1、大数据方向挣钱多的岗位 （1）大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
2、数据分析师：数据分析师是大数据行业中的核心岗位之一。他们负责收集、处理和分析大量的数据，为企业提供决策支持。数据分析师需要具备良好的统计学和编程技能，能够熟练使用各种数据分析工具和编程语言。 数据工程师：数据工程师负责设计、构建和维护大数据平台和基础设施。
3、大数据开发工程师 开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。数据分析师 收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
4、**Hadoop开发工程师**：Hadoop作为一种处理大数据的分布式系统，其开发工程师需求随着数据规模的扩大而增长。掌握Hadoop技术成为了大数据人才的重要能力之一。 **可视化工具开发工程师**：数据可视化将复杂的数据以图形化的方式展示出来，使得决策者能够直观理解数据背后的意义。
大数据分析师的岗位职责是：收集汇总、整合外部网络平台、同行业及公司内部的经营管理及客户资源等数据；清洗数据，利用数据分析软件分析数据规律，出具分析报告；根据分析结果为公司的经营提供有效建议，为领导决策提供参考；对所搜集数据进行精准分析，给集团决策层提出合理化建议。
大数据分析师需要利用数据分析的结果，挖掘经营中的潜在问题和机会，提出明确的分析结论和对策建议，为企业的战略决策提供支持。如果没有相应的战略管理能力，数据分析结果也仅是僵化的信息，无法实现其价值。 （2）团队管理。
大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。
为公司提供数据报告。数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。
数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。
对数据可分析问题做分析建模；3）对最后的分析结果和模型进行业务实施。另外，参加数据建模比赛能够对2）提供很大的帮助；但是对1）和3）帮助甚微。而最具挑战、最有价值的，恰恰是1）和3）。
1、数据分析师 偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。
2、大数据开发工程师 开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。数据分析师 收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
3、数据运营者：商业战略的导航员 他们像链家地产的幕后英雄，通过大数据指导销售策略，例如设定不同区域的下一阶段销售目标，实现业绩指标的精确管理。 数据分析师：业务分析的基石 作为应用广泛的岗位，他们解析公司业绩数据，为决策者提供关键信息，是企业洞察业务动态的核心力量。
4、下面是比较热门的几个大数据岗位：首席数据官（CDO）首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。
1、数据分析师 偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。
2、数据分析师的就业方向非常广泛，主要包括以下几个方面：金融行业：在银行、证券、保险等金融机构中进行数据分析和建模，为投资决策提供支持。电子商务行业：在电商企业中分析用户行为、销售数据等，为产品开发、市场营销等提供支持。物流行业：在物流企业中进行数据分析和挖掘，优化物流网络、提高配送效率。
3、大数据分析师 负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。