Bienvenidos a otro episodio de Top Dev la Entrevista, el día de hoy está Luis Gerardo Baeza, que nos va a contar cómo es trabajar como Sr Data Lab Architect en LATAM para AWS.
¿Cómo fue tu trayectoria para llegar a ser Sr Data Lab Architect?
Actualmente estoy muy enfocado en lo que es temas de datos, trabajo en todo lo que tiene que ver con datos, proyectos de Big Data, de Machine Learning. Pero bueno, obviamente hay todo un background donde empecé desarrollando, programando en SPA.NET.
Y bueno, a lo largo de ese tiempo que han sido como 12 años, 13 años más o menos, pasé por temas de arquitectura, de solución, arquitectura empresarial, mudando incluso en algunos momentos hacia consultoría, después de regreso a lo que es la vida de pre sales, , ventas técnicas de software principalmente.
¿Qué es un Data Lab Architect?
Para empezar, creo que podemos partir de qué es un data lab, es un programa de Amazon Web Services que ayuda a las empresas en lo que es acelerar iniciativas de datos, todo lo que tiene que ver con datos. Esto es cualquier información que las empresas generan, procesan y almacenan para construir valor de negocio, AWS les ayuda a acelerar y a implementar, escalar y operacional todo lo que tiene que ver con datos.
Entonces, dicho esto, un Data Lab Architect ayuda a los clientes a identificar esas iniciativas de datos y poder ayudarles a implementarlas. Y algunos ejemplos para hacerlo muy concreto, hay empresas que a veces quieren modernizar sus bases de datos, como Netflix, Youtube, las empresas necesitan poder capturar este tipo de datos y analizarlos en conjunto con otro tipo de información que es relacional.
Parte de lo que hace un Data Lab Architect es ayudar en lo que es la operacionalización. Es un rol que en la industria se puede conocer como un data architect o un big data architect que ayuda en ese tipo de iniciativas a las empresas.
¿Qué tecnologías utiliza alguien que trabaja como Sr Data Lab Architect?
Dentro del tema de datos hay varios subdominios de especialidad, entonces dependiendo de esto, hay tecnologías generales. Te puedo decir que lo más común es un lenguaje de manipulación de datos, como es SQL y un lenguaje de programación típicamente en datos normalmente lo que más se utiliza es Python.
Ahora, si nos vamos al sub dominio de lagos de datos, normalmente ahí se usan y lo que más uso son frameworks de big data, el que tiene que ver con streaming. Pero parte de mi trabajo es que nos adecuamos a lo que los clientes utilizan y actualmente en la industria hay una afinidad muy grande por lo que es open source.
¿Cómo fue tu primera experiencia como programador?
Bueno, mi primera experiencia como programador fue en una empresa muy pequeña, una consultora familiar. Básicamente yo todavía estaba en la universidad y fue optimizando allí unas aplicaciones en .NET.
De hecho digamos que eran unas pequeñas optimizaciones que tenía que hacer, tocaba menos de 150 líneas de código. Obviamente en un ambiente muy controlado porque prácticamente empecé como training.
¿Cómo fue tu primera experiencia como Data Lab Architect?
Fue ayudando a una empresa a construir un lago de datos. Estaba muy interesante el caso porque esta era una empresa que tiene dispositivos y genera datos para monitorear estos dispositivos, su negocio es operar estos dispositivos. Y son dispositivos muy grandes que necesitan tener en operación el máximo de tiempo posible.
Entonces una hora que no funcionan estos dispositivos, son pérdidas impresionantes. Ellos querían a partir de diferentes sistemas consolidar todos tus sistemas y poder almacenar la edad en un solo lugar para que se pueda después consultar de forma sencilla y tomar decisiones.
¿Qué habilidades se necesitan para llegar a trabajar como un Sr Data Lab Architect?
Considero que las habilidades blandas son bastante importantes, yo te diría tres principalmente. Elegiría negociación, comunicación y organización como las principales.
- Negociación, porque algunas veces hay que conciliar diferentes intereses técnicos de los responsables de las organizaciones, balancear las tecnologías e intereses.
- La comunicación, que al mismo tiempo tú puedes usar tu conocimiento y transmitirlo de forma efectiva para llegar a ese consenso es fundamental.
- Organización porque al final también hay un tema de proyecto, normalmente tiene un un tiempo, tiene un objetivo, tiene algunos recursos.
