招聘大數據工程師

『壹』 大數據行業有哪些工作機會，招聘的崗位技能有哪些

想要學習大數據開發，第一件事並不是要找書籍或者是找視頻教程，而是要了解一下大數據行業前景，了解一下成為大數據工程師需要具備什麼樣的能力，掌握哪些技能我當初學習大數據之前也有過這樣的問題，作為一個過來人，今天就跟大家聊下大數據人才應該具備的技能。
首先我們要知道對於大數據開發工程師需要具備的技能，下面我們分別來說明：

用人單位對於大數據開發人才的能力要求有
技能要求：
1.精通JAVA開發語言，同時熟悉Python、Scala開發語言者優先；
2.熟悉Spark或Hadoop生態圈技術，具有源碼閱讀及二次開發工作經驗；精通Hadoop生態及高性能緩存相關的各種工具，有源碼開發實戰經驗者優先；
3.熟練使用SQL，熟悉資料庫原理，熟悉至少一種主流關系型資料庫；熟悉linux操作系統，熟練使用常用命令，熟練使用shell腳本；熟悉ETL開發，能熟練至少一種ETL（talend、kettle、ogg等）轉化開源工具者優先；
4.具有清晰的系統思維邏輯，對解決行業實際問題有濃厚興趣，具備良好的溝通協調能力及學習能力。
以上就是想要成為大數據人才需要具備的技能
那麼如何具備這些能力，怎麼學習了，對於大多數人來說，目前只有通過參加大數據的學習，才能夠系統的掌握以上的大數據技能，從而勝任大數據工程師的工作。

『貳』 大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責

在學習、工作、生活中，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，明確崗位職責能讓員工知曉和掌握崗位職責，能夠最大化的進行勞動用工管理，科學的進行人力配置，做到人盡其才、人崗匹配。我們該怎麼制定崗位職責呢？以下是我為大家整理的大數據開發工程師的基本職責-崗位職責，僅供參考，歡迎大家閱讀。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責1

職責：

1、參與大數據平台搭建以及項目技術架構。

2、數據分析，挖掘，模型具體的產品化；

3、根據產品需求，分析編寫和制定大數據相關解決方案

崗位要求：

1、計算機相關專業本科以上學歷，編程基礎扎實，有2年以上大數據開發經驗

2、熟悉Hadoop生態和體系架構，熟悉Flink、Spark，Hive等常用開源工具

3、熟悉Flume，kakfa，scribe等日誌收集體系

4、熟悉主流資料庫（Oracle、postgresql、Mysql、Sql Server）中的1種及以上，有較好的SQL性能調優經驗

5、有數據倉庫ETL經驗者優先

6、有用戶行為日誌採集、海量數據處理、數據建模方面經驗者優先

7、有持續學習的能力；喜歡開源軟體，樂於知識分享；對工作認真負責；可以獨立承擔較大工作壓力

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責2

職責：

1、數字貨幣領域數據統計分析，負責數字貨幣量化投資策略的設計、管理以及實際投資運作

2、與交易員對接，制定切實可行的的'策略測試計劃，開展新策略模型的開發和驗證

3、協助交易員進行交易、風險管理，並對實際交易結果進行量化的績效分析，推動交易自動化

4、上級交辦的其他工作

任職要求：

1、數學/計算機/金融專業畢業，有扎實的演算法和機器學習的理論基礎

2、有量化實盤交易經驗，具備豐富的數學建模經驗及較強的數據處理能力優先

3、對金融市場的價格波動有獨特理解和深入的量化分析，具備一定對沖策略研究經驗；

4、對數字貨幣領域感興趣，結果導向；

5、有網頁抓取和爬蟲程序編寫經驗者優先。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責3

職責：

1、大數據日誌分析系統的設計，選型和開發；

2、配合各業務給予數據支持，對產品和運營數據總結和優化；

3、處理用戶海量數據，提取、分析、歸納用戶屬性，行為等信息，完成分析結果；

4、發現並指出數據異常情況，分析數據合理性；

5、公司大數據基礎架構平台的運維，保障數據平台服務的穩定性和可用性；

6、大數據基礎架構平台的監控、資源管理、數據流管理；

7、基於數據分析的可預測的雲平台彈性擴展解決方案。

任職要求：

1、日誌分析數據系統實際經驗；

2、3年以上互聯網行業研發經驗，有使用Hadoop/hive/spark分析海量數據的能力；

3、掌握Hadoop、Flume，Kafka、Zookeeper、HBase、Spark的安裝與調試；

4、熟悉大數據周邊相關的資料庫系統，關系型資料庫和NoSQL。

5、掌握Linux操作系統的配置，管理及優化，能夠獨立排查及解決操作系統層的各類問題；

6、有良好的溝通能力，具備出色的規劃、執行力，強烈的責任感，以及優秀的學習能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責4

