大数据应用开发工程师的工作任务主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理：负责从各种数据源（如数据库、API、文件系统等）采集数据，并对采集到的数据进行预处理，包括清洗、转换、归一化等操作，以便后续的数据分析和挖掘。
2. 数据分析与挖掘：利用各种数据分析方法和算法，对预处理后的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式，为业务决策提供支持。
3. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助用户直观地理解数据背后的含义和趋势。
4. 数据存储与管理：负责数据的存储和管理，包括设计合理的数据模型、选择合适的存储技术（如Hadoop、Spark等）、监控数据的存储性能和安全性等。
5. 系统开发与维护：根据业务需求，设计和实现大数据处理系统的各个模块，包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据可视化模块等，并持续优化系统性能和功能。
6. 技术支持与培训：为其他部门或用户提供技术支持，解决他们在使用大数据应用过程中遇到的问题；同时，参与内部或外部的技术培训，提高团队的整体技术水平。
7. 项目协调与管理：参与项目的策划、执行、监控和收尾等工作，确保项目的顺利进行。
8. 技术研究与创新：关注行业动态和技术发展趋势，探索新的大数据处理技术和方法，提升团队的技术实力和竞争力。
总之，大数据应用开发工程师的主要工作任务是利用大数据技术为企业或组织提供数据驱动的解决方案，帮助他们更好地理解和利用数据，提高业务效率和竞争力。
