大数据工程师(产品运营岗)
产品开发部数据工程师岗位描述
产品开发部数据工程师岗位描述一、岗位概述数据工程师在产品开发部门是一个非常重要的角色，负责构建和维护数据处理系统，以支持产品开发和业务运营。
数据工程师需要具备扎实的数据分析和处理能力，能够理解产品需求和业务场景，并通过数据的收集、清洗、转换和存储，为产品和业务提供可靠的数据支持。
二、主要职责1.设计和维护数据处理系统2.收集、清洗和转换数据3.构建数据仓库和数据模型4.与产品经理和开发团队合作，制定数据需求和架构5.优化数据查询和分析性能6.撰写数据处理和数据模型的技术文档三、基本要求1.计算机或相关专业本科及以上学历2.熟练掌握SQL等数据处理语言3.熟悉数据仓库和数据模型设计4.有丰富的数据处理和ETL经验5.具备良好的沟通和团队合作能力6.有产品开发或业务分析经验者优先四、薪资待遇根据个人能力和经验，薪资待遇从15K-40K不等，具体面议。
五、发展前景数据工程师是一个充满挑战和机遇的岗位，具有很大的发展潜力。
随着大数据和人工智能的发展，数据工程师的需求会越来越大，工作前景广阔。
在公司内部，数据工程师也有很好的晋升机会，可以晋升为数据架构师、数据科学家等高级别职位。
六、工作环境产品开发部门是一个充满活力和创新的团队，工作氛围轻松友好。
团队成员之间相互合作，互帮互助，享受到不断学习和成长的机会。
公司提供良好的福利和晋升机会，员工工作稳定性高。
七、如何申请如果您对我们的岗位感兴趣，并符合以上要求，欢迎随时通过公司招聘网站或邮件等方式联系我们，我们将安排专业人员与您详细沟通，并对您的申请进行评估和安排面试。
期待您的加入，共同开创美好的未来。
八、技能要求数据工程师需要掌握多种技能，包括但不限于：1. 数据处理语言：熟练掌握SQL、Python、R等数据处理语言，能够用来对数据进行清洗、处理和分析。
2. 数据仓库和数据模型设计：了解数据仓库的结构和设计原理，能够构建合理的数据模型，提供高效的数据存储和查询支持。
地方高校数据科学与大数据技术专业课程设置的研究——以湖北工程学院为例
随着互联网技术的不断发展，社会媒体以及各种经济和社会活动产生了海量的数据，数据的类型呈现多样化的形态，既包括结构化数据，也包括非结构化数据，如音频、图像和视频等。
对这些数据进行充分利用，不仅需要数据科学理论上的发展，还需要大量掌握数据科学技术的专业人才。
自2016年2月教育部批准北京大学、对外经济贸易大学和中南大学等高校开设数据科学与大数据技术专业起，许多高校纷纷设立数据科学与大数据技术专业。
截至目前，我国共有500多所高校获批设立该专业。
从众多高校开设的情况来看，数据科学和大数据技术专业的设立主要分布在计算机学院、数学与统计学院、商学院和信息学院，也有的学校开设在理学院。
数据科学与大数据技术专业以传统的数学、统计学和计算机科学为三大支撑学科，并且涉及多学科的特定知识，也出现了许多处理大数据的技术和平台。
由于数据科学与大数据技术专业开设时间较短，很多高校还处在摸索阶段，没有太多可借鉴的经验。
如果只是修改数学专业、统计学专业和计算机专业的培养方案，不从具体实施方面着手操作，很难培养出符合国家和地方经济发展、符合市场需求的专业人才。
一些作者对此进行了有益的探索，2018年朝乐门等[1]研究了数据科学与大数据技术专业的特色课程，2019年孙书韬等[2]分析了北美知名大学数据科学专业课程体系，文献[3][4][5]探讨了计算机学院和信息学院数据科学与大数据技术专业的课程体系，文献[6]分析了大数据专业课程体系设计中存在的主要问题，提出了“软”“硬”两套课程体系路线。
湖北工程学院是第三批成功申请数据科学与大数据技术专业的学校之一，该专业由湖北工程学院数学与统计学院负责申报，开设在数学与统计学院。
经过这两三年的探索和实践，对该专业已积累了一定的经验。
下面就以湖北工程地方高校数据科学与大数据技术专业课程设置的研究——以湖北工程学院为例潘保国吴舒展（湖北工程学院数学与统计学院湖北·孝感432000）摘要：数据科学与大数据技术专业是因互联网技术的快速发展而产生的新专业，该专业以数学、统计学和计算机科学为三大主要支撑学科。
ai人工智能职业都有哪些
ai人工智能职业都有哪些ai人工智能职业都有哪些学人工智能可以从事ai职业、计算机行业、专业培训机构的讲师等。
人工智能的发展方向有科研机构(机器人研究所)软硬件开发人员、AI相关的计算机语言开发人员、专业培训机构的讲师，都是在北上广深这些一线的大城市，可以在优秀的大厂了做搜索方向等工作。
学人工智能以后从事什么工作1、算法工程师。
