Ya no se limita a construir pipelines de datos, sino que requiere un perfil más amplio y profundo en diversas áreas.

Los puntos clave son:
* Amplio conocimiento en plataformas cloud: AWS, Azure y GCP son fundamentales.
* Experiencia en ETL: Extracción, transformación y carga de datos, incluyendo el uso de herramientas específicas de cada plataforma.
* Modelado de datos: Diseño de esquemas eficientes (estrella, copo de nieve) y optimización de consultas.
* Optimización de pipelines: Asegurar la escalabilidad, rentabilidad y selección adecuada de herramientas.
* Manejo de grandes volúmenes de datos: Uso de lagos de datos para almacenamiento en crudo y optimización de formatos de archivo.
* Procesamiento de datos: Aplicación de frameworks como Apache Spark para tareas complejas y ajuste de rendimiento.
* Visualización de datos: Creación de dashboards informativos y fáciles de entender.

Habilidades técnicas destacadas:
* Lenguajes de programación: Python, Java, SQL.
* Frameworks: Apache Spark, PySpark.
* Herramientas de cloud: Kinesis, Event Hubs, Data Factory, Databricks, BigQuery, y más.
* Conceptos clave: Particionamiento de datos, optimización de costos, gestión de accesos, validación de calidad de datos.

En resumen, el ingeniero de datos actual debe ser un experto en gestionar el ciclo de vida completo de los datos, desde su ingesta hasta su visualización, en entornos cloud altamente escalables y eficientes.