñas, ambas funciones suelen recaer en la misma persona. Pero, a medida que la plataforma crece y la complejidad aumenta, el rol de DataOps Engineer se vuelve imprescindible.
¿Qué habilidades y conocimientos tiene un DataOps Engineer?
Un DataOps Engineer es un perfil híbrido, con una combinación poco común de habilidades técnicas y visión de sistema.
Así, suele dominar conceptos como orquestación de pipelines, transformación de datos, testing del dato, automatización de despliegues, observabilidad y gestión de infraestructuras de datos en la nube.
También necesita una buena base en SQL y programación, entender arquitecturas distribuidas y ser capaz de trabajar con herramientas de calidad, linaje y monitorización. Más allá de lo técnico, debe tener una mentalidad orientada a procesos, prevención de errores y mejora continua.
Esta mezcla de competencias hace que, como ocurre con muchos perfiles de IT, sea un profesional muy demandado y difícil de encontrar.
¿Cuándo una empresa necesita un DataOps Engineer?
Una empresa suele necesitar un DataOps Engineer cuando los datos dejan de ser un apoyo puntual y pasan a ser un elemento crítico para el negocio. Algunas de las situaciones más comunes son las siguientes:
- Los pipelines de datos fallan con frecuencia o de forma impredecible, y el equipo invierte demasiado tiempo reaccionando a errores en lugar de avanzar.
- Los datos no llegan a tiempo a analistas, equipos de producto o dirección, lo que retrasa decisiones clave y genera desconfianza en la plataforma.
- Existen inconsistencias entre dashboards, informes o modelos, y nadie tiene claro cuál es la fuente correcta de la información.
- La calidad del dato depende de validaciones manuales, hojas de control o revisiones ad hoc que no escalan y son propensas a errores.
- Cada cambio en un pipeline genera miedo, porque no hay forma sencilla de saber qué se va a romper o a quién va a afectar.
- No existe visibilidad sobre el flujo del dato, por lo que resulta difícil entender de dónde viene la información, cómo se transforma o qué sistemas dependen de ella.
- Los tiempos de ejecución de los pipelines aumentan a medida que crece el volumen de datos, sin una estrategia clara para optimizar rendimiento o costes.
- Los modelos de machine learning o los procesos analíticos empiezan a degradarse, no por errores de lógica, sino por problemas en los datos de entrada.
- La empresa quiere profesionalizar su plataforma de datos, pero no sabe por dónde empezar ni qué prácticas implementar para hacerlo de forma ordenada.
Cuando varios de estos problemas aparecen al mismo tiempo, el reto ya se ha vuelto un problema de tipo estructural y no puntual.
¿Por qué es difícil contar con un DataOps Engineer en plantilla?
Los DataOps Engineers con experiencia real son escasos. Requieren una combinación de conocimientos que no se adquiere fácilmente y están entre los perfiles más demandados del mercado.
Además, muchas empresas no necesitan este rol a tiempo completo, sino en momentos concretos: al diseñar la arquitectura, auditar pipelines, introducir calidad del dato o estabilizar sistemas existentes.
Esto hace que asumir el sueldo de un DataOps Engineer sea caro, poco eficiente y, en muchos casos, innecesario.
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