进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。
2、程序开发工程师。
一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。
3、人工智能运维工程师。
大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。
4、智能机器人研发工程师。
研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。
工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。
5、AI硬件专家。
AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。
大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
人工智能专业主要是学什么的目前人工智能专业的学习内容有：机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程(较好有数据结构基础)从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的，不过前置的课程在中专本科期间都有学习过，如信号处理，线性代数，微积分这些，如果你在学校期间，这部分的内容学习的不错，那么恭喜你了，你的基础不错。
可以专心学习后面机器学习、深度学习相关的内容了。
人工智能专业就业方向及就业前景怎么样1人工智能专业就业方向是什么人工智能专业的就业方向：(1) 算法工程师，进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
大数据工程师是干什么的
数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分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，不同的方向需要具备不同的知识结构，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域，分别是大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。
大数据工程师是做什么的?分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时的重要三大任务：找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。
找出过去事件的特征，非常大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。
通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。
找出优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。
负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark 等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护。
负责数据仓库设计，数据ETL的设计、开发和性能优化。
参与构建大数据平台，依托大数据技术建设用户画像。
除开以上是需要负责处理的工作，还需要负责分析新的数据需求，完成数据处理的设计(文档)和实现。
对大数据应用产品设计及解决方案设计，通过大数据挖掘用户需求。
负责数据处理程序设计框架改善，数据处理性能优化, 系统数据处理的能力提高等。
大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。
从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集-> 数据清洗-> 数据存储-> 数据分析统计-> 数据可视化等几个方面工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。
大数据工程师需要掌握哪些技能?由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。
大数据开发工程师的主要职责（精选28篇）
