在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用 大数据 为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例， 大数据 工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？
找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质， 大数据 工程师可以通过 数据分析 来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映 大数据 工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今 大数据 工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
作为电商的阿里巴巴，则希望通过 大数据 锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。
B 需要具备的能力
数学及统计学相关的背景
就我们采访过的BAT三家 互联网 大公司来说，对于 大数据 工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和 算法 总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。
计算机编码能力
实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为 大数据 工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。
举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要 大数据 工程师亲自挖掘。即使在某些团队中， 大数据 工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理 大数据 的方式。
对特定应用领域或行业的知识
在颜莉萍看来， 大数据 工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为 大数据 只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为 大数据 工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”
C 大数据 工程师的职业发展
如何成为 大数据 工程师
由于目前 大数据 人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。
今年8月，阿里巴巴举办了一个 大数据 竞赛，把天猫[微博]平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到 云计算 平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的 大数据 工程师涌现出来。”
颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为 大数据 工程师。
薪酬待遇
作为IT类职业中的“大熊猫”， 大数据 工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和 大数据 相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“ 大数据 时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国， 大数据 工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖 互联网 类公司，同一个级别 大数据 工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。
职业发展路径
由于 大数据 人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为 数据分析 师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调 大数据 战略的 互联网 公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面， 大数据 工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。