職責：

1、負責數據分析、加工、清理、處理程序的開發；

2、負責數據相關平台的搭建、維護和優化；

3、負責基於Hadoop/Spark/Hive/kafka等分布式計算平台實現離線分析、實時分析的計算框架的開發；

崗位要求：

1、本科學歷須211院校以上，碩士及以上學歷不限院校，計算機軟體及相關專業

2、熟悉Java和Scala語言、熟悉常用設計模式、具有代碼重構意識；

3、熟練使用hadoop、hbase、Kafka、hive、spark、presto，熟悉底層框架和實現原理；

4、使用Spark Streaming和Spark SQL進行數據處理，並具有SPARK SQL優化經驗；

5、需要有至少2年開發經驗，有flink開發經驗優先；

6、學習能力強，喜歡研究新技術，有團隊觀念，具備獨立解決問題的能力。

大數據開發工程師的基本職責-崗位職責5

職責：

1、負責大數據平台的基礎環境搭建與性能優化，完成平台的構建與維護、實時流計算平台、分布式調度、可視化報表等平台的架構與研發；

2、對各種開源框架進行深入的代碼剖析和優化；

3、參與大數據技術方案評審；

4、指導初中級大數據工程師工作；

崗位要求：

1、計算機相關專業全日制專科及以上學歷，具有3年或以上的分布式計算平台研發工作經驗；

2。對大數據相關組件：Hadoop、Spark、Hbase、Hive、Flink、Kafka、Flume等架構與底層實現有深入理解，具備相應的定製和研發能力，尤其需要精通Flink框架；

3。具備構建穩定的大數據基礎平台的能力，具備數據收集、數據清洗、數據倉庫建設、實時流計算等系統研發經驗；

4。對技術有熱情，有不錯的數據思維和敏感度，有一定的數據分析能力優先，對深度學習、機器學習有一定的了解優先；

5。工作有計劃性，責任心和執行能力強，具備高度的責任心、誠信的工作作風、優秀溝通能力及團隊精神。

『叄』 大數據分析工程師的工作該怎麼找

不少想學大數據分析，以及正在學大數據分析技術的朋友，想必都對於大數據分析工程師工作好找嗎，這個問題十分感興趣吧!畢竟這游槐是跟我們的工作息息相關的話題。筆者收到大家不少類似的提問留言，南邵計算機學院就具體講講，大數據分析工程師工作好找嗎，這個話題，解答大家心中的疑問。

1：當下圓拆我國大數據產業保持高速發展態勢，各級政府和企業大力推進，使得產業發展迎來「黃金期」，攜程、滴滴、網路等大型互聯網企業也在招聘大數據人才，目前國內有大概有30萬左右的數據人才，但是市場的需求量遠大於這個數字，大數據分析師在市場是極缺人才。

2：預計2023年，大數據人才需求將有大幅增長，供不應求的局面下，使得大數據分析師招聘的門檻比較低。盡管如此，大數據分析師的薪資待遇也十分可觀，目前在一線城市，對於沒有工作經驗的大數據人才的薪資也在8000左右，有2年工作經驗的月薪可達到橘磨棗15K，上不封頂。

3：綜合以上來看，大數據分析師的就業還是比較容易的，只要你通過參加大數據培訓，掌握了扎實的大數據分析技能，然後去找一份大數據工作是很輕松的。懂得利用大數據做決策的分析師，在將來，前途是毫無疑問的一片大好。

『肆』 現在大數據工作的薪資待遇怎麼樣

由於目前大數據人才匱乏抄，對於公司來說，很難招聘到合適的人才。因此很多企業會通過內部挖掘，所以薪資高那就不足為奇了。

大數據職業是現在均勻收入最高的職業，其從業人員均勻年薪已逾十萬元，有經驗的大數據工程師均勻年薪一般在12萬元以上。現在剛畢業學員的起薪基本是在8k-15k元的水平，有大數據相關工作經驗的學員，薪酬基本是15k-25k元的水平。如果就加米穀大數據零基礎班的學生的就業薪資來看，在成都的平均水平薪資在12k左右。

