大数据开发工程师的工作流程要求和标准主要包括以下几个方面：
1. 技术能力：大数据开发工程师需要具备扎实的编程基础，熟悉常用的编程语言（如Java、Python等），了解分布式系统、数据库、缓存、消息队列等技术。此外，还需要掌握一些大数据相关的技术，如Hadoop、Spark、Flink等。
2. 数据处理能力：大数据开发工程师需要具备处理大规模数据的能力，能够对原始数据进行清洗、转换、整合等操作，以便后续的数据分析和挖掘。
3. 数据存储与管理：大数据开发工程师需要熟悉各种数据存储技术，如Hadoop HDFS、HBase、Cassandra等，以及数据仓库技术（如Hive、Presto等）。同时，还需要了解数据备份、恢复、容灾等相关知识。
4. 数据分析与挖掘：大数据开发工程师需要具备一定的数据分析和挖掘能力，能够从海量数据中提取有价值的信息，为业务决策提供支持。这包括了解常用的数据分析方法（如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等）和挖掘算法（如Apriori算法、FP-growth算法等）。
5. 系统架构设计：大数据开发工程师需要具备一定的系统架构设计能力，能够根据业务需求设计合理的数据架构，选择合适的技术栈，并确保系统的可扩展性、稳定性和性能。
6. 团队协作与沟通能力：大数据开发工程师需要具备良好的团队协作和沟通能力，能够与团队成员共同解决问题，分享经验，提高项目效率。
7. 持续学习与创新能力：大数据领域是一个快速发展的领域，大数据开发工程师需要具备持续学习的能力，关注行业动态，不断学习新技术和新方法。同时，还需要具备一定的创新能力，能够在工作中提出新的想法和解决方案。
8. 项目管理能力：大数据开发工程师需要具备一定的项目管理能力，能够合理安排项目进度，确保项目按时完成。这包括了解项目管理的基本知识（如敏捷开发、Scrum等），以及如何制定项目计划、监控项目进度、协调资源等。
9. 文档编写与表达能力：大数据开发工程师需要具备良好的文档编写和表达能力，能够将复杂的技术问题用简洁明了的语言表达出来，便于团队成员理解和交流。
10. 安全意识：大数据开发工程师需要具备较强的安全意识，了解常见的网络安全威胁，如SQL注入、XSS攻击等，并采取相应的防护措施。同时，还需要了解数据加密、访问控制等安全技术。
总之，大数据开发工程师的工作流程要求和标准涵盖了技术能力、数据处理能力、数据存储与管理、数据分析与挖掘、系统架构设计、团队协作与沟通能力、持续学习与创新能力、项目管理能力、文档编写与表达能力以及安全意识等多个方面。只有全面发展这些能力，才能成为一名优秀的大数据开发工程师。
