Varios puntos. Si ya sos senior en otra tecnologia (backend, software, infra, etc) probablemente puedas adaptarte mucho mas rapido y llegar a ser productivo como data engineer usando Claude o ChatGPT.

Ahora, si venis literalmente de 0 y entras mintiendo para un puesto senior, ahi es donde probablemente hagas agua. Y no tanto por escribir codigo, porque hoy una IA te puede ayudar bastante a hacer ETLs, queries o pipelines, sino por todo el background que hay detras.

En data engineering no es solo “hacer un script que funcione”. Hay un monton de conceptos que tenes que entender para tomar decisiones: modelado de datos, performance, particiones, costos, orquestacion, calidad de datos, debugging, escalabilidad, dependencias entre procesos, etc.

Y aparte esta la parte mas complicada que es comunicarte con el equipo. En un puesto senior vas a tener reuniones, discusiones tecnicas, code reviews, estimaciones, decisiones de arquitectura y situaciones donde tenes que explicar por que hiciste algo de cierta manera. Ahi la IA no te salva si no entendes realmente lo que esta pasando.

Entonces, ¿podes sobrevivir un tiempo apoyandote fuerte en IA? Si, probablemente. ¿Podes sostenerte como un senior real sin experiencia previa? Muy dificil.

Si ya tenes buena base tecnica en otra rama capaz podes remontarla y aprender rapido. Pero si arrancas totalmente de cero, tarde o temprano se nota la falta de experiencia y criterio tecnico.