薪酬方面，以北京為例：北京2017年的薪酬，北京數據挖掘工程師工資中位數為：￥15166元/月，最低工資8K-10K，最高工資工資30-50K；北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，最高工資20K-30K；北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，最低工資10K-15K，最高工資無法確定。

『伍』 大數據可視化工程師有哪些要求

數據可視化的本質就是視覺對話。數據可視化將技術與藝術完美結合，藉助圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝通信息。

可視化的意義是幫助人更好的分析數據，信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，使分析結果可視化。

數據可視化的主要作用，在於通過圖形和色彩將關鍵數據和特徵直觀地傳達出來，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。而單純說"數據呈現"並不確切，因為數據可視化並非無差異地涵蓋所有數據，可視化的過程本身就已經加入了製作人的對問題的思考、理解、甚至是一些假設，而數據可視化則是通過一目瞭然的方式，幫助製作人獲得客觀數據層面的引導或者驗證。

大數據可視化工程師的崗位要求如下：

第一，需要是統計、應用數學、計算機科學等專業的本科及以上學歷。

第二，需要有實習經驗或者參加過大數據比賽者的經驗。

第三，要熟練掌握至少一種大數據工具，PYTHON/R或其他數據挖掘和數據展示軟體。

第四，要有良好的編寫數據分析報告的能力，對圖形效果的可視化，科學化，美觀化的具備一定能力。

關於大數據可視化工程師有哪些要求，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『陸』 大數據行業就業方向有哪些大數據技術就業崗位有哪些

方向：大數據開發方向，數據挖掘、數據分析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向

就業崗位：

1、大數據工程師

大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。

2、Hadoop開發工程師

職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。

3、大數據研發工程師

職位描述：

構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。

4、大數據架構師

大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。

5、大數據分析師

工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

『柒』 大數據工程師未來職業規劃

想了解數據分析工程師的職業規劃或學習計劃，由此來提升自己的技能和專業知識，我覺得最准確最有針對性一個方法就是查閱招聘崗位的工作要求，這樣我們就可以有的放矢地好好專研自己的學習。我們看一下以下這條招聘要求：
1.負責大數據平台的規劃、分析、設計工作，把握整體架構，進行相關技術方案文檔的撰寫；
2.負責大數據平台的部署、開發、維護工作；
3.與BI分析人員協作，完成面向業務目標的數據分析模型定義和演算法實施工作；
4.承擔相關技術領域的探索與儲備。
任職要求：
1.大學本科以上學歷，熟練掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各種常用數據結構及演算法，對linux下的網路資料庫開發有足夠經驗；
3.有2年以上C++實戰經驗者優先；
4.有大數據挖據方面經驗和技能者優先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善於與其他部門的成員溝通、協作。
還有一個招聘要求是：
崗位職責：
1、理解並挖掘用戶需求，進行數據建模；
2、利用專業統計、分析工具從海量數據中總結規律、挖掘潛在價值，提供決策依據。
任職要求：
1、數學類、統計類、計算機類、人工智慧類相關專業本科及以上學歷，2年左右專職數據分析、挖掘經驗，優秀的應屆碩士也可；
2、良好的數據敏感性，善於從海量數據中提取有效信息進行分析挖掘和建模；
3、熟練掌握任一種分析工具，例SPSS、SAS、R語言、MatLab；
4、熟悉資料庫技術，如oracle、SQL、MongoDB；
5、對於數學建模、數據挖掘、Hadoop大數據有經驗者優先。
我想，你看到這，應該是對數據分析工程師有了非常明晰的看法，好好加油ba !

『捌』 大數據工程師一個月多少錢

做大數據工程師真實月薪薪酬平均16500元/月,一年收入19.8萬 做大數據工程師工作有前途嗎:平均年薪19.8萬元,最高36萬-60萬。

大數據工程師一個月多少錢
大數據開發工程師的薪資水平處於6000-50000元不等。3-5年工作經歷的招聘需求最為旺盛，達到40%。應舉者芹屆畢業生的需求最少，僅有5%。最新調查顯示，大數據工程師的薪資整體嫌雀仍處於上升水平。以北京地區為例，北京地區大數據相關工作的平均月薪為22050元，三正畢成以上的大數據從業者月薪位於30K-50K區間，將近20%的大數據從業者的月薪處於20K-30K區間，10K-20K的從業者人數佔比達到了三成。

無論做什行業都是經驗越多越吃香，大數據也是一樣，大數據工程師隨工作年限的增加，你的經歷會為你的薪資賦值。