大数据开发主要涉及以下几个方面的工作：
大数据平台开发和维护：
包括设计和开发分布式存储、数据处理和分析架构。
数据处理框架研发：
针对企业的实际数据需求，完成数据系统平台的搭建及后续维护。
ETL（Extract, Transform, Load）开发：
负责数据的抽取、转换和加载过程，确保数据从业务系统安全、高效地流入大数据平台。
数据分析与统计：
利用大数据技术进行数据挖掘和分析，以支持业务决策和策略制定。
实时计算和流式计算：
开发能够处理实时数据流的计算平台，以支持需要即时响应的应用场景。
数据可视化：
将分析结果以图表、报告等形式展现，便于业务人员和决策者理解和使用。
系统架构设计：
设计大数据平台的整体架构，包括选择合适的技术栈和组件。
网络安全业务主题建模：
开发针对网络安全领域的数据模型，以识别和防御恶意行为。
工具开发：
开发面向产品和数据分析师的工具，如数据报表平台、数据分析平台等。
大数据开发工程师通常需要具备较强的技术背景，熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及相关的数据可视化工具和技术。他们的工作不仅限于编码，还包括系统架构设计、性能优化、以及指导其他工程师等。