Una plantilla para el ingeniero de datos que construye pipelines fiables y conformes al RGPD.
El ingeniero de datos construye los pipelines sobre los que se apoya cada análisis y cada modelo de IA. En España, la demanda la impulsan el cumplimiento del RGPD, la migración a la nube y el auge de los proyectos de datos e IA. El trabajo gira en torno a la ingesta, las cadenas ETL y ELT con herramientas como Airflow y dbt, el modelado de almacenes en Snowflake o BigQuery, y flujos batch y streaming estables. Madrid y Barcelona suelen pagar más que el resto, y el inglés es casi un multiplicador salarial, porque los mejores puestos están en empresas internacionales o de producto. Conviene saber un detalle del mercado: los techos salariales están bastante comprimidos frente al norte de Europa, así que la vía más rápida a la parte alta no es solo la antigüedad, sino especializarse en cloud y plataformas de datos o entrar en una empresa internacional. El puesto valora una buena ingeniería, el dominio de SQL y Python, y la costumbre de construir para la fiabilidad, no solo para la demo.
Ingeniero de datos con 7 años de experiencia construyendo plataformas de datos en la nube en España. Diseñé pipelines de dbt y Airflow que procesan 2 TB/día con un 99,9 % de puntualidad, y acompañé una migración de on-premise a la nube conforme al RGPD. Sólido en Python, SQL, Spark y Snowflake. Español nativo, inglés C1.
El stack y el alcance. "Pipelines de Airflow y dbt procesando 2 TB/día con un 99,9 % de puntualidad, conformes al RGPD" vale más que "experiencia con datos".
Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Snowflake o BigQuery, modelado de datos y cloud (AWS/Azure), con un diseño conforme al RGPD.
Citar herramientas sin pipelines reales o ignorar el cumplimiento. Los reclutadores quieren alcance, fiabilidad y RGPD.
Una o dos páginas. Empieza por el stack. Usa una línea de proyecto (pipeline, alcance, herramientas, impacto).
Cifras en USD. Los rangos reflejan experiencia de nivel medio (3 a 7 años).
Las empresas, desde grandes grupos regulados hasta scale-ups, buscan ingenieros de datos con Python, SQL, Spark, Airflow, dbt y un almacén en la nube, con pipelines reales y cultura de RGPD. Una certificación cloud (AWS/Azure/GCP) ayuda. Pon tu stack, el alcance de los pipelines y tus logros de fiabilidad arriba. Mantén los términos en inglés: Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Snowflake, ETL.
Usa esta plantilla o empieza desde cero — nuestro constructor IA te guiará.