L’analytics engineer fait partie des nouveaux métiers de la donnée. Apparu bien après le triptyque data analyst - data engineer - data scientist ; c’est en 2018 qu’il émerge et aujourd’hui de plus en plus d’offres d’Analytics engineer fleurissent dans les entreprises. Ce métier, parfois écrit par erreur "Analytic Engineer", est devenu un pilier essentiel en entreprise, offrant ainsi une approche permettant la prise de décision. Les salaires annuels bruts médians d’un Analytics Engineer varient de 44 000€ pour les débutants à 60 000€ pour les profils confirmés (2 à 5 ans d'expérience). Cette profession s'inscrit à la frontière entre les postes de Data Analyst et de Data Engineer.

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Les missions de l'Analytics Engineer

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Contrairement au Data Analyst qui consacre davantage de temps à l'analyse des données, l'Analytics Engineer concentre ses efforts sur la modélisation des données afin de faciliter leur accès aux utilisateurs finaux. Grâce à cette méthode, ces derniers sont capables de répondre eux-mêmes à la majorité de leurs interrogations en matière de data. Un Analytics Engineer expérimenté sera donc amené à transformer, tester, déployer et documenter les données dont il a la charge.

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Compétences requises pour devenir Analytics Engineer

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Afin de maîtriser les subtilités du métier, quelques compétences clés doivent être acquises :

● Maîtrise de divers langages de programmation, notamment SQL, Python

● Un outil clé pour les Analytics Engineers est DBT (Data Build Tool), ce qui rend la mention de "dbt Analytics Engineer" pertinente. Cet outil aide à transformer et organiser les données de manière efficace et est devenu une compétence recherchée dans les descriptions de postes pour ce métier.

● Bonnes aptitudes en communication pour assurer une collaboration efficace aussi bien avec les équipes techniques que business

● Familiarité avec les outils data modernes, incluant le cloud, ETL, la gestion de versions, etc.

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Quel est le salaire d’un Analytics Engineer ?

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Une question essentielle pour les aspirants et les professionnels actuels dans le domaine de l'Analytics Engineering est celle du salaire. Le salaire d'un Analytics Engineer est influencé par plusieurs facteurs, notamment l'offre et la demande dans le secteur, l'emplacement géographique, et le niveau d'expérience du professionnel.

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Facteurs influant sur le salaire

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● Offre et Demande : Comme dans tout métier, le salaire est en partie déterminé par la loi du marché. Une forte demande pour les compétences d'Analytics Engineering peut conduire à une augmentation des salaires.

● Emplacement géographique : La localisation a un impact significatif. Par exemple, les salaires dans les grandes métropoles ou les régions ayant un secteur technologique développé sont généralement plus élevés.

● Niveau d'expérience : L'expérience accumulée dans le métier joue également un rôle crucial. Les compétences avancées, les certifications et l'expérience pratique peuvent augmenter considérablement le potentiel de gain.

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Échelle salariale à Paris

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● Débutants : Pour un Analytics Engineer en début de carrière, le salaire peut varier entre 38 000 €* et 50 000 €*.

● Confirmé (avec 2 à 5 années d'expérience) : il peut espérer un salaire compris entre 50 000 €* et 60 000 €*.

● Experts : Avec l'expérience et le développement de compétences spécialisées, un expert en Analytics Engineering peut espérer un salaire pouvant atteindre 85 000 €*. Ce niveau supérieur est souvent réservé aux professionnels ayant plusieurs années d'expérience, démontrant une maîtrise avancée des outils et des méthodologies, ainsi qu'une capacité à gérer des projets complexes et à apporter des solutions innovantes.*(salaire brut par an)

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Perspectives salariales

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Avec l'évolution constante du domaine de la data science et l'importance croissante de l'analyse de données dans les décisions d'entreprise, la demande pour des Analytics Engineers qualifiés devrait rester forte.

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Comment devenir Analytics Engineer ?

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Plusieurs options existent pour entamer un parcours vers le métier d'Analytics Engineer. Il n’y a pas de voie unique, vous pouvez opter pour des masters en ingénierie informatique ou statistiques appliquées à la data. Outre les formations universitaires, certaines écoles de commerce ou d’ingénieur proposent des cours adaptés. Si l’inscription dans une école vous rebute, sachez qu’il existe également des stages intensifs, et des bootcamps (Databird, Datascientest …). Enfin, il est possible d’enrichir sa formation avec diverses certifications en programmation sur des plateformes comme Coursera, edX, ou Udacit. Quoi qu’il en soit, assurez-vous avant de choisir de la qualité des enseignements, de la pertinence des cours enseignés et de la possibilité (souvent négligée) d'acquérir une expérience pratique via des stages, des projets ou même de l’alternance.

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Différences entre Analytics Engineer et Data Engineer

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Le Data Engineer se concentre sur la conception et la gestion des infrastructures de données, il traite les données brutes pour les rendre utilisables. Son objectif principal est d'assurer la disponibilité et la préparation des données. De son côté, l’analytics engineer transforme les données afin de les rendre compréhensives par tous. Il crée des tableaux de bord interactifs, des rapports visuels et permet une meilleure compréhension par tous des données. Les Data Engineers préparent le terrain pour l'analyse, tandis que les Analytics Engineers se concentrent sur la création d'outils d'analyse pour faciliter la prise de décision. Bien que distincts, ces deux rôles forment une équipe complémentaire, garantissant un flux de données efficace et exploitable.

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Cas concret : Brandon Thompson, un Analytics Engineer inspirant

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Travaillant actuellement chez dbt, Brandon Thompson illustre parfaitement le rôle d'Analytics Engineer. Ayant participé activement au développement de ce métier au sein de DBT, il met son expertise au service de la communauté data en tant qu'évangéliste et défenseur de la discipline.

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Pour résumer :

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📊 Analytics Engineer (Ingénieur en analyse)

● Nouveau poste dans le monde de la data depuis maintenant 5 ans.

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🚀 Rôle et importance

● Accélère l'utilisation de la donnée dans les entreprises.

● Transforme et fournit des données propres aux utilisateurs finaux.

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🔗 Positionnement

● Se situe entre le Data Engineer et le Data Analyst.

● Tâches : transformer, tester, documenter, déployer des Data Pipelines.

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💻 Compétences techniques

● Maîtrise du SQL, Python, et outils comme Snowflake, Git.

● Utilise des pratiques Modern data stack (ex. DBT, Fivetran, Airbyte, Looker).

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👥 Interaction avec autres rôles

● Collabore avec les Data Engineers et Data Analysts pour optimiser l'usage des données.

● Aide à comprendre et valoriser les données côté business.

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📈 Perspectives d'avenir

● Poste promu par DBT Lab, créateurs de DBT.

● Deviendra important pour réduire le "time to market" des données.

● Favorise la culture data dans les entreprises.

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Conclusion

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L'Analytics Engineer est un maillon crucial dans le monde de la data, offrant une spécialisation unique et des compétences de plus en plus recherchées. Avec un salaire attractif et une distinction claire par rapport au rôle de Data Engineer, cette profession est en plein essor, tant en termes de demande sur le marché que de l'importance stratégique pour les entreprises.

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