阿里云大数据可以做什么工作？

阿里云大数据凭借其强大的技术栈和广泛的应用场景，能够支撑多种类型的工作岗位，以下是一些主要方向及具体工作内容：

1. 大数据开发工程师

核心职责：基于阿里云大数据生态（如MaxCompute、DataWorks、Flink等）进行数据采集、清洗、转换和存储。例如，设计实时数据管道，将业务系统日志、传感器数据等同步至数据仓库，确保数据质量与一致性。

技能要求：熟悉SQL、Python或Java，掌握Hadoop/Spark生态工具，了解阿里云数据集成服务（如DataHub）及调度系统（如DataWorks）。

2. 大数据分析师

核心职责：运用阿里云平台（如Quick BI、DataV）进行数据可视化与深度分析，挖掘业务洞察。例如，通过用户行为数据分析优化产品功能，或构建金融风控模型预测违约风险。

技能要求：精通统计学与数据分析方法，熟练使用SQL及BI工具，具备业务理解能力与数据驱动决策思维。

3. 大数据架构师

核心职责：设计企业级大数据平台架构，整合阿里云多产品（如MaxCompute+Hologres湖仓一体、EMR开源生态）以满足高性能、低成本需求。例如，为零售行业构建实时数仓，支撑千万级用户并发查询。

技能要求：深入理解分布式系统原理，熟悉阿里云产品特性与调优方法，具备高并发、高可用架构设计经验。

4. 数据治理工程师

核心职责：制定数据标准与安全策略，管理元数据与数据质量。例如，通过阿里云DataWorks建立数据血缘关系图谱，确保数据合规性与可追溯性。

技能要求：熟悉数据治理框架（如DAMA-DMBOK），掌握阿里云数据安全产品（如敏感数据保护SDDP）。

5. AI与大数据融合岗位

核心职责：结合阿里云PAI机器学习平台与大数据能力，开发智能应用。例如，利用用户画像数据训练推荐模型，或通过NLP技术分析客服对话优化服务流程。

技能要求：具备机器学习基础，熟悉Python/TensorFlow/PyTorch，了解阿里云AI服务集成方式。