金融工程数据分析师或工程师的主要工作包括：
数据收集与整理
收集金融市场数据，如股票、债券、外汇等。
确保数据的准确性和完整性。
数学建模与统计分析
应用数学方法和统计学原理，使用数学模型和统计工具进行风险评估、定价模型等分析。
金融工程技术
学习并掌握计算机编程语言和金融软件的使用，如Python、R或MATLAB。
实现金融模型和算法。
量化交易与风险管理
开发和测试交易策略，进行市场分析和预测。
评估和管理市场风险、信用风险、流动性风险等。
大数据分析
利用大数据技术进行市场趋势分析，为投资决策提供数据支持。
数据可视化与治理
将数据可视化，帮助用户理解数据模式和趋势。
制定数据管理策略，确保数据安全和隐私。
系统设计与开发
设计和开发数据处理系统，确保系统能够高效处理金融数据。
管理和优化数据库，保证数据的高效存储和检索。
数据质量与安全性
确保数据清洗、转换和归档的质量。
研究数据保护和加密技术，保障数据安全。
数据分析和建模
从数据中提取信息，洞察趋势，并进行建模和预测。
熟悉统计工具和机器学习算法，为金融机构的风险管理、商业战略和投资决策提供指导。
这些工作通常要求金融工程分析师或工程师具备跨学科的知识和技能，包括数学、统计学、计算机科学以及金融理论，并能将这些知识应用于解决金融市场中的实际问题。
