大数据工程师需要具备良好的沟通能力、出色的分析和解决问题的能力；强烈的进取精神和团队合作精神;和数据库系统的基本理论知识。数据工程是一项战略性工作，其职责包括构建高性能算法、预测模型和概念验证，以及开发数据建模和挖掘所需的数据集流程。下面有更详细的介绍一起往下看把。
大数据工程师需要做什么工作？
1、负责大数据领域的场景化解决方案开发及相关模块测试；
2、负责核心功能需求分析和设计、编码、单元测试和功能交付；
3、参与数据平台的设计与开发，构建高效稳健的数据计算系统，保障高可用、稳定、低延迟的优质服务体验；
4、负责大数据平台服务组件的建设和维护，优化现有技术框架，形成可配置、可复用的数据技术能力；
5、通过数据模型跟踪分析业务结果，为业务提出优化解决方案；
6、深度参与大数据Hadoop、Yarn、Spark、Hive、HBase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平台等组件的开发、交付和解决方案支持；
7、探索云服务实现的前沿技术，负责大数据服务的架构设计、开发、测试和运维。
成为一名大数据工程师是一个与跨学科团队合作的机会，与数据架构师、建模师和 IT 专家密切合作以实现不同的项目目标。学习云计算、编码技能和数据库设计的基础知识是数据科学职业生涯的起点;比较测试综合能力：
编码：熟练掌握编码语言对于这个职位至关重要，并系统地学习和练习这些技能。常见的编程语言有SQL、NoSQL、Python、Java、R、Scala。
关系和非关系数据库：数据库是最常见的数据存储解决方案之一。您应该熟悉关系和非关系数据库以及它们的工作原理。
ETL(提取、转换和加载)系统：ETL 是将数据从数据库和其他来源移动到单个存储库(例如数据仓库)的过程。
数据存储：并非所有类型的数据都应该以相同的方式存储，尤其是在涉及大数据时。例如，当您为公司设计数据解决方案时，您会想知道何时使用海量数据和数据仓库。
自动化和脚本：自动化是处理大数据的必要部分，因为组织能够收集大量信息。您应该能够编写脚本来自动执行重复性任务。
机器学习：虽然机器学习更多地是数据科学家关注的焦点，但掌握基本概念可以帮助您更好地了解团队中数据科学家的需求。
大数据工具：数据工程师不仅仅使用常规数据。他们通常负责管理大数据。工具和技术在不断发展，并且因公司而异，其中一些流行的工具和技术包括 Hadoop、Hive 和 Kafka。
云计算：随着公司越来越多地将物理服务器替换为云服务，您需要了解云存储和云计算。
数据安全：虽然一些公司可能有专门的数据安全团队，但许多大数据工程师仍然安全地管理和存储数据，以防止数据丢失或被盗。
数据工程领域是一个不断发展的领域，可能会使大数据工程师的角色复杂化。但它也提供了更多的工作机会。
可以担任数据工程师、高级云数据工程师、高级数据工程师和大数据工程师等职位。
