数据发掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户剖析专家等都可统称为“大数据工程师”。
大数据工程师有不少细分方向，不同的方向需求具有不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个详细的作业范畴，分别是大数据底层渠道研制、大数据使用开发、大数据分析和大数据运维。
大数据工程师是做什么的？
剖析前史、猜测未来、优化挑选，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大使命：
找出曩昔事情的特征：
大数据工程师一个很重要的作业，便是经过剖析数据来找出曩昔事情的特征。找出曩昔事情的特征，最大的作用是能够协助企业更好地知道顾客。经过剖析用户以往的行为轨道，就能够了解这个人，并猜测他的行为。
猜测未来可能发生的工作：
经过引进关键因素，大数据工程师能够猜测未来的消费趋势。
找出最优化的成果：
依据不同企业的事务性质，大数据工程师能够经过数据剖析来到达不同的意图。
在工作岗位上，大数据工程师需求根据Hadoop，Spark等构建数据剖析渠道，进行规划、开发分布式核算事务。担任大数据渠道(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的建立，功能调优和日常保护。担任数据仓库规划，数据ETL的规划、开发和功能优化。参加构建大数据渠道，依托大数据技能建造用户画像。
除开以上是需求担任处理的作业，还需求担任剖析新的数据需求，完结数据处理的规划(文档)和完成。对大数据使用产品规划及处理方案规划，经过大数据发掘用户需求。担任数据处理程序规划结构改进，数据处理功能优化, 体系数据处理的才能提高级
大数据工程师需求把握哪些技术？
因为国内的大数据作业还处在一个有待开发的阶段，因而能从其间挖掘出多少价值彻底取决于工程师的个人能力。
现已身处这个职业的专家给出了一些人才需求的大体结构，包含要有计算机编码才能、数学及统计学相关布景；学历并不是最主要的要素，能有大规模处理数据的经历并且有喜爱在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个作业。此之，一个优异的大数据工程师要具有必定的逻辑剖析才能，并能敏捷定位某个商业问题的要害特点和决定要素。
学习才能能协助大数据工程师快速习惯不同的项目，并在短时间内成为这个范畴的数据专家；交流才能则能让他们的作业展开地更顺畅，由于大数据工程师的作业首要分为两种方法：由市场部驱动和由数据剖析部分驱动，前者需求常常向产品司理了解开发需求，后者则需求找运营部了解数据模型实践转化的状况。
大数据使用开发工程师是大数据范畴一个比较抢手的岗位，有很多的传统使用需求进行大数据改造，因而大数据使用开发岗位有较多的人才需求。这个岗位需求把握的知识结构包含大数据渠道体系结构，比方现在常见的Hadoop、Spark渠道，以及很多组件的功用和使用，别的还需求把握至少一门编程言语，比方Java、Python、Scala等。
大数据剖析工程师是大数据范畴非常重要的岗位，由于大数据的中心之一是数据价值化，而数据价值化的中心则在于数据的剖析和使用。大数据剖析工程师需求把握的知识结构包含算法规划、编程言语以及出现东西，算法规划是大数据剖析师需求把握的要点内容，而编程言语的效果则是完结算法的完成。别的，大数据剖析师还需求把握一些常见的剖析东西。
大数据运维工程师的首要作业内容是建立大数据渠道、布置大数据功用组件、装备网络环境和硬件环境、保护大数据渠道，大数据运维工程师需求具有的知识结构包含计算机网络、大数据渠道体系结构、编程言语（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需求对数据库有深化的了解。
因为现在大数据人才匮乏，关于公司来说，很难招聘到适宜的人才：既要有高学历，一起最好还有大规模数据处理经历。因而许多企业会经过内部发掘。工作开展途径上，大多数公司的数据部分一般都是扁平化的层级形式，大致分为数据分析师、资深研究员、部分总监3个等级。大公司或许依照应用领域的维度来区分不同团队，而在小公司则需求身兼数职。
库学科技成立于2009年，是一家综合性的互联网公司，公司总部在北京大兴区，公司的主要业务涉互联网软件开发，数据库、人工智能、新媒体运营等领域，主要是为国内的中大型互联网公司，提供技术人员的定向入职输送，与国内大型企业做联合定岗招聘，与岗位需求相结合通过短期实训达到企业岗位要求的合格的工程师。