Fiche Métier Analytics Engineer : rôle, outils, salaire et formation

Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer ?

L’Analytics Engineer joue un rôle clé au sein des organisations modernes, en se positionnant comme un pont entre le Data Analyst et le Data Engineer. Ce métier hybride combine la capacité d’analyser des données propres, c’est-à-dire des données préalablement nettoyées et structurées pour éviter les incohérences, avec les meilleures pratiques du développement logiciel telles que le versioning et la testabilité du code.

En pratique, l’Analytics Engineer se charge de transformer des données brutes en modèles exploitables, qu’il intègre dans un Data Warehouse. Ces données optimisées deviennent ainsi une source fiable pour les Data Analysts, les Data Scientists et les décisionnaires, leur permettant de répondre à leurs questions stratégiques en toute autonomie. L’Analytics Engineer assure également la maintenance de cette chaîne de données pour garantir sa pérennité et sa qualité.

Et si vous vous intéressez à ce métier hybride de la Data, sachez que vous pouvez vous y former chez Jedha, puisque notre Formation Data Analyst & Analytics Engineer vous forme en réalité aux deux. Découvrez-en plus sur ses débouchés et notre pédagogie pratique dans notre programme complet.

Qu’est-ce que l’Analytics Engineering ?

L’Analytics Engineering est une étape du Data Processing qui consiste à donner forme aux données brutes pour les rendre facilement lisibles. Pour ce faire, l’Analytics Engineer construit, teste et optimise des modèles, tout en s’assurant de l’intégrité des données initiales.

Grâce à ce travail, les utilisateurs finaux disposent de données propres et compréhensibles, qui répondent aux questions qu’ils se posent et/ou les aident à prendre les meilleures décisions.

Quelle est la différence entre Data Analytics Engineer, Data Analyst et Data Engineer ?

L’émergence du métier d’Analytics Engineer a redéfini les rôles au sein des équipes Data. Le Data Engineer se concentre aujourd’hui sur les intégrations complexes : pipelines impliquant plusieurs clouds, API intégrant du Machine Learning, ou encore systèmes nécessitant un haut niveau de personnalisation technique.

L’Analytics Engineer, quant à lui, prend en charge des intégrations plus simples et répétitives, comme la gestion d’un Data Warehouse à l’aide d’outils tels que Fivetran ou dbt. Ces outils facilitent la manipulation des données brutes pour les transformer en jeux de données fiables et bien structurés, tout en nécessitant principalement une bonne maîtrise de SQL et des bases en automatisation.

Ce rôle intermédiaire est essentiel pour optimiser la collaboration au sein des équipes. L’Analytics Engineer :

• Allège la charge des Data Engineers, leur permettant de se concentrer sur des tâches techniques à forte valeur ajoutée.
• Facilite le travail des Data Analysts, en leur fournissant des données prêtes à être explorées, sans avoir à gérer les processus de nettoyage ou de transformation.

De plus, l’Analytics Engineer joue souvent un rôle transversal en accompagnant les équipes métier et décisionnaires. Il les forme à utiliser des outils analytiques ou à écrire des requêtes SQL adaptées, rendant ainsi les utilisateurs non techniques plus autonomes dans leur exploitation des données.

Ce tableau comparatif devrait vous aider à comprendre les spécificités de ces trois rôles :

Quelles sont les missions d’un Analytics Engineer ?

Les missions quotidiennes d'un Analytics Engineer sont diverses :

• Création, gestion et optimisation des pipelines de données entre les différentes sources et systèmes.
• Collaboration avec les différentes parties prenantes (notamment les Data Analysts, les Data Engineers et les décideurs) pour mettre au point des produits qui répondent aux besoins de leurs métiers.
• Développement de modèles et produits de données (tableaux de bord, rapports de suivi…) en lien avec les KPIs définis par l’organisation.
• Amélioration des processus de traitement des données pour gagner en rapidité et en efficacité.
• Préparation des données pour les systèmes d'IA (structuration, nettoyage et mise en forme des datasets) pour alimenter des pipelines d'intelligence artificielle (RAG, vectorisation, fine-tuning…), en lien avec les équipes Data Science et AI Engineering.
• Automatisation des tests de contrôle et surveillance de la qualité pour garantir l’intégrité des données traitées.
• Création et mise à jour de la documentation pour aider à l’utilisation des produits de données.
• Formation des managers et décisionnaires aux bonnes pratiques Data, en leur apprenant à formuler des requêtes SQL adaptées ou à exploiter les outils analytiques pour les rendre plus autonomes dans leurs analyses.

