数据工程需要为其他专业的人员构建特定的软件基础设施来完成工作。数据工程师对Hadoop和大数据技术都有深入了解，比如MapReduce，Hive等技术。他们的主要任务就是开发、测试和
系统架构师是一个最终确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。因此他/她应该是特定的开发平台、语言、工具的大师，对常见应用场景能给出最恰当的解决方案，同时要对所属的开发团队有足够的了解，能够评估自己的团队实现特定的功能需求需要的代价。 系统架构师负责设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，使设计的项目尽量效率高，开发容易，维护方便，升级简单等。 技术要求：Hadoop/Python/MR/Hbase/Mahout/Spark 角色/任务：创建架构、架构刺探、技术决策 技能和特长：数据建模、数据挖掘方法和技术
数据库管理员是指负责管理并监督计算机数据库系统，确保数据库的完整性，准确性，安全性并及时更新的专业人员。
数据科学家是当今世界上最热门的职位之一，也是该领域最受欢迎的职位之一。他们主要负责处理原始数据，在各种技术的帮助下对其进行分析，他们使用机器学习，并且根据过去的模式预测
金融分析师作为专家、顾问、高级人才，是精英中的精英，往往决定着企业信息化建设的成败
大数据开发工程师要负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发、平台建设及维护等工作内容。熟练掌握数据仓库、hadoop生态体系、计算及二次开发、大数据平台工具的开发：开发平台、调度系统、元数据平台等工具，该岗位对于技术要求较高。 技术要求：JAVA/Python/ScalaR/Handoop/Spark/Hive 角色/任务：优化数据架构、保证系统、任务的性能与稳定性 技能和特长：数据治理、数据产品研发
负责数据产品测试工作，验证业务数据的准确性，能从测试的角度帮助提升产品质量；根据需求及项目计划制定项目测试计划、确定测试的方法及内容、进行测试需求分析；根据业务逻辑编写测试SQL脚本，独立完成项目中数据指标的测试，保证数据质量和性能；独立设计、开发、执行测试用例，并进行bug的跟踪，根据测试结果完成测试报告，协助开发跟踪、定位产品软件中的缺陷或问题；
致力于游戏总体设计，负责游戏开发和维护工具的设计与开发工作。
爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析，然后对用户数据进行整理分析，参与建模的构建，总结分析不同网站、网页的结构特点及规律，负责爬
全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。
当下全栈工程师的概念很火，而Python是一种全栈的开发语言，所以你如果能学好Python，那么前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。
AI工程师使用Python等语言进行“AI开发”，“学习”将数据放入AI中以提高准确度，“学习”以验证AI在运行中并提高准确度。主要作用是执行“分析”并构建和运行人工智能。
主要是负责搭建和改进平台产品的后台，并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架（Tornado、Django、Flask等），了解并熟悉My
负责基于金融风控业务相关数据产品的数据需求分析、原型设计、业务上线和快速迭代
数据分析经理需要熟悉数据驱动型产品开发模式，能通过将分析的方法和经验进行抽象和沉淀来搭建和优化数据分析流程机制，提高自动化数据基础能力，保证分析项目高效率运行。
技术要求：R/spss；Python；Excel。
角色/任务：改进业务流程的业务和IT之间的中介 必备语言：Python ,SQL 技能和特长：基本工具（例如微软Office）;数据可视化工具（e.g.Tableau）;商业智能的理解 ;数据建模。
统计学家可以从让人感到难以承受的大量的信息中筛选并分析出有效数据，使人们能够区分基本事实和琐碎细节，以便做出合乎逻辑和基于证据的决定。
