📈 INGÉNIEUR BI (H/F)

L'Ingénieur Business Intelligence (de plus en plus appelé Analytics Engineer) construit la chaîne qui transforme les données brutes en indicateurs fiables : modélisation dans le warehouse, transformations, couche sémantique et tableaux de bord à destination des équipes métier.

🎯 Missions

• Modéliser les données décisionnelles dans le warehouse (modèles en couches, tests).
• Développer et documenter les transformations (dbt) et la couche sémantique.
• Construire des dashboards fiables et performants pour les métiers.
• Garantir une définition unique des KPI à l'échelle de l'entreprise.
• Former les équipes au self-service analytics et à la gouvernance.

🛠️ Compétences & stack 2026

• SQL expert et modélisation dimensionnelle.
• dbt : le standard de la transformation analytique.
• Warehouses : Snowflake, BigQuery, Databricks.
• BI : Power BI, Looker, Tableau, Metabase, Lightdash.
• Git, CI/CD et bonnes pratiques d'ingénierie appliquées à l'analytique.

⚠️ Les plateformes historiques (SAP BO, QlikView, cubes OLAP on-premise) sont en déclin rapide au profit du cloud.

💰 Salaires 2026 (constatés en France)

• Junior : 40 – 47 k€
• Confirmé : 47 – 62 k€
• Senior / Lead : 62 – 80 k€
• Freelance : TJM 450 – 700 €.

🔍 À ne pas confondre avec

Le Data Analyst (consomme les modèles pour analyser) et le Data Engineer (ingère et achemine la donnée brute) : l'Analytics Engineer fait le pont entre les deux.

❓ Questions fréquentes

BI et Analytics Engineering, est-ce le même métier ? L'Analytics Engineering est la modernisation du métier BI : mêmes objectifs, mais avec les outils et les pratiques du génie logiciel.

Power BI ou Looker ? Power BI domine les grands groupes français, Looker et Metabase les scale-ups ; la modélisation en amont compte plus que l'outil de restitution.

📈 Évolutions

Lead Analytics Engineer, Data Architect, Head of Data.