大数据工程师高级评定要求通常涉及多个方面，包括技术能力、项目管理、团队协作、创新能力和持续学习等。以下是一些可能的评定标准：
1. 技术能力：高级大数据工程师应具备深厚的数据科学和机器学习知识，能够熟练使用Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，以及Python、Java等编程语言。他们还应熟悉数据仓库、数据湖和数据集成工具，如Amazon Redshift、Google BigQuery、Apache Hive等。此外，他们应具备对大数据生态系统（如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等）的深入理解，并能够解决复杂的数据处理和分析问题。
2. 项目管理：高级大数据工程师应具备强大的项目管理能力，能够有效地规划、执行和监控大数据项目。他们应熟悉敏捷开发方法，能够与团队成员、利益相关者和客户进行有效沟通，确保项目按时交付并满足预期目标。他们还应具备风险管理和应对策略，以应对项目中可能出现的挑战和问题。
3. 团队协作：高级大数据工程师应具备良好的团队协作能力，能够与团队成员、跨部门同事和外部合作伙伴建立有效的合作关系。他们应具备领导力和影响力，能够激励和指导团队成员，推动项目向前发展。此外，他们还应具备良好的沟通能力，能够清晰地传达自己的想法和观点，并能够倾听他人的意见和建议。
4. 创新能力：高级大数据工程师应具备创新思维，能够不断探索新的技术和方法，以解决复杂的数据问题。他们应关注行业动态和技术发展趋势，积极参与新技术的研究和应用。此外，他们还应具备较强的学习能力，能够快速掌握新知识和技能，并将其应用于实际工作中。
5. 持续学习：高级大数据工程师应具备持续学习的能力，能够不断更新自己的知识和技能，以适应不断变化的技术环境和市场需求。他们应关注最新的大数据技术和工具，参加相关的培训和研讨会，不断提升自己的专业素养。此外，他们还应具备较强的自我驱动能力，能够在没有外部压力的情况下，主动学习和提升自己。
6. 成果展示：高级大数据工程师应具备良好的成果展示能力，能够将自己的工作成果以清晰、准确的方式呈现给上级领导和客户。他们应具备一定的演讲和表达能力，能够清晰地阐述自己的观点和解决方案。此外，他们还应具备一定的写作能力，能够撰写技术文档、报告和论文等。
7. 职业道德：高级大数据工程师应具备良好的职业道德，遵守法律法规和公司规定，尊重知识产权和商业机密。他们应具备诚信、敬业和责任感，对待工作认真负责，对客户和同事诚实守信。此外，他们还应具备较强的保密意识，保护公司和个人的信息安全。
8. 个人品质：高级大数据工程师应具备良好的个人品质，如责任心、团队合作精神、沟通能力和抗压能力等。他们应具备较强的心理素质，能够在面对困难和挑战时保持冷静和自信。此外，他们还应具备一定的人际交往能力，能够与不同背景的人建立良好的关系。
总之，大数据工程师高级评定要求涵盖了技术能力、项目管理、团队协作、创新能力、持续学习、成果展示、职业道德和个人品质等多个方面。一个优秀的大数据工程师应具备这些能力和素质，以确保在大数据领域取得成功并为企业创造价值。
