Analytics Engineer
Construit la couche de transformation des données : modèles dbt propres, testés et documentés, qui font des données brutes un actif exploitable.
Enjeux du recrutement.
L'analytics engineer est le chaînon qui manquait entre le data engineer (qui achemine les données) et l'analyst (qui les interprète) : il transforme des tables brutes en modèles fiables, versionnés et testés. Sans lui, chaque analyst réécrit ses propres requêtes de transformation — définitions divergentes, calculs dupliqués, dashboards qui se contredisent, et une dette analytique qui rend chaque nouvelle question plus lente à répondre. Avec lui, la logique métier est codifiée une fois, testée en continu, et toute l'organisation raisonne sur les mêmes fondations. C'est le recrutement au meilleur ratio impact/coût d'une équipe data en construction : il démultiplie la productivité de tous les analysts et sécurise la confiance dans les chiffres — condition de toute culture data réelle.
Missions clés.
- Modéliser les données dans le warehouse (dbt)
- Tester et documenter les transformations
- Définir la couche sémantique et les métriques de référence
- Optimiser coûts et performance du warehouse
- Mettre en place les bonnes pratiques (CI, revues, versioning)
- Collaborer avec analysts et data engineers
- Garantir la qualité et la fraîcheur des données
Compétences.
Compétences techniques
- SQL expert et modélisation dimensionnelle
- dbt (tests, docs, macros)
- Warehouses cloud (BigQuery, Snowflake)
- Git et CI/CD
- Python (bases)
Qualités attendues
- Rigueur d'ingénieur
- Sens du service aux analysts
- Documentation
Stack courante
Salaires 2025-2026
| Niveau | Expérience | Fixe annuel brut |
|---|---|---|
| Junior | 0-2 ans | 45–58 k€ |
| Confirmé | 2-5 ans | 55–75 k€ |
| Senior | 5-8 ans | 75–95 k€ |
| Lead | 8+ ans | 95–110 k€ |
Fourchettes marché parisien, 2025-2026.
Hors Île-de-France, compter 10 à 20 % de moins.
Sources : Silkhom 2026 (moyenne 57 600 €) · École-IA 2026 · Michael Page 2026
Recruter ce profil.
Profil type
Data analyst monté en ingénierie, ou data engineer attiré par la modélisation métier. Le rôle s'est standardisé avec l'écosystème dbt.
Quand recruter
Quand plusieurs analysts travaillent sans couche de modélisation commune, ou que les chiffres divergent entre dashboards — souvent Série A/B.
Progression de carrière
Senior → Lead Analytics Engineering → Head of Data / Data Platform.