大数据技术现场工程师是负责将大数据技术应用于实际场景中的专业人员。他们的主要工作包括以下几个方面：
1. 数据采集：现场工程师需要在现场环境中进行数据采集，包括传感器、摄像头、RFID等设备的数据采集。这些数据需要实时传输到数据中心进行处理和分析。
2. 数据处理：现场工程师需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、格式转换等。然后，将处理后的数据上传到云端或本地的大数据平台上进行存储和计算。
3. 数据分析：现场工程师需要使用大数据处理工具和技术对数据进行分析，提取有价值的信息和模式。这些分析结果可以用于指导现场操作、优化生产过程、预测设备故障等。
4. 数据可视化：现场工程师需要将分析结果以图表、报表等形式展示出来，方便相关人员理解和决策。这包括数据可视化工具的使用、数据的可视化设计等。
5. 系统集成：现场工程师需要将不同的大数据技术和工具集成到一个统一的系统中，实现数据的无缝流转和高效处理。这包括系统架构设计、接口开发、数据同步等。
6. 项目实施：现场工程师需要与客户沟通，了解他们的业务需求和应用场景，制定相应的大数据解决方案。然后，负责项目的实施和管理，确保项目按计划进行，达到预期的效果。
7. 技术支持：现场工程师需要为客户提供技术支持，解决他们在使用大数据技术过程中遇到的问题。这包括技术咨询、培训、故障排查等。
8. 安全与合规：现场工程师需要关注大数据技术的安全和合规问题，确保数据的隐私和安全。这包括数据加密、访问控制、审计等措施的实施。
总之，大数据技术现场工程师的工作涉及数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化、系统集成、项目实施、技术支持和安全与合规等多个方面。他们需要具备扎实的大数据理论知识、丰富的实践经验和良好的沟通能力，才能胜任这一职位。
