大數據it工程師招聘信息

㈠ 大數據技術與應用就業方向 有哪些崗位

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的，比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域。

就業方向有兩個去向

（1）行業客戶：對大數據處理有需求的各行業部門，如銀行、商業機構、電信、電商公司等，從事數據採集、管理、分析與挖掘工作

（2）專業公司：專門為行業客戶提供大數據服務的專業化公司，比如管理咨詢公司，信息咨詢公司、還有從事大數據技術和產品研發與服務的高科技公司，如網路、阿里、騰訊等。

具體的崗位有

（1）大數據工程師：從事數據採集與管理工作，需要較強的IT專業能力，這個崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數據）、ETL工程師等，關鍵看其崗位職責和技能需求，別看名字。應屆生月薪平均在10k以上，

（2）大數據分析師：從事數據資源開發與利用，主要工作是數據分析、和數據挖掘，能出圖表、出報告。需要數量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進行數據分析，就更好了，比如python或R. 這個崗位也有別名，比如數據分析師，商務智能分析師。應屆生月薪大約在8k以上。

（3）演算法工程師：從事機器學習，構建人工智慧模型，也稱機器學習工程師，在商業領域，也有稱為商務智能工程師的。該崗位需要很強的數學分析能力和編程能力，是三個崗位中的金領職位，也是月薪最高的職位，應屆生月薪目前在15K以上。

大數據的前景是非常好的

1、有一個體面的學歷

首先我們一定要知道大數據屬於高科技領域，在這方面所要求的起步是非常高的，所以應局畢業生應該盡量有一個較高的學歷，雖然高學歷並不能代表高能力，但這最起碼可以代表一個敲門磚，如果沒有高學歷的話是很難進入這個行業的，因此我建議大家在這方面要多努力一下。

2、有真本領

僅僅有一個體面的學歷是不夠的，想要找到一份好的工作，而且非常有發展的話，需要有一定的真本領，也就是說我們在這個領域方面的專業技術一定要非常強，上面我們所提到的王堅就是在計算機領域非常厲害的一個人，因此我建議大家多注重一下自己專業技能的鍛煉。

3、有推薦人

在畢業之後想要快速的在一家非常好的公司就業的話，我建議最好的方法是有一個推薦人幫助你推薦一下，對於人脈資源比較貧乏的大學生來說，我們可以在實習階段多幫別人做一做事，用以打通我們的人脈關系，這樣在就業的時候會顯得更加容易一些。

㈡ 大數據時代，IT行業8大的熱門崗位哪一個適合你

1、演算法工程師
何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題，演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解，其效率的高低與演算法息息相關。
在數學和計算機科學之中，演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時代，演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務，開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖，設計數據挖掘演算法。
演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
2、商業智能分析師
演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出，IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員，其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。
商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。
商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要，擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才，在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。
3、數據挖掘工程師
數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(DavidSelinger)創辦的數據挖掘公司，將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產品推薦引擎系統，也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。
4、咨詢顧問
任何業務部門和任何行業企業，都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代，業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下，IT系統的規劃部署和運維，都要有更為精通的專業人士才能勝任，並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。
紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedicalcenter)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示，他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工，他說："新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。"當然，這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能，但管中規豹我們不難發現，無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。
5、網路工程師
網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業，網路技術一直以來就處於急需之中，美國人力資源公司羅勃海佛國際(RobertHalfInternational)第三季度IT招聘指數和技能報告指出，網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說，網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。
另一方面，IPv6標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展，使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向，相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。
6、移動應用開發工程師
移動應用開發，會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶，移動智能終端用戶超過4億，在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。
移動平台智能系統較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上，一些前所未見的新奇應用也開始出現，並日漸增多。
移動應用開發，由於存有多個平台系統，因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是，當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統，在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機，而堅定選擇iOS平台的的開發工程師，也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有，使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題，移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。
7、軟體工程設計師
近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮，大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。
PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等，都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的，這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理，都需要有更高深的技術支撐。
和演算法工程師有點類似的地方在於，軟體工程師也需要注重設計模式的使用，一位優秀的工程師通常能識別並利用模式，而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式，而是需要發現在系統中使用模式的時機。
8、資料庫開發和管理
資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現，要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集，在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時，也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。

㈢ 大數據時代八大熱門IT崗位

大數據時代八大熱門IT崗位

新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。

這些新的技術、新興應用和對應的IT發展趨勢，使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，雲計算和大數據乃至其他助推各個行業發展的IT基礎設施的新一輪部署與運維，都將帶來更多的IT職位和相關技能技術的要求。

毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，比如數據挖掘專家、移動應用開發和測試、演算法工程師，商業智能分析師等，同時，也會強化原有崗位的新生命力，比如網路工程師、系統架構師、咨詢顧問、資料庫管理與開發等等。下面分別為大家介紹著十大IT技能所體現的工作崗位：

一、演算法工程師

何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題，演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解，其效率的高低與演算法息息相關。

在數學和計算機科學之中，演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時代，演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務，開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖，設計數據挖掘演算法。

演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。

二、商業智能分析師

演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出，IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員，其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。

商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。

商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要，擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才，在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。

三、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(David Selinger)創辦的數據挖掘公司，將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產品推薦引擎系統，也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。

四、咨詢顧問(專家)

任何業務部門和任何行業企業，都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代，業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下，IT系統的規劃部署和運維，都要有更為精通的專業人士才能勝任，並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。

紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedical center)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示，他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工，他說：」新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。」當然，這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能，但管中規豹我們不難發現，無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。

