数据工程的工作内容涵盖多个方面，主要包括以下几个方面：

数据采集与清洗

负责从各种来源（如数据库、日志文件、传感器等）收集数据。

对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等，以确保数据的质量和一致性。

数据存储和管理

选择和实施适当的数据存储解决方案，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖。

设计和维护数据架构，确保高效的数据访问和查询性能。

关注数据安全，包括数据备份、灾难恢复和访问控制。

数据转换和加载

使用ETL（抽取、转换、加载）工具或编写自定义代码来实现数据转换。

将原始数据转化为可用于分析、建模和可视化的格式。

大数据处理

使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）和其他相关技术来处理和分析大规模数据集。

优化数据处理流程，以提高性能和效率。

数据质量监控

开发和实施数据质量检查和监控机制，以捕获数据异常和问题。

与数据科学家和业务团队合作，了解他们的数据需求，并确保数据的及时可靠性。

数据可视化

将数据以图表、报表或其他可视化形式展示，帮助团队更好地理解和利用数据。

系统部署与性能优化

独立进行系统的部署和调试，确保其稳定性和可靠性。

监控系统性能，并进行优化以提高数据处理速度和系统吞吐量。

合规性管理

确保遵守数据法规，保护用户隐私和数据安全。

故障处理与监控

实施实时监控和故障处理机制，以确保系统的稳定性和可靠性。

技术研究与开发

学习和研讨新技术以满足系统需求，并参与开发分布式爬虫系统、优化调度策略和服务监控等。

这些职责表明数据工程师不仅需要具备扎实的技术能力，还需要具备良好的团队合作和沟通能力，以支持组织的数据需求和业务发展。