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. 数据收集与整理：负责从各个渠道收集原始数据，并进行清洗、整理和预处理，确保数据的质量和一致性。这包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等操作。
2. 数据分析与挖掘：利用大数据分析工具和方法，对收集到的数据进行深入分析和挖掘，以发现数据中的潜在规律和趋势。这可能涉及统计分析、机器学习、数据挖掘等技术。
3. 数据可视化：将分析结果通过图表、报表等形式直观地展现给非技术人员，帮助他们理解数据背后的含义。这可能包括制作柱状图、折线图、饼图等基本图表，以及使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）创建更加复杂的可视化效果。
4. 数据处理与优化：在数据分析和挖掘过程中，可能会遇到性能瓶颈或数据质量问题，需要对数据处理流程进行调整和优化，以提高处理速度和准确性。这可能涉及到数据库优化、缓存策略调整、算法改进等方面。
5. 系统设计与开发：根据业务需求，设计和开发相应的大数据处理和分析系统。这包括选择合适的编程语言、框架和库，设计系统架构，编写代码实现功能，以及进行系统集成和测试。
6. 项目实施与管理：参与大数据项目的规划、实施和管理，确保项目按照既定目标顺利推进。这可能涉及到项目进度管理、资源协调、风险管理等方面。
7. 技术研究与创新：关注大数据领域的最新技术和发展趋势，不断学习和掌握新技术，提高自身的技术水平和创新能力。
8. 团队协作与沟通：与团队成员保持良好的沟通，共同解决问题，分享经验和知识。同时，也需要与业务部门、客户等外部合作伙伴保持密切合作，确保项目的成功实施。
总之，大数据应用开发工程师的主要工作任务是负责数据收集与整理、数据分析与挖掘、数据处理与优化、系统设计与开发、项目实施与管理等方面的工作。这些任务需要具备扎实的计算机科学基础、数据分析能力、编程技能和项目管理经验等多方面的能力。
