大数据开发工程师需要编写产品研发相关任务单计划，阶段性代码、技术方案和软件产品及时提交至配置管理理库。以下是皮皮范文网小编整理的大数据开发工程师岗位的基本职责。
大数据开发工程师岗位的基本职责1
职责:
1、负责大数据平台的技术和产品的设计、开发、优化和维护;
2、负责大数据平台设计文档编写，线上产品的维护;
3、负责系统性能优化，解决各类潜在系统技术风险，保证系统的安全、稳定、快速运行;
4、负责整个产品平台的搭建、多维数据库建设及管控流程设计;
5、参与指标设计，数据建模，负责将数据模型在系统中实现;
6、负责数据抽取、数据交换、实时计算等框架研究及相关产品的研发;
7、负责追踪整体产品过程及质量把控。
任职要求：
1、专业技能：精通 Hadoop 生态圈中的一项或几项技术，深入了解 Hadoop 及相关组件的部署及调优;设计或开发过大容量，高性能，高可用，易扩展的分布式系统;熟悉实时计算/流式计算系统，至少熟悉一项 Nosql 技术;具有扎实 java 功底及开发能力;对 hadoop，hive，hbase，spark 等相关源码有一定了解;
2、学历背景：计算机相关专业本科及以上学历;
3、工作经验：3年以上JAVA开发经验及1年以上大数据研发经验
4、能力素质：具有出色的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，良好的团队合作能力、沟通能力、较好的自学能力，具有敬岗爱业的精神。
5、有团队管理经验者优先。
大数据开发工程师岗位的基本职责2
职责：
1、负责大数据统计平台建设与优化;
2、负责广告效果分析，反作弊平台建设;
3、负责移动广告平台相关系统的设计研发及持续优化。
职位要求：
1、计算机或相关专业本科学历及以上，2年工作经验;
2、精通大数据采集、处理、存储、查询相关技术;
3、熟悉Hadoop/Hbase/Hive/Spark/Storm/Kafka相关技术;
4、至少熟练掌握 Java/Scala/Python 中一门语言;
5、有做过大数据量查询优化的优先;
6、有大数据服务运维、性能调优者优先;
7、熟悉常用的设计模式，对MVC框架有了解;
8、强烈的责任心，对技术充满热情，高效率，良好的沟通能力。
大数据开发工程师岗位的基本职责3
职责：
1.有独立工作能力，工作踏实认真，以及较强的团队协作精神。
2.负责日志大数据平台的搭建和规划;
3.在总体架构设计下，完成日志大数据产品的设计、搭建、维护和调优，技术文档的编写与维护;
4.参与业务日志的大数据分析;
5.及时反馈开发中遇到的难点问题，沟通并寻求解决方案，按阶段有计划地完成开发任务
任职资格:
1、计算机等相关专业本科以上学历，2年以上开发经验;
2、熟悉 linux 操作系统，熟悉 shell 脚本语言，精通 Java，有较强的开发能力;
2、熟练使用SQL，熟悉Mysql、MongoDB、Hive等数据库技术的基本操作及原理;
3、熟悉Hadoop/Spark生态系统组件的使用，至少有1年的Spark(Core/Streaming/SQL)开发经验;
4、熟悉Elastic产品线(如 Elasticsearch、Kafka、Kibana、Logstash)的使用方法，了解常见优化方案，熟悉Elasticsearch部署、监控及性能调优;
5、熟悉数据挖掘、机器学习、网络数据分析等技术优先;
大数据开发工程师岗位的基本职责4
职责：
1. 根据公司业务需求，进行数据开发及报表制作;
2. 参与BI、大数据平台体系建设;
3. 文档整理，包括ER图、原型设计、数据字典整理等;
岗位要求：
1. 本科或以上学历，计算机相关专业，2年及以上工作经验;
2. 熟练使用主流数据库(如ORACLE/PostgreSQL/MYSQL等)，掌握SQL查询优化方法;
3. 熟悉HADOOP生态，能够熟练使用HIVE/HBASE/SPARK进行数据开发;
4. 掌握JAVA或PYTHON，会TABLEAU/KYLIN/帆软等BI工具者优先;
大数据开发工程师岗位的基本职责5
职责：
1. 负责设计和实现手机卫士大数据BI平台;
2. 不断完善数据产品的架构设计，应用开发和新技术迭代;
3. 配合业务，产品，根据不同的业务需求，灵活快速地完成具有挑战性的项目，为业务提供有价值的数据分析和预测。
任职要求
1. 计算机软件相关专业本科及以上学历，至少3年以上工作经验;
2. 认可技术与平台在BI的价值，能够深入业务领域，通过使用数据分析和挖据技术，让业务生成的海量数据产生更大价值。
3. 熟练掌握大数据技术：包括Hadoop，Spark，Storm，Hive，Presto，Parquet，Flink，Druid，OLAP, Elastic Search等等。
4. 具备良好的编程能力和代码风格，熟练掌握Java， Python等语言，熟练使用SQL，并具有较强的优化能力。
5. 需要有很强的开发和架构设计能力，特别是在大数据的分布式和实时处理领域，对存储引擎和查询引擎的原理和优化都具备比较深入的理解。
6. 有一定的数据挖掘和机器学习算法能力，包括推荐系统，深度学习等技术领域 。
7. 拥有正直、积极、宽容的品质，学习能力强，并且善于沟通合作。