大数据销售工程师的主要工作是帮助公司收集、处理和分析大量的客户数据，以便更好地了解客户需求，优化销售策略，提高销售效率。他们的主要职责包括：
1. 数据收集：负责收集和整理各种类型的客户数据，如基本信息、购买历史、交易记录等。这些数据可能来自不同的渠道，如社交媒体、网站、电话、邮件等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的信息，确保数据的质量和准确性。这包括去除无关的信息、纠正错误的数据、填补缺失的数据等。
3. 数据分析：使用大数据技术对清洗后的数据进行分析，挖掘出有价值的信息，为销售团队提供决策支持。例如，通过分析客户的购买行为，可以发现潜在的需求和机会；通过分析市场趋势，可以预测未来的销售情况等。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式呈现，使销售团队能够直观地了解数据背后的含义，从而做出更明智的决策。例如，通过柱状图展示不同产品的销售额，通过折线图展示客户购买行为的季节性变化等。
5. 数据存储与管理：负责数据存储和管理，确保数据的完整性和安全性。这包括选择合适的数据库系统、设计合理的数据结构、实施有效的数据备份和恢复策略等。
6. 与其他部门协作：与市场营销、产品开发、客户服务等部门紧密合作，确保销售策略和产品能够满足客户需求。例如，与市场营销部门合作，了解竞争对手的产品和策略，以便制定更有效的销售策略；与产品开发部门合作，了解客户的需求和技术趋势，以便开发符合市场需求的产品等。
7. 技术支持：为销售团队提供技术支持，解决在使用大数据工具和平台过程中遇到的问题。例如，帮助销售人员熟悉数据分析软件的操作，解答他们在数据处理和分析过程中遇到的技术问题等。
8. 持续改进：根据数据分析结果，不断优化销售策略，提高销售效率。例如，根据客户购买行为的变化，调整产品推广策略，提高销售额；根据市场趋势的变化，调整产品定价策略，提高竞争力等。
总之，大数据销售工程师的工作是一项综合性很强的工作，需要具备较强的数据分析能力、技术背景和沟通能力。他们通过收集、处理和分析大量客户数据，为公司提供有价值的信息，帮助公司更好地了解客户需求，优化销售策略，提高销售效率。
