大数据程序员的工作职责是什么？大数据开发要负责公司大数据平台产品的技术工作，如需求分析、架构设计、研发、以及性能分析工作；提升Hadoop集群的高可用性、高性能、高扩展特性；海量数据的导入优化工作；理和完善各类文档等工作。

大数据工程师需要具有良好的沟通能力、优秀的分析问题和问题解决能力；具备强烈的进取心和团队合作精神；具备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、预测模型和概念证明，以及开发数据建模和挖掘所需的数据集流程。

大数据工程师都需要做哪些工作呢？

1、负责大数据领域场景化方案开发及相关模块测试工作；

2、负责核心功能需求分析与设计，编码、单元测试及功能交付。

3、参与数据平台的设计开发，构建高效、健壮的数据计算系统，保证高可用、稳定、低延迟的优质服务体验，

4、承担大数据平台服务组件的搭建和维护，优化现有的技术框架，形成配置化、可复用的数据技术能力；

5、通过数据模型跟踪和分析业务效果，为业务提出优化解决方案。

6、深度参与到大数据Hadoop、Yarn、Spark、Hive、HBase、Kafka、Zookeeper、Flume、AI平台等组件的研发、交付及解决方案支撑；

7、探索云服务化实现的前沿技术，并负责大数据服务的架构设计、开发、测试及运维。

成为大数据工程师可以拥有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，是作为数据科学职业生涯的起点；比较考验综合能力：

编码：熟练掌握编码语言对于这个职位至关重要，系统地学习和练习这些技能。常见的编程语言包括 SQL、NoSQL、Python、Java、R 和 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。你应该熟悉关系数据库和非关系数据库，以及它们的工作方式。

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（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，当你为公司设计数据解决方案时，你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，因为组织能够收集如此多的信息。你应该能够编写脚本来自动执行重复性任务。

机器学习：虽然机器学习更受数据科学家关注，但掌握基本概念有助于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，并因公司而异，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换成云服务，你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会负责一些安全管理和存储数据，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，它可以使大数据工程师的岗位更加复杂。但它也提供了更多的工作机会。

你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角色。