五、網路工程師

網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業，網路技術一直以來就處於急需之中，美國人力資源公司羅勃海佛國際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數和技能報告指出，網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說，網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。

另一方面， IPv6 標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展，使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向，相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。

六、移動應用開發工程師

移動應用開發，會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶，移動智能終端用戶超過4億，在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。

移動平台智能系統較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上，一些前所未見的新奇應用也開始出現，並日漸增多。

移動應用開發，由於存有多個平台系統，因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是，當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統，在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機，而堅定選擇iOS平台的的開發工程師，也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有，使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題，移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。

七、軟體工程設計師

近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮，大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。

PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等，都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的，這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理，都需要有更高深的技術支撐。

和演算法工程師有點類似的地方在於，軟體工程師也需要注重設計模式的使用，一位優秀的工程師通常能識別並利用模式，而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式，而是需要發現在系統中使用模式的時機。

八、資料庫開發和管理

資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現，要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集，在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時，也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。

比如分布式的、面向海量數據管理的資料庫系統之一NoSQL，就是面向大數據領域的非關系型資料庫的流行平台，高可用、大吞吐、低延遲、數據安全性高等應用特點成為了很多企業的看重的特點，並希望有足夠多的優秀IT開發人員深度開發NoSQL系統，解決對存儲的擴容、宕機時長、平滑擴容、故障自動切換等問題的困惱。

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㈣ 大數據就業待遇怎麼樣大數據學習一般要學多久啊

大數據時代的趨勢在國內發展勢頭強勁，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。隨著大數據產業的不斷發展，大數據人才越來越多地聚焦在三大方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。大數據人才缺口逐年增加，人才供不應求，國內技術專業人才不足5萬，未來10年人才缺口至少上升至50萬人，市場「錢」景極其廣闊。

目前市場上合格的大數據相關人才稀缺，所以大數據人才的薪資非常高，入行越早，
隨著實踐經驗的增加，身價也隨著更高。當日調查數據顯示：大數據職業平均薪資￥13586RMB，每天招聘網站大數據技術人員需求上萬。隨著經驗的增長薪資持續高彪，2-3年經驗以上的從業者輕輕鬆鬆年薪30W。

一般學習大數據都是4個月左右就差不多了。

㈤ 大數據專業畢業生就業崗位有哪些

說個大概吧

大數據開發工程師：負責公司大數據平專台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工屬具平台的架構設計與產品開發等；

數據分析師：進行數據搜集、整理、分析，針對數據分析結論給管理銷售運營提供指導意義的分析意見；

數據挖掘工程師：商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等；需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。

資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等；

數據管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等；

數據科學家：清洗，管理和組織（大）數據，利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換；

數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品。

......

㈥ 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位

大數據開發工程師，其實包括的具體的崗位很多，包括：
大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師等等，都可以算是大數據開發工程師的范疇。
從定義上來說，研究和開發大數據採集、清洗、存儲及管理、分析及挖掘、展現及應用等有關崗位的從業者，都可以稱為大數據開發工程師。

㈦ 大數據可以從事哪些職位，大數據就業方向有哪些

這是一門實踐性很強的專業，靠在學校里是沒有什麼前途的，現在電子行業的發展很專快，你學得只是屬個基礎，可能給你個簡單的電子元器件，你都不知道它是哪一類的？給你電感你都可能以為是電阻，或電容什麼的呢？因此你要做好准備，重點掌握以下的部分：
1.專業理論知識要扎實，不需要太深奧，會分析就可以，或者知道怎麼查資料，特別是網上查資料。
2.專業英語要好一些，或者你的英語一定要棒一些。
3.去生產電子產品的公司工作，如果你會電子線路設計的話，可以從事繪圖設計工作；也可以從事電子原材料采購工作，品質保證，品質檢驗工作，產品維修工作，產品測試工作；當然，如果你軟體編程，計算機知識學得很好的話，可以從事軟體測試工作前途更大一些，記得平時要多記一些專業術語，行業術語，對你盡快了解，盡快融入電子行業很有幫助。

㈧ 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。

㈨ 大數據分析師工資收入多少

從事大數據行業的復工資普遍是制比較高的，不過這也得分地區和崗位，想北上廣的工資肯定會高一點，但是總得下來是不會太差的。大數據分析實習生能拿到3K-5K,大數據軟體開發工程師大概5K-8K,Jave+大數據崗位一般能拿到5k-10k,大數據開發主管能拿到8K-

㈩ 大數據工程師好找工作嗎

一、一線城市就業機會多

據報告顯示，985、211高校在內的重點高校大學畢業生去往一線城市的比例很高，非重點大學畢業的大學生也有大部分畢業後去往一線城市。一線城市在科技產業、金融領域、互聯網領域處於國家前端的優勢。一線城市是國內優秀企業的集聚地，有非常多的大企業對人才的需求量大，就業機會多。

二、大數據工程師人才缺少

大數據人才稀少，大數據開發面臨巨大人才缺口，目前各個領域都需要大數據技術來支持，而大數據人才缺口達130萬，很多企業對大數據工程師求之不得。人才的培養需要理論教學和實踐練習相結合，也就是需要時間，大數據培訓機構應用而生。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。

三、一線城市是高新科技的集聚地

科技的優勢改變了世界，一線城市是高新科技的集聚地，集中了中國最頂尖的科研機構，高等院校，以及資深高科技企業，引領了中國科技發展的潮流，引領中國企業的發展潮流。由於大數據人才數量較少，因此一線城市大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。

關於大數據工程師好找工作嗎，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。