Ingeniero de Datos de IA

Perfiles profesionales de IA · Datos y seguridad

Rol y misión

El Ingeniero de Datos de IA proyecta los pipelines que adquieren datos de fuentes heterogéneas, los limpian y los transforman, y garantiza su disponibilidad para el entrenamiento y la inferencia. Frente al ingeniero de datos tradicional, atiende requisitos específicos de la IA, como el versionado de los conjuntos de datos y la gobernanza de los datos sensibles.

Responsabilidades principales

• Diseñar e implementar los pipelines de adquisición y transformación de datos.
• Garantizar la calidad, la completitud y la actualidad de los datos.
• Versionar los conjuntos de datos y trazar todas las transformaciones.
• Gestionar el etiquetado de datos de forma manual o con herramientas automáticas.
• Implementar las medidas de privacidad, seguridad y cumplimiento del RGPD.
• Monitorizar los pipelines en producción y gestionar los incidentes.
• Colaborar con los equipos de ciencia de datos, ML y seguridad.

Competencias técnicas

• SQL y programación orientada a datos en Python y Scala.
• Sistemas de almacenamiento: bases relacionales, NoSQL, data lakes y warehouses.
• Orquestación de pipelines con Airflow, dbt, Dagster y Prefect.
• Tecnologías de streaming como Kafka, Flink y Kinesis.
• Infraestructura y servicios de datos en la nube.
• Bases de datos vectoriales para aplicaciones de RAG e IA generativa.
• Feature stores como Feast, Tecton y Vertex AI.
• Herramientas de monitorización de la calidad del dato.

Competencias transversales

• Atención al detalle y anticipación de los casos límite.
• Comunicación con interlocutores no técnicos.
• Conocimiento profundo del RGPD y del AI Act.
• Comprensión de la responsabilidad sobre la gobernanza del dato aguas abajo.

Formación e itinerario de certificación

El recorrido típico incluye un grado en informática, ingeniería o estadística; formación especializada en sistemas de datos distribuidos e infraestructura en la nube; y experiencia práctica con conjuntos de datos de producción. La calidad y la disponibilidad del dato determinan directamente la calidad del modelo.

Contexto de mercado

La demanda es elevada y creciente en finanzas, telecomunicaciones, retail, salud, energía y administración pública. El rol es estratégico para el cumplimiento del RGPD y del AI Act. Cualquier organización que entrene modelos —desde una aseguradora en Madrid hasta una fintech en Miami que sirve a mercados europeos— necesita una base de datos gobernada y trazable.

Credencial Europea Digital de AIPIA

Existen tres vías para acreditar la competencia como Ingeniero de Datos de IA según la norma. La certificación de tercera parte (ISO/IEC 17024, organismos acreditados por Accredia) tiene valor legal pleno, pero a fecha de hoy ningún organismo italiano está acreditado todavía para la UNI 11621-8: el proceso está en curso. La Credencial Europea Digital (EDC) con sello eIDAS ya está disponible: AIPIA está autorizada por la Comisión Europea para emitirla, se verifica de forma criptográfica, se guarda en la cartera digital europea y se reconoce en los 27 Estados miembros. La atestación de calidad profesional al amparo del artículo 7 de la Ley italiana 4/2013 documenta la pertenencia asociativa y los estándares cumplidos. Para quien trabaja desde Argentina, España, México o Miami con clientes europeos, la EDC aporta una capa de verificación reconocida en toda la UE. Conoce el detalle en la Credencial Europea de IA.