在大数据领域，以下是一些较好的就业岗位：

数据分析师

负责收集、整理、分析数据，为企业提供数据支持。

需要具备较强的数据处理能力，熟悉各种数据分析方法，如统计分析、数据挖掘等。

熟练使用数据分析工具和编程语言，如SQL、Python和R。

数据挖掘工程师

从海量数据中发现有价值的信息，负责数据挖掘算法的设计和实现。

需要掌握多种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等。

机器学习工程师

专注于开发和优化机器学习模型，解决复杂问题。

需要具备扎实的编程基础和数学基础。

算法工程师

设计和实现各种算法，以优化数据处理和分析过程。

需要具备较强的编程能力和算法设计能力。

数据科学家

综合运用统计、编程和业务知识，解决复杂问题。

需要具备广泛的数据分析技能和领域知识。

大数据开发工程师

负责大数据平台的开发和维护，包括数据存储、数据处理、数据分析等。

需要具备扎实的编程基础，熟悉大数据平台的各种组件，如Hadoop、Spark、Hive等。

大数据架构师

设计企业的数据架构，确保数据处理的高效性和安全性。

需要具备丰富的技术知识，熟悉大数据平台的各种组件，并能够根据企业需求进行架构设计。

大数据运维工程师

负责大数据系统的运行维护和监控，确保系统的高可用性。

需要具备较强的系统管理能力和故障排查能力，熟悉大数据平台的运行机制。

数据可视化工程师

将分析结果以图形、图表等形式展示出来，帮助企业更好地理解数据分析结果。

需要具备良好的审美观和设计能力，熟悉各种数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。

数据采集工程师

负责从各种数据源采集数据，并进行初步处理和清洗。

需要具备较强的数据获取和预处理能力。

数据库管理员

负责数据库的运营和维护，包括数据库的安装、监控、备份、恢复等。

需要具备深入的数据库知识和编程技能。

实时工程师

负责实时数据处理和分析，包括实时数据仓库、实时ETL等。

需要掌握技术点如Kafka、Structured Streaming、Redis、HBase、Phoenix、Elasticsearch等。

Flink工程师

专注于Apache Flink的开发和应用，处理实时数据流。

需要具备扎实的编程基础和大数据处理经验。

数据服务工程师

提供数据相关的服务，如数据清洗、数据转换等。

需要具备较强的数据处理和服务能力。

BI商业分析师

利用数据分析和数据挖掘技术，为商业决策提供支持。

需要具备商业智能和数据分析技能。

数据治理专员

确保组织内部的数据管理和合规性，制定数据管理策略和安全政策。

需要了解相关的法规和标准，如GDPR和CCPA。

这些岗位在大数据领域中都有较高的需求和较好的发展前景。选择哪个岗位取决于个人的兴趣、技能背景和职业发展规划。建议根据自身情况选择合适的岗位进行深入研究和发展。