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Data Scientist vs Data Engineer: Resolvemos para tu empresa la contratación de los perfiles más solicitados en el mundo.

28 May
2021
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Data Scientist vs Data Engineer: Resolvemos para tu empresa la contratación de los perfiles más solicitados en el mundo.

El cambio de escenario en los negocios actuales y la velocidad con la que se transforman las actividades y aparecen  nuevas exigencias, presenta a las compañías la necesidad de adaptarse a diversas situaciones para lanzar nuevos productos, servicios y funcionalidades de manera ágil. Esto, sin dudas, significa mucha presión sobre todo para empresas dedicadas a la tecnología quienes deben desarrollar software muchas veces con premura, en un contexto en el que además tienen que lidiar con la escasez de talento disponible para realizarlo.

En España por ejemplo, según un informe de Adecco e Infoempleo, casi un 14% de las ofertas de empleo que se publican en este país se destinan a puestos de trabajo que no existían hace 15 años, la mayoría vinculados a las nuevas tecnologías.

Mientras que en Estados Unidos, los profesionales digitales más solicitados en 2021 por las empresas del sector tecnológico-digital y aquellas que están en plena conversión o desarrollo, destacan al data Science en el segundo puesto según un informe especial de la revista Forbes.

El conflicto no solo se presenta en la escasez sino también en el nivel de expertise que se necesita, ya que requiere perfiles especializados para un desarrollo correcto y en tiempo récord.

En este marco, staff augmentation aparece como una estrategia de outsourcing muy efectiva, que permite contratar expertos de manera temporal para cumplir con los objetivos de la compañía.

Es por ello que, en Analytics Town, atento a las necesidades del mercado, disponemos de perfiles con diferentes skills que se adaptan a cada necesidad:

  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • Math/Statistics Specialist
  • Data Engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Artificial Intelligence Specialist
  • Digital Analyst
  • Tech Developer
  • Business Analytics Specialist
  • Project Manager focus on Data & Intelligence Initiatives
  • Project Leader

En esta oportunidad te presentamos dos de los perfiles que consideramos están en el top 10 de los más requeridos por el mercado: Data Scientist y Data Engineer.

 

Data Scientist y Data Engineer: dos roles complementarios

Cuando se habla de Data Scientist, se está haciendo referencia al encargado de extraer información de grandes cantidades de datos a través de diferentes canales. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los e-commerce o las encuestas son solo algunas de las fuentes utilizadas. Los gustos, rutinas o movimientos de las personas, por ejemplo, generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes al detalle.

Este perfil combina la estadística, las matemáticas y programación de software para interpretar datos en base a las necesidades del negocio. Sin embargo, la sola existencia de los datos estructurados y no estructurados no aporta valor a las compañías. De ahí surge la necesidad de contar con científicos de datos en sus equipos. Gracias al Data Science las empresas pueden anticiparse a la hora de tomar decisiones.  

En tanto, sus responsabilidades giran en torno a limpieza y procesamiento de datos, predicción de problemas de negocios, anticipar resultados futuros de ese negocio, desarrollar modelos de aprendizaje automático -Machine Learning – y métodos analíticos, encontrar nuevas preguntas que al responderlas puedan agregar valor al negocio, realizar data Mining utilizando métodos de última generación, presentar resultados de manera clara y hacer el análisis ad-hoc.

En tanto el Data Engineer es el profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto big data.

En primer lugar debe tener un conocimiento fluido de bases de datos relacionales y del lenguaje de consulta,  esto le da el conocimiento sobre las técnicas de modelado de datos más utilizadas y conocimiento sobre cómo acceder a los datos de origen cuando estos residen en este tipo de almacenamiento.

El data engineer debe conocer técnicas de limpieza, sumarización y validación de los datos, de modo que la información llegue a los usuarios de la misma en la forma más adecuada para su correcta explotación. Así mismo también planifica, arma y ejecuta lo relacionado a la infraestructura, para que los datos, procesos e interacciones puedan ser guardadas y ejecutadas.

Entre sus tareas habituales suele encontrarse el dar soporte a la configuración de los clusters de procesamiento, número de core, memoria y otros parámetros de bajo nivel. Todo enfocado a que la ejecución de los modelos sea lo más eficiente.

Así, los Data Engineer, crean y mantienen los sistemas que permiten a los Data Scientist acceder e interpretar los datos. El rol  de los primeros, generalmente implica la creación de modelos de datos, la construcción de canales de datos y la supervisión de ETL (extracción, transformación, carga), mientras que los segundos construyen y entrenan modelos predictivos utilizando datos que ya han sido depurados.

 

La Evolución de los Perfiles de Datos: Machine Learning Engineer

Ante los distintos niveles de complejidad existentes, tanto data scientist como data engineers han necesitado de una colaboración constante para lograr poner en marcha iniciativas analíticas avanzadas y construir inteligencia accionable para agregar valor a las empresas.  

Sin embargo, en los últimos años, ha surgido un nuevo rol que tiene el potencial de evolucionar la forma como estos perfiles interactúan. A través de un perfil de muy alto nivel de expertise, capaz de combinar las principales funciones de un data engineer con el conocimiento de modelado de datos e infraestructura óptimos que un data scientist necesita para correr sus procesos de análisis, este nuevo rol tiene el conocimiento tanto de infraestructura como de modelos analíticos de Machine Learning que permiten que todo funcione y sea escalable.

Ese rol se denomina Machine Learning Engineer.  Este, posibilita aumentar la capacidad de ejecución, optimizar costos y aumentar fuertemente la efectividad de los modelos predictivos, de clustering o de optimización que se deseen poner en producción, así como experimentar con acciones complejas de machine learning e inteligencia artificial que aporten poder de solución a problemas complejos.

En Analytics Town estamos convencidos que ser especialistas nos diferencia, por lo tanto ponemos a disposición nuestro equipo de trabajo para realizar las tareas que necesites ejecutar bajo el esquema de proyectos o staff augmentation.

 

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¿Estás interesado en contratar este tipo de perfiles para tu compañía?

Contactanos [email protected] y conocé más sobre las soluciones Data Driven de Analytics Town y los servicios de Staff Augmentation.

 

 

 

Gisel Hernandez
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