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.

L'évolution possible pour un Analytics Engineer est de prendre des responsabilités de management sur des équipes data, sur un rôle de Head of Data par exemple. Une alternative est d'évoluer sur d'autres fonctions dans la donnée, notamment des postes de Data Engineer ou Data Scientist.

🔹 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 governance & qualité des données (documentation, monitoring, versioning).

🔹 Compétences transverses

• 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.

📊 Formations complémentaires & certifications

• 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.

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

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 sont compris entre 60 et 70 k€ annuel brut.

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