Reclutando Data Scientists vs Ingenieros de Datos

Formar un equipo sólido de datos implica entender los roles específicos del Científico de Datos y el Ingeniero de Datos. Aunque suelen mencionarse juntos, cada uno aporta habilidades y enfoques diferentes, esenciales para aprovechar al máximo los datos de una empresa. Muchas startups y reclutadores tienen dudas sobre a quién contratar primero o qué rol encaja mejor en sus objetivos actuales. Este artículo aclara esas diferencias para que puedas elegir con inteligencia.

🔍 Definiendo los Roles: ¿Quién hace qué?

La diferencia entre un Científico y un Ingeniero de Datos se resume al revisar sus responsabilidades principales.

• Científico de Datos: Se enfoca en analizar e interpretar datos complejos para apoyar decisiones informadas; construye modelos, diseña experimentos y usa estadística y aprendizaje automático para extraer insights.
• Ingeniero de Datos: Diseña, construye y mantiene la infraestructura que recopila, almacena y procesa datos; garantiza que sean limpios, fiables y accesibles para análisis y uso operativo.

Entender estas tareas facilita identificar el rol que corresponde según la etapa y necesidades de tu equipo.

🛠️ Habilidades y Proyectos Típicos

Aunque trabajan en conjunto, cada rol exige habilidades distintas y se centra en proyectos específicos.

• Habilidades y proyectos del Científico de Datos:
  • Dominio en estadística, machine learning y visualización de datos.
  • Construye modelos predictivos para anticipar tendencias o comportamientos.
  • Realiza pruebas A/B y análisis exploratorios.
  • Usa lenguajes como Python o R y herramientas como TensorFlow, pandas o Jupyter notebooks.
• Habilidades y proyectos del Ingeniero de Datos:
  • Experto en bases de datos, pipelines ETL y plataformas de big data.
  • Construye y optimiza almacenes de datos y sistemas de datos en streaming.
  • Asegura la escalabilidad y robustez de la infraestructura.
  • Usa herramientas como Apache Spark, Kafka, Airflow y lenguajes como Java, Scala o Python.

Para entender mejor cómo se complementan, revisa nuestro Curso de reclutamiento tecnológico | 2: Roles tecnológicos complementarios.

La colaboración entre científicos e ingenieros de datos es esencial para garantizar un ciclo eficiente de los datos — desde la adquisición y procesamiento hasta la generación de insights accionables.

🤝 Colaboración en la práctica

Cuando trabajan juntos, ingenieros y científicos aseguran que los datos fluyan de forma eficiente a lo largo del proceso.

• Los ingenieros crean pipelines confiables que entregan datos limpios y a tiempo.
• Los científicos entrenan y validan modelos utilizando esos datos.
• Colaboran para ajustar sistemas cuando surgen nuevas fuentes de datos o preguntas de negocio.

Conocer esta dinámica ayuda a reclutadores a identificar candidatos que se desempeñan bien en ambientes colaborativos.

💡 Consejos para reclutadores y fundadores

Al contratar, conviene ir más allá de los títulos y comprender las habilidades específicas que cada rol implica. Nuestra guía sobre trampas comunes en currículums tecnológicos que no debes pasar por alto al reclutar ofrece consejos para detectar habilidades auténticas y evitar confundir a los candidatos.

• Define tus necesidades: ¿Buscas fortalecer la infraestructura de datos o avanzar en análisis? Tus prioridades determinan qué profesional contratar primero.
• Busca habilidades complementarias: Científicos que comprendan pipelines y ingenieros que manejen análisis aportan más valor.
• Evalúa la comunicación: Ambos deben explicar conceptos complejos con claridad entre equipos.

Con roles claros y entendiendo cómo se complementan, tu proceso de contratación será más estratégico, ahorrando tiempo y mejorando el desempeño del equipo.

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