大数据开发工程师工作时间

简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

IT行业都加班吧，加多少看情况和个人能力

大数据开发：

1、负责公司大数据产品/项目的后台研发；

2、负责技术预研，产品设计以及文档编写等工作；

3、参与大数据的数据治理和数据处理相关java开发工作；

4、参与海量数据处理，业务数据体系的设计、数据统计、分析及数据建模

大数据开发要处理大规模的数据，目前的各种技术在发展，高效的开发工具大大减轻了大数据开发工程师的工作负担，所以大数据开发工程师的工作虽然不是很轻松，但是也算不上很累，当然加班的情况还是存在的。

突然想起来，加米谷之前一个学大数据开发的学员说过一句话：现在这个社会做什么工作不需要加班呢？反正都是加班，不如选个工资高的加

做大数据开发工程师，加班是肯定会有的。所有的开发的岗位，都不是轻松的工作，不然也不会有那么高的薪资。如果想要拿高薪，也是需要对应的付出的。

从部分大数据开发工程师的招聘要求可见一斑，需掌握的技能包括但不限于如下几个方面：1、hadoop/spark/hive/flink等常见离线和实时大数据平台架构，有相关大数据系统开发、维护和整合经验；2、编程基础扎实、动手实践能力强，至少熟练掌握一门开发语言（python/java/go/scala/c++等），熟悉hive sql使用；3、熟悉常见的大数据开发工作流，熟练掌握大数据接入、数据清洗、数据挖掘分析&数据可视化工具；4、了解常见的机器学习算法基本原理，熟悉安全攻防对抗、广告安全对抗等相关业务场景。

大数据开发工程师做的是：1、参与大数据平台的数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计；2、基于海量数据的数据仓库，为业务搭建通用的查询和分析解决方案；3、根据工作安排高效、高质地完成代码编写，确保符合前端代码规范。以上是大数据开发工程师目前在行业或公司中负责的工作内容。

1.如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。2014年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。2.薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。3.职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。