大数据开发工程师的工作流程主要包括以下几个内容：
1. 需求分析：与业务部门沟通，了解业务需求，明确数据收集、存储、处理和分析的目标。
2. 数据源选择：根据业务需求，选择合适的数据源，如数据库、文件系统、API等。
3. 数据采集：使用数据采集工具（如ETL工具）从数据源中提取数据。
4. 数据清洗：对采集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等。
5. 数据存储：将清洗后的数据存储到合适的数据仓库或数据湖中。
6. 数据处理：对存储的数据进行进一步的处理，包括数据整合、数据转换、数据加载等。
7. 数据分析：使用数据分析工具（如SQL、Python、R等）对处理后的数据进行分析，找出有价值的信息。
8. 数据可视化：将分析结果以图表的形式展示出来，帮助业务部门更好地理解数据。
9. 数据挖掘：对原始数据进行更深层次的分析，发现潜在的规律和趋势。
10. 数据安全：确保数据的安全，防止数据泄露和滥用。
大数据开发工程师的要求：
1. 熟练掌握一门或多门编程语言，如Java、Python、Scala等。
2. 熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架。
3. 熟悉数据库技术，如MySQL、Oracle、MongoDB等。
4. 熟悉数据仓库技术，如Hive、Impala、Presto等。
5. 熟悉数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
6. 具备良好的沟通能力，能够与业务部门、开发人员、测试人员等进行有效沟通。
7. 具备较强的学习能力和解决问题的能力，能够快速适应新技术和新环境。
8. 具备一定的项目管理能力，能够合理安排工作进度，确保项目按时交付。
9. 具备一定的英语读写能力，能够阅读英文技术文档和资料。
10. 具备一定的抗压能力，能够在高强度的工作环境下保持高效的工作状态。
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