大数据工程师是一个比较宽泛的叫法，正常情况下会细分为大数据开发岗位（包含平台开发、行业应用开发）、大数据运维、大数据分析等岗位，不同岗位的任务具有一定的差异。大数据工程师与云计算工程师之间的合作也比较多，很多团队也会让云计算工程师完成一部分大数据工程师的工作任务，二者之间的工作边界也比较模糊，比如很多存储方面的工作云计算工程师和大数据工程师都可以完成。

当前随着云计算、大数据平台逐渐开始落地应用，大数据开发工程师（行业领域）的岗位需求正在不断增加，目前也有不少程序员（Java方向）也会转向大数据开发岗位，这些岗位的岗位附加值还是比较高的。这些开发岗位的日常工作基本上就是完成代码的编写，只不过需要与大数据平台进行交互，需要调用大数据平台的各种服务来完成功能实现，总体上的难度并不算大，但是需要具有一定的行业经验。

当前大数据平台开发岗位的附加值还是比较高的，大数据平台开发岗位往往集中在大型互联网企业，随着云计算逐渐从IaaS向PaaS过渡，大数据平台开发也会基于行业特点来开发针对性比较强的PaaS平台，这是整合行业资源并搭建技术生态的一个关键。搭建PaaS平台不仅需要掌握大数据知识，同时还需要掌握云计算知识，实际上大数据和云计算本身就有比较紧密的联系，二者在技术体系结构上都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过关注点不同而已。

大数据运维工程师以搭建大数据平台为主，虽然这部分岗位的门槛相对比较低，但是需要学习的内容还是比较多的，而且内容也比较杂，网络知识、数据库管理知识、操作系统（Linux）知识、大数据平台（含开源和商用平台）知识都需要掌握一些，对于实践操作的要求会比较高。

最后，当前大数据工程师往往并不包含专业的数据分析岗位，一般数据分析岗位都会单独列出来，这部分岗位涉及到算法岗、开发岗（实现）和数据呈现岗等，数据分析岗位对于从业者的数学基础要求比较高，同时还需要掌握大量的数据分析工具，当然也离不开Python、Sql等知识。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。