数据开发工程师是干什么

数据开发工程师的主要职责包括：

数据采集与整合：

设计并实现高效的数据采集方案，从多种来源获取数据（如API、日志文件、数据库），并进行数据清洗、格式转换和整合，确保数据的一致性与完整性。

数据存储与管理：

搭建和维护数据仓库、数据湖或数据库系统，设计数据模型以满足业务需求，优化存储方案，提升查询性能，降低存储成本。

数据处理与计算：

使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）对海量数据进行批处理和实时计算，开发ETL（提取、转换、加载）流程，确保数据在处理过程中的准确性和高效性。

数据接口与服务开发：

开发高效、稳定的数据接口和服务，支持数据流向业务系统或分析工具的调用，实现API和微服务，为数据使用方提供灵活的数据获取方式。

系统优化与维护：

监控数据平台的性能，解决系统瓶颈和故障，保证数据流的稳定性，持续优化数据处理流程，提升处理效率，降低系统延迟。

数据安全与合规：

实施数据加密、权限管理等安全策略，确保数据隐私和合规性。

数据管道开发：

设计和实现数据管道，负责数据的采集、清洗、转换和加载（ETL/ELT）过程，确保数据管道的高效性和可扩展性，以支持不断增长的数据需求。

数据存储设计：

设计和优化数据仓库、数据库和其他数据存储系统，以满足业务需求，选择合适的数据库技术（如关系型数据库、NoSQL数据库、云数据存储等）进行数据存储。

数据质量监控：

监控数据质量，实施数据验证和清洗流程，确保数据的准确性和一致性，识别和解决数据质量问题，确保数据在使用中的可靠性。

性能优化：

进行数据查询和处理性能的优化，包括索引优化、查询优化和资源调配，定期评估和调整数据架构，以提高系统的整体性能。

文档与报告：

记录数据流程和系统架构，撰写相关文档和技术报告，提供技术支持和咨询，帮助其他团队理解数据系统的功能和限制。

团队协作：

与数据科学家、分析师和其他开发人员紧密合作，理解数据需求和业务目标，参与项目会议，提供数据开发方面的专业意见和建议。

数据开发工程师需要具备计算机相关专业学习经验，掌握Oracle、SQL Server等主流数据库的开发和设计，具备良好的沟通能力。此外，还需要参与大数据产品的中台建设，包括数据方案设计和开发，深度理解公司系统业务现状和数据诉求，并参与大数据系统架构设计。