数据职能划分 数据类岗位分类

互联网公司数据职能的划分：

1，数据开发工程师： 概念比较宽泛，比较老式，类似 data engineer 概念。在大数据技术之前广泛使用。

2，数仓工程师： 概念比较老式，在大数据时代之前，侧重 数据仓库建设，OLAP 数据模型，数据导入 ，ETL ，模型设计，指标产出等方面开发。

3，ETL 工程师： 和数仓工程师概念比较靠近，在数据模型开发的业务前端，涉及 数据导入，数据清洗，加载到数仓内。

4，大数据工程师：进入大数据时代后，新的岗位名词。因为进入大数据时代后，启用了一批全新的IT技术栈（相比于以前的mysql，oracle, greenpalm）

　　涉及 大数据处理的全套技术组件，比如数据采集，传输，数仓组件，大数据计算引擎等等。岗位名词侧重了 大数据新的技术方向的技术开发层面。 

　　但是公司一般都要求具有数据模型建模设计方面知识。相比之前的数据开发，技术难度增加很多。比如 一些数据开发过程从 sql 语言转到 java / scala/ python 等。

5，数据工程师：类似数据开发工程师。比较宽泛，不限定 大数据 或是 小数据。不侧重数据模型设计或者 技术栈理论。

6，Hadoop 工程师： 一般指 熟悉 hadoop 技术生态开发的工程师。 Hadoop已经成为了大数据技术的代名词。概念类似 ‘大数据工程师’

7，数据挖掘工程师： 老式概念。指熟悉机器学习，深度学习等统计学习算法等方面知识，对数据进行高级分析，比如预测分析， 相关分析，回归分析等方面。

8，NLP工程师 / 视频/图片分析工程师 ：  特指对一些非结构化数据应用 机器学习，深度学习算法进行分析的工程师。 宽泛说法是 ‘人工智能工程师’

9，数据分析师 data analysis：从数仓拿到提炼好的数据，业务分析模型开发，分析报告呈现

10，数据架构师 data architecture：主要为后端应用规划数据库，业务表ER模型设计，数据库部署，为后端人员讲解库表使用。

11，后端开发人员 backend enginner：使用数仓和数据架构师设计的库表数据，并在应用开发过程中，做一些数据简单处理。

12，数据运维 DBA： 数据库MySQL/oracle hive/ hadoop 安装 部署，优化，维护， 为业务应用库，数仓库的运维，也可以单独划分出 ’大数据运维工程师‘

13，数据产品经理 data PM： 数据指标定义，数据页面原型设计。