大数据领域的研究岗位包括但不限于以下几种：

大数据工程师：

负责搭建和维护大数据处理系统，运用Hadoop、Spark等工具进行数据分析。

数据分析师：

使用数据分析工具对数据进行分析，提取有用信息，帮助企业深入了解客户，提高运营效率。

数据挖掘工程师：

专注于挖掘数据中的规律和趋势，开发个性化推荐算法、风控模型等。

数据科学家：

研究数据模型和算法，使用大数据、算法、深度学习等技术解决实际问题。

数据架构师：

设计数据架构，确保数据的有效管理和利用。

数据治理专家：

负责数据的质量管理、安全和合规性。

BI工程师：

负责商业智能报告的开发和分析。

数据仓库开发工程师：

构建和维护数据仓库，支持数据分析和报告。

ETL工程师：

负责数据的提取、转换和加载（ETL）过程。

机器学习工程师：

开发机器学习模型，应用于数据分析、预测等。

深度学习工程师：

研究和开发深度学习模型，用于复杂的数据分析任务。

算法工程师：

开发算法解决大数据分析中的特定问题。

AI工程师：

结合人工智能技术进行大数据分析和应用。

数据可视化工程师：

将数据转化为图形或图表，便于理解和展示。

数据采集工程师：

负责从各种来源收集数据。

数据库管理员：

管理和维护数据库系统，确保数据的安全和高效存储。

数据运营经理、 数据产品经理、 数据项目经理、 大数据销售等岗位，涉及数据产品的运营和推广。

这些岗位通常要求具备统计学、计算机科学、数学等相关领域的知识和技能，以及对大数据技术和工具的深入理解。此外，对于特定行业的研究，如能源行业，可能还会有专门的研究岗位，如能源行业研究实习生，参与行业研究和政策分析等