Ingénieur analytique - Salaires, rôles, compétences, perspectives

L'analytique ingénieur fait partie des nouveaux métiers de la donnée. Apparu bien après le triptyque data analyste - data engineer - data savant ; c=est en 2018 qu=il émerge et aujourd=hui de plus en plus d=offres d=Analytics engineer fleuri dans les entreprises. Ce métier, parfois écrit par erreur "Analytic Engineer", est devenu un pilier essentiel en entreprise, offrant une approche permettant la prise de décision. Les salaires annuels bruts médicaux d'un Analytics Engineer varie de 44 000€ pour les contributeurs 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.

Les missions de l'Analytique Ingénieur

Contrairement au Data Analyst qui consacre davantage de temps à l'analyse des données, l'Analytics Engineer centre 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 à la majorité de leurs interrogatoires en matière de données. Un Analytics Engineer expérimenté sera donc amené à transformer, tester, déployer et documenter les données dont il a la charge.

Compétences requises pour devenir Ingénieur analytique

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

● 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" pertinent. Cet outil aide à transformer et organise les données de gestion 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, inclus le cloud, ETL, la gestion de versions, etc.

Quel est le manuel d'analyse ?

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.

Facteurs influent sur le salaire

● 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 acquise dans le métier jouait également un rôle crucial. Les compétences avancées, les certifications et l'expérience pratique peu augmenter considérablement le potentiel de gain.

Échelle Salariale à Paris

● Participants : 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 exercer 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 aller jusqu'à 85 000 €*. Ce niveau supérieur est toujours réservé aux professionnels ayant plusieurs années d'expérience, démontrant une maîtrise avancée des outils et des méthodes, ainsi qu'une capacité à gérer des projets complexes et à utiliser des solutions innovantes.*(salaire brut par an)

Perspectives salariales

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

Comment devenir Ingénieur Analytique ?

Plus d'options existent pour entamer un parcours vers le métier d'Analytics Engineer. 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 proposant 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 divers certifications en programmation sur des plateformes comme Coursera, edX, ou Udacit. Quel qu'il en soit, assurer-vous avant de choisir de la qualité des enseignements, de la pertinence des cours pédagogiques et de la possibilité d'acquérir une expérience pratique via des stages, des projets ou même de l'alternance.

Différences entre Analytics Engineer et Data Engineer

Le Data Engineer se centre sur la conception et la gestion des infrastructures de données, il traite les données brutes pour les rendus utilisables. Son objectif principal est d'assurer la disponibilité et la préparation des données. De son côté, l'analytics engineereer 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, tant que les Analytics Engineers se concentrent sur la création d'outils d'analyse pour faciliter la prise de décision. Bien que distinct, ces deux rôles fort une équipe complémentaire, garantissant un flux de données efficaces et exploitables.

Cas concret : Brandon Thompson, un ingénieur en analyse inspirant

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

Pour résumer :

Ingénieur analytique (ingénieur en analyse)

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

Rôle et importance

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

● Transforme et fournit des données propres aux utilisateurs financiers.

Positionnement

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

● Tâches : transformateur, testeur, documentateur, développeur des Data Pipelines.

Techniques de compétence

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

● Utiliser des pratiques pile de données modernes (ex. DBT, Fivetran, Airbyte, Looker).

Interaction avec d'autres rôles

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

● Aide à comprendre et valoriser les données côté business.

Perspectives d'avenir

● Poste promu par DBT Lab, créateurs de DBT.

● Deviendra important pour faire le "temps de marché" des données.

● Favoriser la culture data dans les entreprises.

Conclusion

L'Analytics Engineer est un maillon crucial dans le monde de la data, offrant une spécialisation unique et des compétences de plus en plus recherches. Avec un salaire attrayant 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.