大数据开发工程师的工作流程主要包括以下几个部分：
1. 需求分析：首先，需要与客户或业务部门进行沟通，了解他们的需求。这可能包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等方面的需求。在这个过程中，可能需要使用一些数据分析工具，如Excel、SQL、Python等。
2. 设计数据模型：根据需求分析的结果，设计出适合的数据模型。这可能涉及到数据库的设计，以及数据的ETL（提取、转换、加载）过程。在这个过程中，可能需要使用一些数据库设计和数据处理工具，如MySQL、Hadoop、Spark等。
3. 数据收集和预处理：在这个阶段，需要从各种数据源中收集数据，并进行预处理。这可能涉及到数据的清洗、去重、格式化等操作。在这个过程中，可能需要使用一些数据采集和预处理工具，如Apache NiFi、Flume等。
4. 数据存储和计算：将处理好的数据存储到Hadoop或Spark等大数据平台上，并进行数据分析和计算。这可能涉及到数据的分片、合并、排序、聚合等操作。在这个过程中，可能需要使用一些大数据存储和计算工具，如HDFS、MapReduce、Spark等。
5. 结果展示和报告：将分析结果以图表、报表等形式展示给客户或业务部门。这可能涉及到数据的可视化、报告生成等操作。在这个过程中，可能需要使用一些数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
6. 持续优化和迭代：根据客户的反馈和业务的变化，不断调整和优化数据模型、数据处理流程和分析算法。这个过程可能会反复进行，直到满足客户的需求为止。
在整个工作流程中，大数据开发工程师需要具备以下技能：
1. 熟练掌握至少一种编程语言，如Java、Python、Scala等；
2. 熟悉至少一种数据库技术，如MySQL、Oracle、PostgreSQL等；
3. 熟悉至少一种大数据处理框架，如Hadoop、Spark、Flink等；
4. 熟悉至少一种数据可视化工具，如Tableau、Power BI等；
5. 具有良好的沟通能力和团队协作能力；
6. 具有解决问题的能力，能够针对复杂的业务问题提供有效的解决方案。
总之，大数据开发工程师的工作流程是一个不断循环的过程，需要不断地学习新知识、掌握新技能，以满足不断变化的业务需求。
