大数据开发技术岗位招聘

简述信息一览：

• 1、大数据有哪些工作岗位?
• 2、与大数据相关的工作职位有哪些
• 3、学大数据好找工作吗?
• 4、想成为大数据开发工程师有哪些要求?
• 5、大数据哪里好就业?

大数据有哪些工作岗位?

大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。

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。

能够使用djs在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

大数据方向挣钱多的岗位 （1）大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。

与大数据相关的工作职位有哪些

1、大数据开发工程师 开发，建设，测试和维护架构，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与产品开发等。

2、大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。

3、大数据的就业方向有哪些 大数据开发工程师 大数据开发工程师：统计；精简到两类指标：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。

4、大数据开发工程师 主要负责数据模型的ETL开发、数据平台建设；面向业务的数据提取、分析、报表、挖掘等系统设计和开发工作。

5、大数据可视化工程师岗位职责：依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。依据方案和技术选型制作可视化样例。配合视觉设计人员完善可视化样例。

6、大数据开发工程师 该工作岗位主要负责企业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与产品开发等。

学大数据好找工作吗?

数据科学与大数据技术专业就业机会很多，只要学得好，找工作就不是很难。毕业生能在***机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。

大数据技术是当前非常热门的技术领域之一，其就业前景非常广阔。大数据技术可以应用于众多行业和领域，例如金融、医疗、电子商务、物流、教育等。

学大数据是很好找工作的，就业方向比较多，比如大数据开发、大数据分析、系统研发等，可以从事的岗位有大数据开发工程师、大数据分析师、大数据系统研发工程师等等。

所谓的大数据，不是为了好找工作，而是为了一些统计上的需要，例如社情民意的调查，统计学研究需要等。当然工作与失业率也可以由大数据来提供支撑。

尚硅谷大数据培训出来好找工作。大数据程序员的工作是比较容易找到的，因为开发市场在不断的发展，企业对大数据程序员的开发技术要求在逐渐的提高，对其需求量也在不断的增多。

想成为大数据开发工程师有哪些要求?

具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；（3）通过中级实践应用能力考核。

编码 编码与开发能力是作为大数据工程师的重要要求，主要掌握Java、Scala、Python三门语言，这在大数据当中非常关键。

编程能力 大数据开发，是需要编程的，主要是Java用的比较多。掌握主流大数据技术框架和组件 目前行业当中Hadoop+Spark占主流，Storm、Flink也有的，这些是大数据开发工程师的核心技能要求。

有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。 有爬虫系统开发经验者优先。至于需要哪些证书看公司招聘要求吧，每个公司要求不同，目前大数据开发工程师市面上统一可用的证书还没有。

大数据哪里好就业?

1、该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据***集、管理、分析与挖掘方面的工作。

2、大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域工作人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。

3、建议可以去北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等一线及二线城市发展，现在不仅一线城市对数据科学人才需求大，二三线城市的需求量也在增多。这里再给大家普及一些大数据的知识。

4、互联网金融：互联网金融是大数据应用的重要领域之一，通过大数据分析可以更好地进行风控、营销和运营等。电商行业：电商行业通过对用户行为、交易数据等进行大数据分析，可以更好地进行精准营销和个性化推荐。

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