大数据开发工程师的主要职责（精选28篇）大数据开发工程师的主要职责篇1职责：1、负责公司大数据平台建设;2、根据业务需求，制定数据仓库和数据分析平台的实施和持续更新;3、攻克技术难关，保证大数据系统的稳定运行;4、完成大数据产品的开发。
职位要求：1、计算机相关专业全日制专科及以上学历，大数据相关经验;2、熟悉Java或Scala语言，熟悉Spark，Hadoop，Kafka，Hive，HBase，ZooKeeper等大数据相关技术;3、精通SQL语句并对Redis，Mongodb等NoSQL数据库有一定经验;4、对于高并发、高稳定可用性、性能、大数据处理有过实际项目产品经验者优先;5、责任心强，工作踏实，有团队协作精神，沟通能力强者优先。
大数据开发工程师的主要职责篇2职责：1、负责基于Hadoop/Spark平台架构的开发、设计和布局 ;2、完成系统框架的设计和核心代码的编写;3、针对海量的用户行为数据进行统计、分析与挖掘，不断提高系统运行效率;4、负责对数据进行分析，为项目组提供大数据技术指导及分析手段支撑;5、负责大数据平台的性能监控和持续优化;针对需求提供大数据分析技术解决方案 ;6、大数据平台的运维工作，持续完善大数据平台，保证稳定性、安全性;7、熟练使用大数据ETL数据抽取工具;8、领导安排的其他工作。
任职资格：1、 3年互联网行业开发经验，计算机或相关专业本科以上学历;2、精通Hadoop大数据平台架构，具有扎实的Java/Python等开发语言;并可以开发高效可靠的代码;3、具有较强的数据分析、数据挖掘的能力;4、熟悉spark、Hive、storm等计算框架者优先，对分布式存储和计算原理有较深的理解;5、严密的数学思维、突出的分析和归纳能力、优秀的沟通表达能;6、个性开朗，对技术钻研好学、逻辑思维能力强，沟通能力优秀，有团队合作精神。
大数据开发工程师的主要职责篇3职责：1.负责公司环保大数据平台的架构与搭建;2.负责需求分析，根据客户应用需求规划大数据平台架构;3.负责将大数据平台部署至私有服务器群、私有云或公有云;4.负责在企业内部进行数据平台原型开发与数据实时交互、存储性能测试;5.负责与数据挖掘算法交互的架构设计与开发。
大数据开发工程师招聘面试题与参考回答(某大型集团公司)
招聘大数据开发工程师面试题与参考回答(某大型集团公司)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简述大数据技术在现代企业中的应用及其对企业竞争力的影响。
第二题问题：您在过往的工作中，是否遇到过数据量极大，导致数据处理和分析效率低下的问题？如果是，您是如何解决这个问题的？第三题题目：请描述一下您在以往项目中使用大数据技术解决过的一个具体问题。
详细说明问题背景、您采用的大数据技术、实施过程以及最终取得的成果。
第四题题目：请解释什么是MapReduce，并描述一个场景，在这个场景中使用MapReduce可以极大地提高数据处理效率。
请同时指出在这个场景中Map和Reduce两个阶段是如何工作的，并说明这样做的优势。
第五题题目：请描述一下您在以往项目中遇到的大数据开发过程中最复杂的技术挑战，以及您是如何解决这个问题的。
第六题题目：请解释什么是MapReduce，并描述一个实际场景，在该场景中使用MapReduce可以有效地处理大数据集。
请同时指出MapReduce模型中的主要步骤，并简要说明每个步骤的作用。
第七题题目：请描述一次您在项目中遇到的大数据处理挑战，包括挑战的具体内容、您是如何分析问题的、以及您最终采取的解决方案和效果。
第八题题目：请解释什么是MapReduce，并且举例说明在一个大数据处理场景中如何使用MapReduce来解决实际问题。
在您的解释中，请务必涵盖MapReduce的主要组成部分及其工作流程。
1.Map（映射）阶段：在这个阶段，原始的大数据集被分成若干个小块分发到不同的节点上。
每个节点上的程序对分配给自己的数据进行处理，产生中间键值对。
这些键值对随后会被排序并且传递到下个阶段。
2.Reduce（规约）阶段：在这个阶段，来自Map阶段的数据被重新组织，使得相同键的所有值都被组合在一起。
接下来，reduce函数会处理这些键对应的多个值，并将它们转化为最终的结果输出。
1.Map阶段：首先，系统将整个购买记录数据集分割成多个片段，并将这些片段发送到不同的Map任务中。
中国移动 大数据运营工程师 岗位要求
我国移动大数据运营工程师岗位要求一、前言作为大数据时代的信息领域，我国移动需要大数据运营工程师来处理和管理海量的数据，以更好地为用户提供服务。
