Analytics Engineer

Le poste d'Analytics Engineer est une dénomination récente qui désigne un rôle à mi-chemin entre un Data Analyst et un Data Engineer.

• Créer des modèles de données clairs et scalables pour les analystes et les équipes métier.
• Automatiser et industrialiser les flux de données pour assurer leur fiabilité.
• Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l'accès aux insights.
• Assurer la qualité, la gouvernance et la documentation des données.
• Utiliser SQL, dbt, Python et outils cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift) pour transformer et gérer la data.

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Quelles sont les perspectives d'évolution de carrière pour un Analytics Engineer ?

L'évolution possible pour un Analytics Engineer est de prendre des responsabilités de management sur des équipes data :

• Sur un rôle de Lead Analytics Engineer ou Manager Data Analytics, avec le management d'une équipe Data.
• Sur un rôle de Head of Data, sur la gestion de l'ensemble du pôle.

Une alternative est d'évoluer sur d'autres fonctions dans la donnée, notamment des postes de Data Engineer ou Data Scientist.

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Quelles sont les différences entre Analytics Engineer et Data Engineer ?

Bien que complémentaires, ces deux rôles se distinguent par leurs missions, leurs outils et leurs interactions avec les équipes.

• Rôle principal : Le Data Engineer gère l’ingestion et le stockage des données, tandis que l’Analytics Engineer les transforme pour les rendre exploitables.
• Technologies utilisées : Le Data Engineer travaille avec Spark, Kafka et des bases de données cloud, alors que l’Analytics Engineer utilise surtout SQL et dbt.
• Collaboration : Le Data Engineer collabore avec les équipes techniques, tandis que l’Analytics Engineer est plus proche des analystes et des métiers.

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👉 Notre article sur les différences entre Data Analyst, Scientist et Engineer pourra vous intéresser.

Compétences techniques

• Maîtrise du SQL avancé (modélisation, optimisation des requêtes)
• ETL/ELT & pipelines de données (Airflow, dbt, Fivetran, Talend)
• Gestion des data warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift)
• Langages de programmation (Python, parfois Java/Scala) pour l’automatisation
• Architecture et modélisation des données (modèles en étoile, normalisation)

Compétences analytiques et métier

• Compréhension des besoins business et traduction en solutions data.
• Collaboration avec les Data Analysts & Data Scientists pour optimiser l’accès aux insights.
• Data gouvernance & qualité des données (bonnes pratiques de documentation, monitoring, versioning).

Compétences transverses en communication et en collaboration

• Travail en équipe avec les ingénieurs, analystes et métiers.
• Autonomie et rigueur dans la gestion des flux et process data.
• Capacité à vulgariser la data pour les équipes non techniques.

L’Analytics Engineer combine ingénierie des données, analytics et business pour rendre la donnée exploitable et fiable. 🚀

Formations académiques

• École d’ingénieur (Polytech, Centrale, Mines, etc.) avec spécialisation en data, informatique ou systèmes d’information.
• Master en Data Science, Big Data ou Informatique (IA, BI, cloud computing).
• Licence ou Master en Mathématiques, Statistiques ou Business Intelligence avec spécialisation en data.

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Comment se former en Data Analytics ?

Voici les sujets à approfondir en tant qu'Analytics Engineer :

• SQL & Data Warehousing : Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift.
• Transformation et modélisation des données : dbt, Airflow, ETL/ELT.
• Cloud & Data Engineering :
  • Google Cloud Professional Data Engineer
  • AWS Certified Data Analytics
  • Microsoft Azure Data Engineer
• Langages et outils :
  • Python pour la data (Pandas, NumPy)
  • BI & visualisation (Tableau, Looker, Power BI)

Expérience et montée en compétences

• Projets réels en gestion et transformation de données.
• Expérience en data engineering, analytics ou BI dans un environnement data-driven.
• Veille technologique & networking : suivre des experts et communautés comme Locally Optimistic, dbt Slack, DataTalks.Club.

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Un Analytics Engineer combine formation technique, maîtrise des outils data et expérience pratique en analyse pour structurer et exploiter les données efficacement. 🚀

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Par ailleurs, avoir évolué sur un rôle de Chef de projet dans la donnée peut permettre d'accéder au métier d'Analytics Engineer. 👉 Notre fiche de poste sur le métier de Chef de projet Data pourra vous intéresser.

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Quelles sont les solutions en ligne pour se former en Analytics Engineer ?

Plusieurs organismes de formation en ligne propose des formations, avec notamment :

• DataScientest,
• Jedha Bootcamp,
• Openclassroom,
• Wild Code School,
• Data Bird,
• Le Wagon.

Ces entreprises proposent des formations avec des cours en présentiel ou en distanciel permettant le développement des élèves sur les compétences clés du monde de l'analyse de données.

👉 Plus d'informations sur notre article comparatif sur les meilleures formations de Data Analyst.

Le salaire d'un Analytics Engineer en sortie d'école peut varier en fonction de sa formation. Généralement, les salaires se situent entre 35 et 50 k€. Pour des Analytics Engineer diplômés d'une grande école d'ingénieur, les salaires varient plutôt entre 40 et 50 k€ annuel brut.

Pour des profils de 4 à 5 ans d'expérience, plus sénior, les salaires des Analytics Engineers sont compris entre 60 et 70 k€ annuel brut.

Vous êtes un candidat à la recherche d'une offre d'emploi en startup ou scale-up en France ? Retrouvez toutes nos offres d'emploi en CDI, Stage, Freelance sur la plateforme de recrutement Licorne Society. Les annonces pour les offres d'emploi sont localisées dans toute la France : Paris, Lyon, Bordeaux... et en 100% télétravail également.

Vous êtes une entreprise à la recherche d'un candidat ? Retrouvez notre offre dédié aux recrutements dans la data : Cabinet de recrutement data.

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Synthèse : Tout ce qu'il faut savoir sur l'Analytics Engineer

L'Analytics Engineer occupe une place stratégique dans les entreprises data-driven. Son rôle est de faciliter l'accès et l'exploitation des données grâce à une expertise avancée en transformation et modélisation.

Grâce à ses compétences en SQL, dbt et cloud, il permet une meilleure analyse des données en les structurant et en les rendant accessibles aux équipes métier. Son travail est essentiel pour optimiser les processus d’analytic et garantir la qualité des insights utilisés par les décideurs.

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