人工智能大数据分析工程师

1. 数据处理与分析

数据治理与清洗：负责海量数据的采集、清洗、转换和存储，确保数据的准确性和可用性。

数据分析与建模：运用数据分析、数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行深度分析和建模，挖掘数据背后的规律和价值。

数据质量监测：监控数据质量，及时发现并解决数据异常问题。

2. 技术研发与优化

架构设计与技术选型：负责大数据平台的技术架构设计和选型，确保系统的可扩展性、稳定性和安全性。

性能优化：对大数据处理系统进行性能优化，提升系统的吞吐量和响应速度。

新技术研究与应用：跟踪人工智能和大数据领域的前沿技术，将其应用到实际项目中。