ETL工程师，即 大数据工程师，主要负责数据抽取、清洗、转换和加载（ETL）的相关工作。ETL是大数据处理流程中的一个关键环节，涉及将来自不同数据源的数据进行整合，并按照特定的业务需求进行处理，最终将其加载到数据仓库或数据集市中，以支持后续的数据分析和挖掘工作。

具体职责包括：

数据抽取：

从各种数据源（如关系数据库、文件系统、API等）中提取数据。

数据清洗：

对抽取的数据进行去重、格式转换、缺失值处理等操作，以确保数据的质量和一致性。

数据转换：

按照业务需求对数据进行加工和格式转换，可能涉及使用SQL或其他编程语言进行数据转换。

数据加载：

将清洗和转换后的数据加载到目标系统，如数据仓库、数据湖或数据集市中。

流程优化：

对ETL流程进行优化，提高数据处理的效率和准确性。

技术问题解决：

解决ETL过程中遇到的技术难题，确保数据处理的稳定性和可靠性。

ETL工程师需要具备以下技能：

编程能力：掌握至少一种或多种编程语言，如Python、Java、SQL等。

数据库技能：熟悉关系数据库（如MySQL、Oracle）和非关系数据库（如MongoDB、Hbase）。

数据处理工具：熟悉ETL工具，如Kettle、Informatica、Apache NiFi等。

业务理解能力：理解业务需求，能够根据业务场景设计合适的数据处理流程。

随着大数据技术的不断发展，ETL工程师的角色也在不断扩展，可能涉及更多的数据处理和分析任务，如实时数据处理、数据质量监控、数据治理等。