数据研发工程师的主要职责包括：
数据采集、清洗、处理、分析和可视化
负责数据的采集、清洗、转换和加载（ETL/ELT）过程，确保数据的高效性和可扩展性。
进行数据分析，帮助业务决策，并提供数据可视化支持。
数据仓库和数据管道的维护
设计和优化数据仓库、数据库和其他数据存储系统，以满足业务需求。
监控数据质量，实施数据验证和清洗流程，确保数据的准确性和一致性。
数据库开发与设计
参与产品需求调研分析与设计，编写数据模型设计文档。
负责数据库的备份、恢复与集群性能监控等工作。
编写和维护项目开发文档，提供技术支持和咨询。
性能优化
进行数据查询和处理性能的优化，包括索引优化、查询优化和资源调配。
定期评估和调整数据架构，以提高系统的整体性能。
大数据产品与中台建设
参与大数据产品的中台建设，包括数据方案设计和开发。
深度理解公司系统业务现状和数据诉求，参与大数据系统架构设计。
系统维护与改进
负责现有系统的问题分析和改进，提高系统性能，保证系统稳定性。
持续改进系统架构、核心算法或者核心技术，保证系统高性能、高可用性和高可扩展性。
新技术预研与项目选型
进行新技术预研，完成项目的选型和设计，难点公关。
团队协作与沟通
与数据科学家、分析师和其他开发人员紧密合作，理解数据需求和业务目标。
参与项目会议，提供数据开发方面的专业意见和建议。
合规与标准
负责数据平台的监管报送，确保符合相关法规和标准。
数据研发工程师需要具备计算机相关专业学习经验，掌握Oracle、SQL Server等主流数据库的开发和设计，并且需要具备良好的沟通能力。此外，持有CDA（Certified Data Analyst）证书可以提升职场薪资水平。