大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了壹些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。
在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麽成熟，於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調數據庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人壹些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司裏出現的Title，我們將其統稱為“大數據工程師”。
壹、大數據工程師做什麽？
用阿裏巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是壹群“玩數據”的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。
因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
找出過去事件的特征
大數據工程師壹個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特征。
預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。
找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
二、需要具備的能力
數學及統計學相關的背景
計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的壹些必備要素。
對特定應用領域或行業的知識
在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。