大数据开发工程师的工作流程主要包括以下几个阶段：
1. 需求分析与项目规划：首先，大数据开发工程师需要与客户进行沟通，了解他们的需求和期望。然后，根据客户的需求，制定详细的项目计划，包括项目的目标、范围、时间表等。
2. 数据收集与预处理：在这个阶段，大数据开发工程师需要从各种来源收集数据，如数据库、文件系统、API等。然后，对收集到的数据进行清洗、转换和整合，以便后续的分析和应用。
3. 数据分析与挖掘：在这个阶段，大数据开发工程师使用各种数据分析和挖掘工具，如Hadoop、Spark等，对数据进行深入的分析，提取有价值的信息和模式。
4. 数据存储与管理：在这个阶段，大数据开发工程师需要选择合适的数据存储和管理方案，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。同时，还需要确保数据的一致性、可用性和安全性。
5. 数据可视化与报告：在这个阶段，大数据开发工程师需要将分析结果以图表、报表等形式展示给客户，帮助他们更好地理解和利用数据。
6. 数据产品与服务：在这个阶段，大数据开发工程师需要将分析结果转化为实际的产品或服务，如推荐系统、预测模型等。同时，还需要与客户保持沟通，了解他们的反馈，不断优化产品。
7. 持续监控与维护：在项目完成后，大数据开发工程师需要持续监控系统的性能和稳定性，及时发现并解决问题。同时，还需要定期对数据进行更新和维护，确保数据的准确性和完整性。
在整个工作流程中，大数据开发工程师需要具备较强的技术能力、沟通能力和项目管理能力，以确保项目的顺利进行和成功交付。
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