? ? 根据大数据技术体系及对人才的需求，本标准围绕数据预处理、数据标注、数据分析、产品开发、项目实施与运维、平台建设、数据安全、数据管理、运营与应用、咨询服务等 10 个方向对人才的岗位能力进行说明。
? ? ? 一、数据预处理方向
? ? ? 岗位名称包括数据采集工程师、数据清洗工程师、数据存储工程师?
? ? ? 数据采集工程师：负责大数据采集方案设计与开发，实现基于系统集成、日志、网络爬虫等的数据采集
? ? ? 数据清洗工程师：负责发现和处理数据异常，制定确保数据质量的流程和制度
? ? ? 数据存储工程师：负责设计和开发大数据存储系统，解决存储性能优化、容量规划
? ? ?二、数据标注
? ? ?标注采集工程师：负责合法、合规地采集人工智能算法所需特定结构化和非结构化数据
? ? ?数据标注工程师：负责数据标注方案的执行，保证标注质量、数据质量和数量
? ? ?标注质检工程师：负责数据质检和验收、质检人员培训考核、数据质量反馈与改善
? ? ?标注管理工程师：负责数据采集、标注、质检项目方案制定与执行、质量把控和交付
? ? 三、数据分析
? ? 数据算法工程师：负责选择、组合或定制化设计适合问题模型的求解算法，并对算法进行调优、性能分析与泛化能力评价
? ? 数据挖掘工程师：负责利用算法从大量数据中搜索隐藏于其中的信息，提高大数据利用效率
? ? 数据分析工程师：负责数据统计分析、深度挖掘分析与业务预测，并形成分析报告
? ? 数据可视化工程师：负责开发数据可视化产品、输出数据可视化图表和报告
? ? 四、产品开发
? ? 数据产品架构工程师：负责大数据产品架构设计和优化 ?
? ? 数据开发工程师：负责大数据产品技术方案设计与大数据应用开发
? ? 数据测试工程师：负责大数据产品质量控制活动
? ? 大数据产品经理：负责大数据产品需求、规划、设计、交付、产品持续迭代优化
? ? 本期内容分享到这里，下期我们继续分享项目实施与运维、平台建设、数据安全、数据管理、运营与应用、咨询服务等相关内容，请持续关注！
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