在大数据时代，有许多与数据处理和分析相关的岗位，以下是一些主要的职业角色：

数据科学家

使用大数据、算法和深度学习技术解决实际问题。

提供数据支持，帮助企业提高运营效率和销售额。

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，制定有效的营销策略。

大数据工程师

使用Hadoop、Spark等工具对大数据进行分析筛选。

开发分析运算模型，构建数据中心，设计安全有效的企业内部大数据分析平台。

数据库管理员

负责数据库的维护和操作，收集数据，解决数据存储和访问问题。

大数据架构师

设计和构建大规模的分布式系统，支持大数据处理。

考虑数据安全、容错性和可扩展性。

大数据运维工程师

负责数据平台的集群管理、机器优化和监控。

优化和性能调优现有集群，满足不断增长的业务需求。

数据治理专员

确保组织内部的数据管理和合规性。

制定数据管理策略、安全政策，并监督数据质量和隐私保护。

ETL研发工程师

负责数据模型的ETL开发、数据平台建设。

大数据可视化工程师

负责将数据进行可视化展示。

机器学习工程师

应用机器学习算法于大数据分析中，提取数据中的模式和洞察。

数据产品经理

负责大数据产品的规划、设计和实施。

商业智能（BI）开发人员

利用大数据技术进行商业智能分析和报告。

统计员

进行数据收集、整理和分析，提供统计报告。

这些岗位通常要求具备一定的数学、统计学、编程和数据处理技能，以及对大数据技术和工具的深入理解。随着大数据技术的不断发展和应用领域的扩展，未来可能还会出现更多新的岗位