大數據工程技術人員

• 技術研發人員
• 架構設計人員
• 應用開發人員
• 數據開發人員
• 運維管理人員
• 數據治理人員
• 營銷咨詢人員

大數據工程技術人員大體分為以下7種類型：

以研究大數據技術為主的技術研發人員；

以研究大數據架構體系為主的架構設計人員；

以開發大數據軟硬件應用為主的應用開發人員；

以對大數據進行整合加工處理的數據開發人員；

以維護大數據系統運行為主的運維管理人員；

以治理數據并維護數據安全為主的數據治理人員；

以提供大數據咨詢服務為主的營銷咨詢人員。

技術研發人員

主要工作任務體現為對大數據相關技術的研發，如對底層計算引擎的研發，對并行分布式計算算法的研究，對數據存儲策略以及資源緩存等方面的設計等等，這類人員所從事的工作任務主要集中在算法開發、技術預研、組件二次開發等等任務上，屬于研發型人才。典型崗位有大數據算法研發工程師、流式計算研發工程師等

架構設計人員

主要工作任務體現為對大數據系統的整體架構進行布局及設計，如對接口規范的制定，對存儲系統的選型，對計算集群的規劃等方面。這類人員所從事的工作崗位屬于在企業中較為高級的崗位，屬于研發型人才。典型崗位如大數據架構師、大數據高級開發工程師、大數據平臺研發工程師、數據庫研發工程師等

應用開發人員

主要工作任務體現為對大數據軟硬件系統進行編碼開發，主要的工作任務還是以應用開發為主，如使用web技術將大數據平臺的接口進行對接，使大數據系統的計算、存儲功能能夠集成到軟件應用上。這類人員主要分布于眾多有開發自身大數據產品為主的互聯網企業公司，屬于應用型人才。典型崗位有大數據開發工程師、數據庫開發工程師、大數據集成工程師、大數據前端工程師等。

數據開發人員

主要工作任務體現為整合各個數據系統中的業務數據，并對其進行清洗、整合等預處理以及根據業務需要，對其進行計算、分析、挖掘等操作。企業將其定位為應用型人才，其中數據開發人員又因其自身的技術特征，分為了兩大類從業人員，一類是集中于使用大數據并行計算引擎，對數據進行采集、清洗、計算以及應用展示的數據處理人員。典型崗位有大數據爬蟲工程師、大數據ETL工程師、大數據報表開發工程師、數據倉庫工程師、大數據建模工程師等。另一類則是使用數據分析算法、數據挖掘模型，對數據進行深度分析處理，挖掘數據特征的數據分析人員。典型崗位有大數據分析師、大數據挖掘工程師、大數據可視化工程師等。

運維管理人員

主要工作任務體現在搭建大數據平臺，并對其進行維護管理，主要的工作任務圍繞著搭建大數據集群環境、開發集群運維腳本、配置集群高可用性以保障集群的穩定運行。這類人員主要以技能型人才為主。典型崗位有大數據測試工程師、大數據運維工程師、數據庫管理工程師、大數據運維工程師、技術支持工程師等。

數據治理人員

主要工作任務體現在對數據本身的治理和管控，主要工作任務圍繞著元數據管理、數據安全管理、數據質量管理等方面，是保障數據隱私，規范數據權限的重要環節。這類人員所從事的工作崗位屬于在企業中較為高級的崗位，屬于研發型人才。典型崗位如數據治理工程師、大數據安全工程師、大數據安全分析師、信息安全工程師。

營銷咨詢人員

主要工作任務體現在向企業客戶提供技術相關的咨詢及產品所涉及技術體系和理念的介紹，主要工作任務圍繞著以產品介紹、客戶營銷等方面為主。因其崗位的特殊性，主要的工作任務較少涉及到工程技術方面的實操，在企業中常被定義為售前、顧問人才。典型崗位有解決方案工程師、大數據項目經理、大數據需求分析師、大數據產品經理等。

這七個崗位基本上涵蓋了大數據工程技術方向的就業崗位，目前高校培養位于起步階段，市場上和企業中的相關工作人員由其他專業轉行的比較多

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据工程技术人员的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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