数据工程师的主要职责是设计、构建和维护大规模数据处理系统，以支持组织内外的数据需求。在现代企业中，数据已经成为决策制定和业务发展的重要驱动力，因此数据工程师的角色变得至关重要。以下是数据工程师的主要职责：

1. 数据采集和清洗：数据工程师负责从各种来源收集数据，包括数据库、日志文件、传感器等。他们还需要对这些数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

2. 数据存储和管理：数据工程师需要选择和实施适当的数据存储解决方案，例如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖。他们需要设计和维护数据架构，以确保高效的数据访问和查询性能。数据安全也是他们的关注点，包括数据备份、灾难恢复和访问控制。

3. 数据转换和转换：在数据工程中，数据通常需要在不同的格式和结构之间进行转换。数据工程师使用ETL（抽取、转换、加载）工具或编写自定义代码来实现数据转换。他们负责将原始数据转化为可用于分析、建模和可视化的格式。

4. 大数据处理：随着大数据时代的到来，数据工程师需要处理海量的数据。他们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。这涉及到优化数据处理流程，以提高性能和效率。

5. 数据质量和监控：数据工程师负责确保数据的质量和准确性。他们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。同时，他们还需要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。

6. 数据可视化和报告：数据工程师需要将复杂的数据转化为易于理解的可视化形式。他们使用可视化工具和技术创建仪表盘、报告和数据展示，以帮助业务团队更好地理解和利用数据。这有助于支持决策制定和业务优化。

7. 技术研究和创新：数据工程师需要不断关注新兴的数据技术和工具。他们致力于不断改进数据工程的流程和方法，以提高数据处理和分析的效率和质量。他们还需要研究和评估新技术，并确定其在组织中的合适应用。

总结起来，数据工程师的主要职责是负责建立可靠、高效的数据基础设施，以支持组织内外的数据需求。他们需要具备数据处理和编程的技术能力，同时也需要有良好的沟通和团队合作能力，与数据科学家、业务团队和其他利益相关者进行紧密合作。通过有效地管理和处理数据，数据工程师为企业提供了可靠的决策支持和业务优化的基础。