大数据领域提供了多样化的职位，主要包括但不限于以下几种：

数据科学家：

利用数学、统计和编程技能，使用大数据、算法和深度学习技术解决实际问题，支持企业决策和产品优化。

数据分析师：

运用数据分析工具对数据进行分析，提取有用信息，帮助企业了解客户需求，制定有效的营销策略。

大数据工程师：

使用Hadoop、Spark等工具对大数据进行分析筛选，开发分析运算模型，构建数据中心和企业内部大数据分析平台。

数据库管理员：

负责数据库的维护、操作，数据收集，解决数据存储和访问问题，确保数据的正确性和安全性。

大数据架构师：

设计、规划和实施企业级大数据平台架构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。

数据工程师：

负责数据清洗、转换、整合与加载（ETL）工作，构建高效稳定的数据管道。

数据可视化工程师：

将数据转化为可视化图形，帮助用户更好地理解和解释数据。

数据产品经理：

负责规划和设计数据产品，协调资源推动产品落地，提升数据在业务中的应用价值。

数据挖掘工程师：

负责大数据平台数据清洗、转换、建模的开发工作，解决海量数据的存储和计算挑战。

AI算法工程师：

专注于人工智能领域的算法研究与开发，包括计算机视觉、自然语言处理、强化学习等方向。

大数据运营维护工程师：

负责大数据业务集群的运维工作，包括容量规划、扩容及性能优化。

这些职位通常要求具备一定的编程能力，熟悉数据处理和分析工具，以及对业务需求的深入理解。随着大数据技术的不断发展和应用领域的拓展，未来可能还会出现更多新的职位和细分领域