大数据技术应用高级工程师评审条件通常包括以下几个方面：
1. 教育背景：候选人需要具备相关的学历背景，如计算机科学、信息技术、数据科学或相关领域的本科及以上学历。对于有丰富实践经验的候选人，可能需要具备硕士或博士学位。
2. 工作经验：候选人需要具备一定的工作经验，通常要求在大数据领域工作至少3-5年。这可能包括参与过大型项目、开发过复杂的数据处理系统、优化过数据分析流程等。
3. 技术能力：候选人需要具备扎实的大数据技术知识，包括Hadoop、Spark、Hive、Kafka、Flink等主流大数据处理框架和工具的使用经验。此外，还需要熟悉数据库技术（如MySQL、Oracle）、数据仓库技术（如Hive、Presto）以及数据挖掘和机器学习算法。
4. 项目管理：候选人需要具备良好的项目管理能力，能够有效地规划、组织和执行项目。这包括制定项目计划、分配资源、监控进度、解决冲突以及确保项目按时交付。
5. 问题解决能力：候选人需要具备出色的问题解决能力，能够在面对复杂问题时迅速定位并找到解决方案。这需要具备分析问题、提出解决方案和实施解决方案的能力。
6. 沟通与协作：候选人需要具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与团队成员、跨部门同事以及客户进行有效沟通。这有助于确保项目的顺利进行和问题的及时解决。
7. 持续学习：大数据技术不断发展，高级工程师需要具备持续学习和自我提升的能力。这包括关注最新的技术动态、参加专业培训、阅读相关书籍和论文等。
8. 证书与荣誉：在某些情况下，高级工程师的评审条件可能会要求候选人具备相关领域的专业证书，如PMP（项目管理专业人士）、Certified Analytics Professional（认证数据分析专业人士）等。此外，获得行业奖项、发表学术论文或参与重要项目等荣誉也可能会作为评审条件的一部分。
总之，大数据技术应用高级工程师评审条件涉及多个方面，包括教育背景、工作经验、技术能力、项目管理、问题解决能力、沟通与协作以及持续学习等。这些条件旨在确保候选人具备从事大数据相关工作所需的综合素质和技能。
