近几年随着大数据机器学习的流行，除了传统的软件工程师延申出了一些和数据科学/人工智能/机器学习相关的职业：数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、软件工程师、数据分析师。
这些职位在数据和软件工程领域中都很受欢迎，每个职位都有其特定的职责和技能需求。以下是对这些职位的简单描述和它们之间的区别：
数据工程师 Data Engineer
工作职责: 设计、构建、整合、维护大数据平台和数据管道。确保数据可以在大规模和高速地在不同系统之间流动。
技能和工具: Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, SQL, NoSQL数据库等。
数据科学家 Data Scientist
工作职责: 利用统计学、机器学习和其他高级技术来分析和解释数据，从而获得洞察力并做出预测。
技能和工具: Python, R编程, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, 数据建模，统计分析。
数据分析师 Data Analyst
工作职责: 通过使用统计和数据可视化工具分析数据，为业务决策提供见解。
技能和工具: SQL, Excel, Tableau, PowerBI, Python, 数据可视化。
机器学习工程师 Machine Learning Engineer
工作职责: 设计、实施、测试和部署机器学习模型。他们经常与数据科学家紧密合作，将原型转化为生产就绪的系统。
技能和工具: Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Docker, cloud platforms (如 AWS, GCP), MLOps。
软件工程师 Software Engineer
工作职责: 设计、开发、测试和维护软件应用程序。
技能和工具: Java, C++, Python, JavaScript, Git, system design, 云平台, DevOps等。
TLDR; 总结Engineering职位区别
- 数据工程师主要关注数据的流动和可用性。
- 数据科学家和机器学习工程师都与数据建模和算法有关，但前者更关注研究和原型开发，而后者更关注生产部署。
- 数据分析师重点在于从数据中提取有价值的见解。
- 软件工程师的工作范围最广，涵盖了软件开发的所有方面，从前端到后端，从应用程序到系统级。
当然，实际工作环境中，这些角色可能会有所重叠，特定的职责可能会因公司、团队或项目而异。
英文：Differences (Responsibilities, Skills and Tools) Among Engineering Roles
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