数据工程师的主要工作涉及多个方面，包括：
设计和优化数据管道：
数据工程师负责构建和维护数据管道，将数据从源头流向目标系统，并使用工作流调度器（如Apache Airflow或Luigi）来编排数据处理任务。
数据库管理和维护：
包括设计并优化数据库物理建设方案，制定数据库备份和恢复策略及工作流程，承担数据库的实施工作，针对数据库应用系统运行中出现的问题提出解决方案，监督数据库的备份和恢复策略的执行。
数据采集和清洗：
从各种来源（如数据库、日志文件、传感器等）收集数据，并进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据存储和管理：
设计和实施适当的数据存储解决方案，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖，并管理数据的组织、分区和索引。
数据转换和加工：
将原始数据转换为可用于分析和建模的格式，使用ETL（提取、转换、加载）工具或编写自定义脚本来执行数据转换操作。
大数据架构的开发、构建、维护和测试：
包括开发大数据处理系统，如数据库和大数据平台，以及进行大数据架构的开发、构建、维护和测试。
数据质量和监控：
关注数据的质量和完整性，开发和实施数据验证和监控机制，以检测数据质量问题并及时进行修复。
性能优化和扩展：
努力提高数据管道的性能和可扩展性，对数据流程进行调优，使用技术手段（如分区、索引、缓存和并行处理）来加快数据处理速度和提高系统的吞吐量。
数据需求分析：
了解组织的数据需求，与数据分析师和科学家合作，以更好地理解数据的使用场景和业务需求。
数据系统构建：
设计和维护数据管道，确保数据的清晰性和可访问性，包括将来自不同来源的数据整合到一个统一的系统中。
合规性管理：
确保遵守数据法规，保护用户隐私和数据安全。
协作与多角色支持：
与数据架构师、数据库管理员和数据科学家合作，确保系统高效整合和运行。
数据工程师的角色在现代企业中至关重要，他们通过构建和维护数据基础设施，支持组织的数据需求，确保数据的准确性、完整性和可用性，从而帮助企业做出更好的商业决策。