大数据专业毕业生未来的岗位选择（一）

大数据专业毕业生未来的岗位选择空间比较大，有三大类岗位可选择分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，在不同的行业和技术体系结构下这些岗位也包含很多细分的岗位。

目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：
① 初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。
② 挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。

③ 开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。

④ 产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。
1、 大数据分析工程师：利用统计分析、机器学习算法等完成模型构建，实现数据的分析挖掘，支撑交通、金融、医疗、农业、电商零售等行业与政策的研究

2、 商务数据分析师：确保供应链各环节的高效运作，包括供应商管理、库存管理、物流运输和配送等设计和执行库存管理策略，确保库存水平的控制和优化，最大程度地减少库存成本和风险
确保物流网络的畅通和高效，包括选择合适的物流合作伙伴、优化运输路线和降低运输成本等。
收集、分析和解释供应链数据，发现问题并提出改进建议，以持续优化供应链流程。
与跨部门团队密切合作，包括销售、采购客户服务等部门，确保供应链与业务的协调和顺畅运作。
职位要求:
具备供应链管理、物流管理、商务管理或相关领域的知识和技能。

3、 数据挖掘工程师：既对算法有比较深入的了解，又有高超的编程技术。他们的数学可能达不到炉火纯青的地步，他们的兴趣也不在于各种繁琐的理论推导。他们对已有算法进行改进，并且给出最好的实现，造福广大人民群众，比如libsvm，svdfeature，paramater server这样的工具。当然，这样的人才也是可遇不可求，而且他们也需要一个比较大的平台来施展自己的能力。他们的工作应该能够成为一个企业数据挖掘的大杀器。

4、 机器学习工程师：机器学习工程师是一种涉及人工智能和数据科学领域的职业，主要负责使用机器学习算法和工具来构建和优化各种应用程序。这些应用程序可以应用于许多领域，例如自然语言处理、计算机视觉、医疗保健、金融和市场营销等。

5、 大数据开发工程师：交通、金融、医疗、农业、电商零售等行业大数据资源整合与开发利用；大数据平台产品的需求分析、架构设计、研发以及性能分析等技术

6、 大数据产品经理：XXX数据处理与质量控制流程优化，数据管理优化和平台功能设计；跟踪XXX大数据产品的市场方向，完成产品原型流程设计