¿Qué recomendaciones le darías a los desarrolladores juniors que quieren llegar a ser senior?
En principio les diría que los roles asociados a lo que es datos y analítica son muy solicitados en la industria, todas las empresas están buscando tomar decisiones basadas en datos en todas las áreas, ya no es como hay un área específica de analytics.
Y en línea de los consejos, diría que son a lo mejor en tres direcciones:
- Aprender un poco de todo. Es importante cuando estás diseñando una solución que sea lo más holística posible, que tengas el contexto.
- Aprender de las metodologías y los frameworks. Más allá de las tecnologías y herramientas, al final van evolucionando, van cambiando. Sin embargo, las disciplinas, las metodologías, los frameworks se mantienen.
- Profundizar en la tecnología. Los soft skills son importantes, pero también si un punto importante son los conocimientos técnicos sólidos, tomar uno o varios subdominios.
¿Hay algún role map para llegar a ser un Data Lab Architect?
Particularmente en AWS tenemos un rol muy práctico, hay un pad de analytics que de hecho incluso hay certificaciones, hay trainings. Pero si buscan Data Analytics en AWS, van a encontrar un pad muy claro.
¿Un Data Lab Architect consideraría bueno combinar DevOps y Data?
Sí, de hecho es un hot topic el poder operacionalizar las iniciativas datos es fundamental para que sea sostenible en el tiempo.
¿En qué tipo de proyectos puedo trabajar como un Sr Data Lab Architect?
Data leaks y lo que le llamamos Emelops.
¿Cómo cambian los proyectos dependiendo el tamaño de la empresa para un Data Lab Architect?
He tenido la fortuna de trabajar con empresas de todos tamaños y en Latinoamérica. Desde mi punto de vista, primero el tema del tamaño no es solamente el tamaño, sino diferentes cosas, diferentes factores.
Puede ser que haya una empresa muy grande, pero con un equipo de datos y analytics que se construyó recién, entonces hay un tema de madurez. Otra cosa es los presupuestos, los retos y momentos organizacionales.
¿Cuáles son los retos de un Sr Data Lab Architect?
En principio creo que es un reto que no es exclusivo de mi rol, sino en general, es que las tecnologías evolucionan constantemente, hay nuevas herramientas, nuevas versiones todo el tiempo.
El segundo te diría que yo creo que es justamente el poder compaginar todos estos intereses que te mencionaba. A veces hay cosas que salen de la parte tecnológica, cosas que salen de tu rol que tienes que poder compaginar para llegar a un buen puerto.
¿Es necesario el idioma inglés para un Data Lab Architect?
Es sumamente relevante, de hecho sí es algo algo que en todos los trabajos que he estado recuerdo que lo han pedido. Incluso en algunos, particularmente en consultoría con un nivel certificado específico.
Es importante porque la mayoría de la documentación de las tecnologías está en inglés, incluso cuando hablamos de tecnologías open source, los mismos foros donde a veces vas y encuentras una solución de un problema específico, está en inglés. Internamente con los diferentes equipos que yo colaboro, normalmente la comunicación es en inglés porque están en todas partes del mundo.
¿Qué libros recomiendas para un Data Lab Architect?
El último que leí, creo que está bastante bueno, se llama Designing Data Intensive Applications. Y este libro habla justamente de cómo hay diferentes tipos de datos, cómo puedes usar y cómo puedes procesar todos estos diferentes tipos datos para hacer eficientes las aplicaciones, la confiabilidad que puedes meter en los sistemas de datos, etc.
¿Cuáles son las habilidades alguien que trabaja como Sr Data Lab Architect?
También el conocimiento y la experiencia de industria es importante, porque el que tú seas capaz de proponer una solución específica para una empresa específica en un contexto específico, definitivamente es algo que te puede ayudar a ser senior.
¿Aporta experiencia trabajar en diferentes sectores como Data Lab Architect?
Definitivamente lo aplicas. De hecho hay una teoría, de ahí viene incluso. Pues, obviamente todo lo que se hizo en su momento en Silicon Valley. Y sí, hay veces que incluso tú puedes aprender algo en el sector financiero que tiene que ver con protección de datos y a lo mejor en salud necesitas cumplir con un tema protección de datos.
Entonces, si bien la regulación es diferente, si bien la forma de implementarlo es diferente, tú ya conoces una técnica de cifrado de datos de enmascaramiento que puedes aplicar en una u otra industria.
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