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