En optimisant la structure des données pour les rendre compréhensibles, l’Analytics Engineer facilite le travail des autres acteurs de l’organisation et anticipe même parfois des problématiques complexes.

Quelles sont les qualités et compétences requises pour devenir Analytics Engineer ?

Les qualités essentielles aux Data Analytics Engineers

Quelques soft skills sont essentiels aux aspirants Analytics Engineers :

• Leur esprit analytique doit être particulièrement développé pour qu’ils puissent résoudre des problèmes complexes et en extraire des insights pertinents.
• Leur rigueur les aide à assurer la qualité et l'exactitude des données traitées.
• Leur sens de la communication leur permet d’expliquer des concepts techniques de manière claire aux équipes non-techniques.
• Leur appétence pour l'IA leur permet de comprendre les besoins des équipes qui travaillent sur des projets d'intelligence artificielle, et d'anticiper les contraintes liées à la qualité et à la structuration des données qu'ils produisent.
• Leur adaptabilité les aide à appréhender rapidement les nouvelles technologies et les éventuels changements dans leur environnement de travail.
• Leur esprit collaboratif leur permet de comprendre les besoins métiers de leurs collaborateurs pour leur fournir des solutions adaptées.

Quels sont les outils utilisés par les Analytics Engineers ?

Les Analytics Engineers doivent posséder plusieurs compétences techniques pour mener à bien leurs missions. Cela inclut la maîtrise d’outils spécifiques, et notamment :

• De langages de programmation comme SQL, un langage essentiel pour gérer les bases de données relationnelles.
• D’outils ELT/ETL comme dbt (pour Data Build Tool), dont ils se servent pour rendre les données de data warehouse exploitables.
• D’outils de data visualisation comme les logiciels Tableau ou Power BI, qu’ils utilisent pour créer des tableaux de bord interactifs, mais aussi des graphiques et des rapports, qui facilitent l’analyse et l’interprétation des données.
• De Git, un système de versioning qui aide à suivre et à gérer les modifications du code de transformation des données.
• De bases de données comme MySQL, BigQuery ou encore PostgreSQL.

Comment se former au métier d’Analytics Engineer ?

Certifications en analyse de données

Pour faire évoluer votre carrière, vous pouvez faire certifier vos compétences en Analytics Engineering. Voici quelques-unes des certifications les plus reconnues :

• Google Data Analytics Professional Certificate, une formation complète axée sur les fondamentaux de l’analyse, de la collecte et de la visualisation de données.
• Microsoft Power BI PL-300, la certification de référence pour la visualisation de données et le reporting. Très recherchée par les recruteurs, elle valide votre maîtrise de Power BI, et sa préparation est d'ailleurs incluse dans notre Formation Analytics Engineer.
• Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, une formation certifiante axée sur la gestion et l’intégration de données avec la plateforme Azure.
• dbt Certification, une certification spécifique à l’outil dbt qui valide la maîtrise des transformations de données et de la gestion des pipelines.

Se former dans en Analytics Engineering

Vous voulez vous lancer dans l'Analytics Engineering en partant de zéro, ou accélérer votre transition depuis un poste en Data ou en développement ? Chez Jedha, vous pourrez suivre un cursus progressif et pensé pour vous rendre opérationnel en seulement quelques mois. Alors :

• Commencez par notre Formation en Data pour débutant (75 h) si vous n’avez aucune expérience dans la Data. Accessible sans aucun prérequis technique, vous y acquerrez les bases indispensables en Python, SQL et manipulation de données nécessaires pour ensuite rejoindre notre formation métier.
• Rejoignez ensuite notre Formation Analytics Engineer (450 h), où en 3 mois à temps complet, ou 7 à temps partiel, vous développerez une expertise avancée de toute la chaîne Data qui vous permettra d’être immédiatement opérationnel. En plus de cela, vous préparerez également une partie d’un titre RNCP de niveau bac+5, et la certification Microsoft Power BI PL-300, très recherchée par les recruteurs.

Et grâce à notre pédagogie pratique qui a déjà séduit plus de 4 000 personnes depuis 2017, près de 92 % de nos alumni en Data trouvent un emploi dans l’année qui suit leur formation. Alors si vous voulez les rejoindre, commencez par venir nous rencontrer lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne, ou à prendre rendez-vous avec l’un de nos conseillers pour affiner votre projet !

Quel est le salaire moyen d’un Analytics Engineer ?

