‌大数据软件开发工程师是负责设计、开发和维护大数据处理系统的专业人员，主要工作包括‌数据采集、存储、处理、分析和可视化‌，核心技能涵盖编程、分布式计算和数据库管理。‌

1. ‌数据采集与清洗‌
   大数据工程师需要从多种来源（如数据库、日志、API等）采集数据，并进行清洗和预处理，确保数据质量。常用的工具包括Flume、Kafka等。

2. ‌数据存储与管理‌
   设计高效的数据存储方案，利用分布式文件系统（如HDFS）或NoSQL数据库（如HBase、MongoDB）存储海量数据，确保可扩展性和高可用性。

3. ‌数据处理与分析‌
   使用Hadoop、Spark等框架进行分布式计算，编写算法处理大规模数据，提取有价值的信息，支持业务决策或机器学习模型训练。

4. ‌数据可视化与报告‌
   将分析结果通过图表、仪表盘等形式呈现，帮助非技术人员理解数据趋势，常用工具包括Tableau、Power BI等。

5. ‌系统优化与维护‌
   持续监控系统性能，优化数据处理流程，解决瓶颈问题，确保系统稳定运行，同时跟进新技术提升效率。

大数据软件开发工程师是数据驱动时代的关键角色，通过技术手段将原始数据转化为 actionable insights，推动企业智能化发展。