大數據程序員的工作職責是什么？大數據開發要負責公司大數據平臺產品的技術工作，如需求分析、架構設計、研發、以及性能分析工作；提升Hadoop集群的高可用性、高性能、高擴展特性；海量數據的導入優化工作；理和完善各類文檔等工作。
大數據工程師需要具有良好的溝通能力、優秀的分析問題和問題解決能力；具備強烈的進取心和團隊合作精神；具備數據庫系統的基本理論知識。數據工程是一項戰略性工作，其職責包括構建高性能算法、預測模型和概念證明，以及開發數據建模和挖掘所需的數據集流程。
大數據工程師都需要做哪些工作呢？
1、負責大數據領域場景化方案開發及相關模塊測試工作；
2、負責核心功能需求分析與設計，編碼、單元測試及功能交付。
3、參與數據平臺的設計開發，構建高效、健壯的數據計算系統，保證高可用、穩定、低延遲的優質服務體驗，
4、承擔大數據平臺服務組件的搭建和維護，優化現有的技術框架，形成配置化、可復用的數據技術能力；
5、通過數據模型跟蹤和分析業務效果，為業務提出優化解決方案。
6、深度參與到大數據Hadoop、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平臺等組件的研發、交付及解決方案支撐；
7、探索云服務化實現的前沿技術，并負責大數據服務的架構設計、開發、測試及運維。
成為大數據工程師可以擁有一個與跨學科團隊合作的機會，與數據架構師、建模師和 IT 專家密切合作以實現不同的項目目標。學習云計算、編碼技能和數據庫設計的基礎知識，是作為數據科學職業生涯的起點；比較考驗綜合能力：
編碼：熟練掌握編碼語言對于這個職位至關重要，系統地學習和練習這些技能。常見的編程語言包括 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 Scala。
關系和非關系數據庫：數據庫是最常見的數據存儲解決方案之一。你應該熟悉關系數據庫和非關系數據庫，以及它們的工作方式。
ETL（提取、轉換和加載）系統： ETL 是將數據從數據庫和其他來源移動到單個存儲庫（如數據倉庫）的過程。
數據存儲：并非所有類型的數據都應該以相同的方式存儲，尤其是在涉及大數據時。例如，當你為公司設計數據解決方案時，你會想知道何時使用海量數據和數據倉庫。
自動化和腳本：自動化是處理大數據的必要部分，因為組織能夠收集如此多的信息。你應該能夠編寫腳本來自動執行重復性任務。
機器學習：雖然機器學習更受數據科學家關注，但掌握基本概念有助于更好地了解團隊中數據科學家的需求。
大數據工具：數據工程師不僅僅使用常規數據。他們通常負責管理大數據。工具和技術在不斷發展，并因公司而異，一些流行的工具和技術包括 Hadoop、Hive 和 Kafka。
云計算：隨著公司越來越多地將物理服務器換成云服務，你需要了解云存儲和云計算。
數據安全：雖然一些公司可能有專門的數據安全團隊，但許多大數據工程師仍然會負責一些安全管理和存儲數據，以防止數據丟失或被盜。
數據工程領域是一個不斷發展的領域，它可以使大數據工程師的崗位更加復雜。但它也提供了更多的工作機會。
你可以擔任數據工程師、高級云數據工程師、高級數據工程師和大數據工程師等角色。
大數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用于建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程?；旧铣蔀閿祿?ldquo;構建者”是一個激動人心的時刻，如果你喜歡使用新工具并且可以跳出關系數據庫的框框思考，那么你將處于幫助公司適應該行業需求的主要位置。
