Accueil›Blog›Fiche de poste Analytics Engineer (dbt / BigQuery) expliquée

Fiche de poste

Fiche de poste Analytics Engineer (dbt / BigQuery) expliquée

L'Analytics Engineer est un profil récent et recherché, souvent mal cadré. Voici un template de fiche de poste et comment décrire ce rôle hybride sans le confondre avec un data engineer ou un analyst.

Data Builder·Juillet 2025·8 min de lecture·Cible : RH & hiring managers · Analytics Engineer

Sommaire

Les missions à décrire
Les compétences à exiger (et à ne pas sur-exiger)
Le modèle prêt à copier
Les erreurs à éviter dans l'offre
Grille par niveau

L'Analytics Engineer fait le pont entre l'ingénierie et l'analyse : il fiabilise la couche de transformation (dbt). Votre offre doit décrire ce rôle précis, sinon vous attirerez les mauvais profils.

1Les missions à décrire

Récap

Décrivez ce que la personne fera vraiment, pas une liste générique.

Une bonne fiche de poste part des missions concrètes. C'est ce qui attire les bons candidats : ils veulent savoir à quoi ressemblera leur quotidien, pas lire une liste d'outils.

Construire une couche de transformation fiable (souvent dbt).
Modéliser, tester et documenter les données analytiques.
Garantir que les analysts consomment des données justes.
Faire le lien entre data engineers et analysts.

2Les compétences à exiger (et à ne pas sur-exiger)

Récap

Distinguez l'indispensable du « nice to have ».

L'erreur classique est d'empiler toutes les technos possibles. Cela fait fuir de bons candidats capables d'apprendre vite. Distinguez ce qui est vraiment indispensable de ce qui est un plus.

Indispensable : SQL avancé et rigueur (tests, documentation).
Souvent central : dbt et un entrepôt cloud (BigQuery, Snowflake).
Utile : bonnes pratiques d'ingénierie (Git, CI).
Ne pas exiger l'infra lourde (streaming) : ce n'est pas ce rôle.

3Le modèle prêt à copier

Récap

Adaptez ce modèle à votre contexte, puis publiez.

Voici une trame que vous pouvez copier et adapter. Remplacez les éléments entre crochets par votre contexte réel.

POSTE : Analytics Engineer
LIEU : [ville / télétravail]

VOTRE MISSION
- Construire et fiabiliser notre couche de transformation (dbt)
- Modéliser, tester et documenter les données analytiques
- Garantir des données justes pour les analysts
- Faire le lien entre ingénierie et analyse

CE QUE NOUS CHERCHONS (indispensable)
- SQL avancé et rigueur (tests, documentation)
- Expérience de dbt (ou volonté de monter vite dessus)

UN PLUS
- Entrepôt cloud (BigQuery / Snowflake), Git, CI

CE QUE NOUS OFFRONS
- [salaire, avantages, contexte, équipe]

4Les erreurs à éviter dans l'offre

Récap

Une offre mal rédigée fait fuir précisément les bons profils.

Au-delà du contenu, la forme compte. Certaines maladresses très courantes réduisent la qualité et le nombre de candidatures que vous recevez.

Décrire un data engineer 'allégé' : le rôle est spécifique.
Attendre de l'infra lourde (streaming, orchestration complexe).
Oublier la rigueur (tests, doc), cœur de la valeur du rôle.
Confondre avec un analyst qui a juste touché à dbt.

5Grille par niveau

Étape de l'offre	Bonne pratique	L'erreur à éviter
Vous décrivez le rôle	Insistez sur la couche de transformation	Décrire un DE allégé
Vous listez les compétences	SQL + dbt + rigueur	Exiger l'infra lourde
Vous cadrez le niveau	Valorisez tests et documentation	Confondre avec un analyst
Vous voulez le bon profil	Décrivez le pont technique/métier	Intitulé flou, missions vagues

Home›Blog›Analytics Engineer job description (dbt / BigQuery), explained

Job description

Analytics Engineer job description (dbt / BigQuery), explained

The Analytics Engineer is a recent, sought-after and often mislabelled profile. Here's a job-description template and how to describe this hybrid role without confusing it with a data engineer or analyst.

Data Builder·July 2025·8 min read·For: HR & hiring managers · Analytics Engineer

Contents

The missions to describe
The skills to require (and not over-require)
The ready-to-copy template
The mistakes to avoid in the ad
Level grid

The Analytics Engineer bridges engineering and analysis: they make the transformation layer reliable (dbt). Your ad must describe this precise role, or you'll attract the wrong profiles.

1The missions to describe

Recap

Describe what the person will really do, not a generic list.

A good job description starts from concrete missions. That's what attracts good candidates: they want to know what their day-to-day will look like, not read a tool list.

Build a reliable transformation layer (often dbt).
Model, test and document analytics data.
Ensure analysts consume accurate data.
Bridge data engineers and analysts.

2The skills to require (and not over-require)

Recap

Separate the must-have from the ‘nice to have’.

The classic mistake is piling up every possible tech. It scares off good candidates able to learn fast. Separate what's truly essential from what's a plus.

Must-have: advanced SQL and rigour (tests, documentation).
Often central: dbt and a cloud warehouse (BigQuery, Snowflake).
Useful: engineering best practices (Git, CI).
Don't require heavy infra (streaming): that's not this role.

3The ready-to-copy template

Recap

Adapt this template to your context, then publish.

Here's a template you can copy and adapt. Replace the bracketed items with your real context.

ROLE: Analytics Engineer
LOCATION: [city / remote]

YOUR MISSION
- Build and harden our transformation layer (dbt)
- Model, test and document analytics data
- Ensure accurate data for analysts
- Bridge engineering and analysis

WHAT WE'RE LOOKING FOR (must-have)
- Advanced SQL and rigour (tests, documentation)
- dbt experience (or willingness to ramp up fast)

A PLUS
- Cloud warehouse (BigQuery / Snowflake), Git, CI

WHAT WE OFFER
- [salary, benefits, context, team]

4The mistakes to avoid in the ad

Recap

A poorly written ad scares off precisely the good profiles.

Beyond content, form matters. Some very common missteps reduce the quality and number of applications you receive.

Describing a ‘lightweight’ data engineer: the role is specific.
Expecting heavy infra (streaming, complex orchestration).
Forgetting rigour (tests, docs), the core of the role's value.
Confusing it with an analyst who just touched dbt.

5Level grid

Ad step	Best practice	The mistake to avoid
You describe the role	Emphasize the transformation layer	Describing a lightweight DE
You list the skills	SQL + dbt + rigour	Requiring heavy infra
You frame the level	Value tests and documentation	Confusing with an analyst
You want the right profile	Describe the tech/business bridge	Fuzzy title, vague missions

Fiche de poste Analytics Engineer (dbt / BigQuery) expliquée

1Les missions à décrire

2Les compétences à exiger (et à ne pas sur-exiger)

3Le modèle prêt à copier

4Les erreurs à éviter dans l'offre

5Grille par niveau

Analytics Engineer job description (dbt / BigQuery), explained

1The missions to describe

2The skills to require (and not over-require)

3The ready-to-copy template

4The mistakes to avoid in the ad

5Level grid

Vous recrutez un profil data ?