大数据领域的就业岗位多样且广泛，涵盖了数据分析、数据处理、数据挖掘、系统开发等多个方面。以下是一些主要的大数据就业岗位：

大数据分析师

负责对大量数据进行挖掘和分析，提取有用信息以支持决策。

涉及使用算法解决问题，并在特定领域拥有专业知识。

帮助开发数据产品并推动数据解决方案的发展。

数据算法工程师

设计大数据产品的数据挖掘算法和模型。

制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范。

需要扎实的数学和统计学基础，以及对算法代码实现的高要求。

数据架构师

负责整体数据架构设计。

根据业务功能和模型进行数据库建模设计。

定义和开发各种面向业务目标的数据分析模型。

数据可视化工程师

将复杂的数据转化为可视化结果，便于用户理解和分析数据。

涉及使用各种数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。

Hadoop开发工程师

负责Hadoop平台的开发、维护和优化。

具备低成本的数据处理能力，满足大数据存储和处理需求。

数据工程师

负责数据的收集、存储和处理。

需要熟悉大数据技术的基本概念和架构，如Hadoop、Spark等。

机器学习工程师

利用机器学习算法和模型解决实际问题。

需要深入了解统计学和机器学习理论，并具备编程和数据处理能力。

数据科学家

从数据中发现模式、趋势和规律，提取有价值的信息。

需要具备深入的统计学、数学和机器学习知识。

数据治理专家

确保数据质量、合规性和安全性。

大数据运维工程师

负责大数据系统的运行维护和监控。

需要具备较强的系统管理能力和故障排查能力。

商业分析师

对某专业领域具有深入了解，擅长从数据中挖掘信息。

为商业用户提供和解释解决方案。

ETL研发工程师

负责数据的整合与处理，包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程。

信息架构工程师

定义和存档关键元素，确保数据管理和利用的有效性。

大数据开发工程师

负责大数据平台的开发、维护和优化。

这些岗位不仅涵盖了大数据技术的各个方面，还涉及到具体的行业应用和解决方案。选择适合自己的岗位时，可以考虑自己的兴趣、专业背景和职业发展规划。