大数据专业就业岗位主要分为技术研发、数据分析、系统运维及应用开发四大类，具体岗位及职责如下：

一、技术研发类

1. 大数据工程师

   负责构建和维护大数据平台（如Hadoop、Spark），处理数据采集、清洗、存储及分析，保障系统稳定性和高效性。

2. 数据挖掘工程师

   运用算法和数学模型从海量数据中发现规律，解决商业智能、用户行为分析等复杂问题，需具备算法实现能力。

3. 数据库开发工程师

   设计和优化数据库系统，连接数据库与工具，提升数据存储与查询效率，满足业务需求。

二、数据分析类

1. 数据分析师

   收集、整理并分析数据，为管理层提供决策支持，需掌握SQL、Python/R等工具，具备业务理解能力。

2. 数据科学家

   深入应用统计学、机器学习技术，解决复杂业务问题（如信用评分、预测模型），需跨领域知识与编程能力。

三、系统运维类

大数据运维工程师

负责平台监控、故障处理及资源管理，保障系统稳定运行，优化集群架构，参与自动化运维工具开发。

四、应用开发类

大数据应用开发工程师

基于大数据技术开发分析应用，如用户行为分析系统、智能推荐引擎，需熟悉MapReduce、算法部署等。

五、其他方向

• 数据可视化工程师 ：将分析结果转化为直观图表，提升数据可理解性。

• 数据治理专家 ：制定数据管理策略，确保数据质量、安全与合规性。

行业覆盖 ：岗位需求广泛分布于互联网、金融、医疗、房地产等领域，尤其IT/互联网行业需求旺盛。