大数据就业涉及多个方面，主要包括以下岗位和方向：

大数据工程师

负责构建和维护大数据平台，专注于数据架构、存储及集群管理，保障数据处理系统稳定运行。

数据科学家

综合编程、数学、统计学知识，解决复杂问题，如开发预测模型，推动企业业务创新。

大数据分析师

专门从事行业数据搜集、整理、分析、评估和预测，帮助企业从数据中提取有价值的信息，支持决策制定、市场营销和业务优化。

数据工程师

主要从事数据的采集、分析、整理、维护等相关技术工作，偏重于清洗数据，方便数据分析师和数据科学家使用。

数据产品经理

负责数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期，使用数据产品满足特定数据使用要求。

大数据开发工程师

掌握计算机技术、Hadoop、Spark、Storm开发、Hive数据库、Linux操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

算法岗（数据分析）

利用算法和模型解决实际问题，通常需要较高的学历背景，岗位附加值高，竞争激烈。

大数据运维岗

涵盖数据采集、管理、存储、安全、大数据平台搭建等内容，需要掌握大量的网络知识和服务器知识。

ETL研发

负责企业数据的整合与处理，学习大数据技术，如Hadoop等。

Hadoop开发

随着数据规模增大，传统BI的数据处理成本过高，Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，成为大数据人才必须掌握的一种技术。

可视化工具开发

在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，自动生成相关应用软件，连接所有数据。

信息架构开发

开发利用企业数据并支持决策，需要专业的技能，了解如何定义和存档关键元素。

商业智能分析师

专门从事商业智能分析，通过数据驱动决策，提供市场竞争分析、用户行为分析等方面的洞察。

首席数据官（CDO）

负责企业的数据管理和战略决策，是大数据领域中的高级管理职位。

这些岗位和方向涵盖了大数据处理的各个环节，从数据采集到分析和应用，形成了完整的大数据产业链。大数据专业的毕业生可以根据自己的兴趣和职业规划选择合适的岗位，发挥自己的专业技能。