然而，这一岗位到底需要哪些技能和素质呢？接下来，我们将从技术能力、工作经验、沟通能力以及个人品质等多个方面进行评估，来更全面地了解我国移动大数据运营工程师这一职位的岗位要求。
二、技术能力1. 数据处理能力：大数据运营工程师需要具备扎实的数据处理能力，能够利用大数据相关技术进行数据的提取、清洗、分析和挖掘，以及对数据进行存储与管理。
拥有扎实的数据分析能力，熟练使用Hadoop、Spark、Flink等大数据处理工具和技术。
2. 数据建模能力：具备数据建模的能力，可以根据业务需求进行数据模型的设计和建立，能够进行数据挖掘和机器学习的相关工作，构建有效的数据模型来支持业务发展。
3. 数据可视化能力：能够利用数据可视化工具，对处理后的数据进行可视化展现，使数据更直观地呈现给相关部门或决策者，以支持业务决策。
三、工作经验1. 大数据项目经验：具备大规模数据处理项目的实际操作经验，包括数据采集、清洗、处理、分析和可视化等环节，能够独立完成大数据项目的规划与执行。
2. 数据仓库建设经验：具备数据仓库建设与管理经验，包括ETL流程设计、数据模型建立及优化，对数据质量进行监控和保障，推动数据治理工作。
3. 数据安全经验：了解数据安全相关的工作，包括数据加密、权限管理等内容，能够保障数据的安全性和完整性。
四、沟通能力1. 团队合作：具备较强的团队合作精神和沟通协调能力，能够与产品、研发、运营等多个部门协同工作，推动数据相关项目的实施。
2. 报告撰写：具备撰写数据分析报告和技术文档的能力，能够清晰准确地向管理层和项目组成员传达数据分析结果和项目进展情况。
五、个人品质1. 学习意愿：具有较强的学习能力和自我驱动力，能够不断学习新的数据技术和方法，提升自身的专业素养。
2. 解决问题：具备独立分析和解决问题的能力，能够在面对困难和挑战时保持积极的态度，找到有效的解决方案。
ai相对应的岗位
AI相对应的岗位
AI技术应用的普及，产生了许多与之相关的岗位。
以下是一些常见的AI相关岗位：
1.算法工程师：进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应
用、智能决策等技术的应用。
2.程序开发工程师：一方面需要完成算法实现，另一方面需要完成项目的落
地，完成各个功能模块的整合。
3.人工智能运维工程师：涉及大数据与AI产品的运营、运维产品的研发，
相关组件的运维工具系统的开发与建设，以及提供大数据与AI云产品的客户支持。
4.智能机器人研发工程师：主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设
计研发等。
5.AI硬件专家：负责创建AI硬件（如芯片）的工业操作工作。
6.人工智能产品经理：负责公司内人工智能产品的竞品分析、用户研究、产
品方案策划及落地。
7.测试工程师：负责公司内人工智能产品的测试工作，保障产品的质量。
8.机器学习工程师：进行算法设计和系统开发。
9.人工智能伦理专家：随着人工智能应用越来越广泛，对于人工智能伦理问
题的研究和探讨将越来越受到重视。
10.智能家居设计师：设计和开发能够满足人们生活需求的智能家居设备。
11.医疗数据分析师：分析和解释各种医疗数据，以帮助医疗决策。
此外，随着AI技术在各行业的广泛应用，许多传统的岗位也可能会受到影
响和转变，例如流水线工人、装配工、货车司机、服务员等岗位可能会逐渐被AI 和机器人所替代。
因此，未来将会有更多的岗位需要具备AI技能或知识，以适应这一发展趋势。
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部门：
岗位名称:大数据工程师
招聘人数：
年薪区间：
主要岗位职责:1、负责大数 Nhomakorabea平台对外合作的应用规划。
2、负责大数据产品的设计、管理、宣传及品牌推广。
3、对数据产品研发进行统一管理及开展数据产品的运营分析。
4、负责配合总部及各区域分公司大数据业务的售前和售后工作；
5、负责制定大数据产品价格体系。
6、具备大数据运营规划者优先。
6、编制大数据应用年度收入预算计划。
任职资格要求（包括但不限于以下选项）：
1、本科及以上学历
2、有较强的创意策划和文案撰写能力，能策划出兼具落地性和创新性的大数据产品；
3、熟悉策略策划与制定，对用户需求敏感；
4、有很强的执行力、具有较好的沟通能力和团队协作能力；
5、思维活跃，善于沟通和分析，态度积极向上，具备不断创新的能力、谦虚学习能力；