数据研发岗位有哪些

‘壹’ 研发部门有哪些岗位

研发部门有程序员、系统分析员、硬件工程师、硬件测试工程师、软件工程师岗位。程序员，顾名思义，主要是编写程序，是计算机专业入行需要练好的基本功，程序员的职责就是如何更好更快的实现这些小块。系统分析员的技能要求他必须要懂得如何写程序，重心在于如何把一个很大的项目切割成适合个人的小块，然后将这些小块组织起来。

研发部岗位职责

协助部门主管承担部门事务性管理工作统计数据、编制报告等，负责研发部文件资料如，电器图纸、机械图纸、BOM表等的整理、收发、分类归档及受控，做到随时可提供查阅，负责研发办公用品管理、固定资产管理。

负责研发样机管理，包括样机的登录、保管、维护以及样品室管理，负责整理项目档案，并进行分类管理，保证电子档案目录与书面档案一致，其它日常工作考勤、绩效、报销、会议通知。

‘贰’ 大数据就业岗位有哪些

大数据方面的就业主要有三大方向：

一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。

2大数据热门专业

1、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

2、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以十分有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

3、数据安全研究 数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

4、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

‘叁’ 大数据开发工程师以后可以从事哪些岗位

大数据开发工程师，其实包括的具体的岗位很多，包括：大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师等等，都可以算是大数据开发工程师的范畴。

‘肆’ 大数据工作岗位有哪些 就业方向是什么

大数据工作岗位主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。大数据的就业前景很好，未来发展十分广阔。

大数据毕业找哪些工作

大数据工作1、大数据开发工程师

架构的开发、构建、测试和维护；负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计和产品开发等。

大数据工作2、数据分析师

收集、处理和执行统计数据分析；应用工具提取、分析、呈现数据，实现数据的业务意义，需要业务理解和工具应用能力。

大数据工作3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现；商业智能、用户体验分析、用户流失预测等；除了强大的迹则灶数学和统计能力，对算法代码实现也有很高的要求。

大数据工作4、数据架构师

需求分析、平台选择、技术架构设计、应用设计与开发、测试与部署；先进的算法设计和优化；需要具备数据相关的系统设计和优化、平台级开发和架构设计能力。

大数据工作5、数据库开发

根据客户需求设计、开发和实现数据库系统，通过理想的接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能和效率等。

大数据工作6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理、故障排除、数据备份、数据恢复等。

大数据工作7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率，挖掘数据价值，实现数据到知识的转化。

大数据工作8、数据产品经理

结合数据和业务，做数据产品；平台线提供基础平台和通用数据工具，业务线提供更贴近业务的分析框架和数据应用。

大数据专盯知业就业前景怎么样

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，姿扮大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。

大数据开发工作岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的工作机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

‘伍’ 大数据工程有哪些岗位领域

从岗位来看，由大数据开发、挖掘、算法、分析、到架构。从级别来看，从工程师、高级工程师，再到架构师，甚至到科学家。而且，契合不同的行业领域，又有专属于这些行业的岗位衍生，如涉及金融领域的数据分析师等。

大数据的相关工作岗位有很多，有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等，下面就讲讲其中的几个岗位。

数据分析师：日常工作内容有三个方面，第一是临时取数,第二是报表的需求分析，第三是业务专题分析。

数据挖掘工程师：日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究,第二是个性化推荐算法,第三是风控领域应用的模型,第四是产品的知识库,第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。

数据产品经理：日常工作内容：第一是大数据平台的建设，让获取数据、使用数据更加容易，构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控，提高决策效率，降低运营成本，提升应收水平;第二是数据需求分析，形成数据产品，对内可以提升效率，控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值的变现。

大数据研发工程师：这个岗位是需求量最大的，日常工作内容有三个方面：第一是数据的采集，比如爬虫、日志采集等;第二是数据预处理、ETL工作，比如数据清洗、转换、集成、规约等;第三是大数据应用和可视化的开发。

此外，现在越来越多的行业领域也涉猎大数据,通常来说它们可以被大致分为两类：大数据工程与大数据分析。而这些领域互相独立又互相关联。

而随着AI(人工智能)的到来，未来大数据需要依赖于云计算平台海量的计算能力，同时通过大数据给人工智能提供内容。所以在未来十年，云计算，大数据，人工智能是这个时代对社会影响最深远的技术，为此我们需要提前做好准备。

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