大数据AI人工智能工程师是负责开发、维护和优化使用大数据和人工智能技术的系统和应用程序的专业人员。他们的主要职责包括：
1. 数据收集与处理：大数据AI人工智能工程师需要从各种来源收集大量数据，然后对数据进行清洗、整理和预处理，以便后续的分析和应用。这可能包括数据筛选、去重、格式转换等操作。
2. 数据分析与挖掘：通过对收集到的数据进行分析和挖掘，大数据AI人工智能工程师可以发现数据中的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。这可能涉及到统计分析、机器学习算法（如聚类、分类、回归等）的应用，以及数据可视化工具的使用。
3. 模型构建与优化：大数据AI人工智能工程师需要根据业务需求和数据特征，选择合适的机器学习或深度学习模型进行训练和优化。这可能包括模型选择、参数调优、交叉验证等操作。
4. 系统设计与实现：大数据AI人工智能工程师需要设计和实现用于存储、处理和分析数据的系统架构。这可能涉及到数据库设计、分布式计算框架的选择和应用、API的开发等任务。
5. 性能监控与优化：大数据AI人工智能工程师需要持续监控系统的性能，确保系统稳定运行并满足业务需求。这可能包括性能指标的监控、问题定位和解决、系统调优等操作。
6. 技术研究与创新：大数据AI人工智能工程师需要关注行业动态和技术发展趋势，不断学习和掌握新的技术和方法，以提升系统的竞争力和价值。这可能涉及到参加技术培训、阅读专业文献、参与开源项目等。
7. 团队协作与沟通：大数据AI人工智能工程师需要与其他团队成员（如数据科学家、产品经理、开发人员等）密切合作，共同完成项目目标。这需要良好的沟通能力和团队协作精神。
总之，大数据AI人工智能工程师是一个跨学科的职位，需要具备数据处理、分析、建模、系统设计等多方面的技能。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这一职位的需求将持续增长，对于有志于从事该领域的人才来说，是一个充满挑战和机遇的职业选择。