En France en 2026, le salaire d’un Data Analytics Engineer est généralement compris entre 45 000 et 60 000 € brut par an. Le niveau de rémunération dépend de votre expérience dans ce métier :

• En début de carrière, le salaire varie entre 42 000 et 56 000 € brut par an.
• Un profil confirmé, qui a entre deux et cinq ans d’expérience, peut espérer toucher entre 55 000 et 63 000 € brut par an.
• Le salaire d’un Analytics Engineer expert peut lui monter jusqu’à 81 000 € brut par an.

Quelles sont les perspectives d’évolution pour un Data Analytics Engineer ?

Apparu récemment, le métier de Data Analytics Engineer est encore en constante évolution. Vous aurez ainsi l’occasion d’évoluer sur votre poste, ou de vous orienter vers d’autres métiers du Data Engineering pour par exemple devenir :

• Data Engineer : vous prendrez alors en charge la conception et la maintenance de pipelines de données, en travaillant sur des architectures distribuées et des systèmes à grande échelle. Évolution naturelle pour les Analytics Engineers qui veulent aller plus loin côté infrastructure notre Formation Data Engineer (150 h) vous permettra justement de vous spécialiser et d’acquérir les compétences avancées pour évoluer vers ce métier.
• Data Architect : vous aurez alors la charge de la structuration et du maintien des systèmes de données de votre organisation.
• Data Engineering Manager : vous superviserez alors une ou des équipes de data engineering.

Si vous souhaitez prendre davantage de responsabilités, après quelques années d’expérience vous pourriez également intégrer votre équipe dirigeante et devenir Chief Data Officer. 

Comment devenir Analytics Engineer ?

Le métier d'Analytics Engineer est en pleine expansion, et les entreprises qui cherchent des profils capables de faire le lien entre ingénierie et analyse de données ne manquent pas. Ce qu'elles attendent ? Des professionnels opérationnels rapidement, et qui maîtrisent autant SQL, Power BI et dbt que les outils de visualisation.

Chez Jedha, nous avons justement conçu notre Formation Analytics Engineer (450 h) où vous profiterez d’une pédagogie pratique qui a déjà séduit plus de 4 000 alumni depuis 2017. Notre objectif : vous permettre d’acquérir une expertise complète en seulement quelques mois (3 à temps plein, 7 à temps partiel) pour vous préparer à intégrer le marché de l’emploi dans les meilleures conditions possibles. Et les résultats sont là, puisque 92 % de nos apprenants trouvent un premier emploi dans l’année qui suit leur cursus.

Venez nous rencontrer lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne, ou prenez directement rendez-vous avec l’un de nos conseillers pour finir de mettre au point votre projet de formation et discuter des options de financement auxquelles vous pourriez être éligible !

Questions fréquentes à propos du métier d’Analytics Engineer

Où trouver des offres d’emploi d’Analytics Engineer ?

Vous pourrez trouver de nombreuses offres d’emploi d’Analytics Engineer sur des plateformes spécialisées comme LinkedIn, Indeed, Welcome to the Jungle ou Hired, et aussi sur notre Discord où plusieurs entreprises publient régulièrement des offres en Data Analysis.

Qu’est-ce qu’un Cloud Engineer ?

Un Cloud Engineer s’occupe des infrastructures cloud d’une organisation. Il est ainsi responsable de la conception des systèmes de cloud computing, et s’occupe de leur mise en place et de leur gestion.

Si ce métier vous intéresse, sachez qu’après votre formation pour devenir Analytics Engineer, vous pourrez suivre une formation de spécialisation Cloud DevOps.

Les ingénieurs d’analyse codent-ils ?

Oui, coder fait partie intégrante du rôle d’un ingénieur d’analyse. Ils travaillent principalement en SQL, un langage essentiel pour manipuler et transformer les données stockées dans les bases relationnelles. Cependant, ils utilisent également fréquemment Python, notamment pour automatiser des processus, effectuer des tests ou manipuler des jeux de données plus complexes. Le code est donc une compétence clé pour ce métier.

Comment se reconvertir dans l’Analytics Engineering ?

Si vous souhaitez vous reconvertir pour travailler dans l’Analytics Engineering, vous devrez d’abord vous former en analytics engineering et maîtriser certains outils (comme Power BI, dbt, le SQL ou encore Python pour l’IA et la Data). Pour vous insérer plus facilement sur le marché de l’emploi, il est également recommandé de passer des certifications reconnues en analyse de données.