Comment recruter un Analytics Engineer ?

Le métier d’analytics engineer possède un aspect à la fois technique et commercial. Sa vision très business lui permet de transformer les données brutes en informations exploitables pour améliorer les décisions commerciales de l’organisation. Au quotidien, il est amené à :

Créer des infrastructures de données robustes
Elles permettent de traiter des volumes importants de données. L’analytics engineer nettoie les données brutes, les organise et les traite afin qu’elles soient prêtes à être analysées.

• Modéliser des données
  Afin de répondre aux demandes de modélisation des équipes métier, il transforme les données et les structure de façon cohérente. L’enjeu : faciliter leur accès par les utilisateurs finaux.
• Développer et maintenir des pipelines d’analyse de données
  Elles permettent de gérer efficacement les données et de faciliter leurs accès. Il prend en compte les besoins de l’entreprise et identifie les différentes sources pertinentes de données avant de les extraire, de les transformer et de les intégrer.
• Vérifier la qualité des données
  Pour des analyses précises, il s’assure que les données sont fiables et conformes aux normes établies. Comment ? En menant des tests de validation rigoureux qui servent notamment à évaluer la performance des pipelines.
• Collaborer avec les équipes métier
  Il doit recueillir et comprendre leurs besoins spécifiques (format des données, fréquence de mise à jour, etc.) avant d’élaborer des briefs synthétiques. Pour fournir des données exploitables, il utilise différents outils et méthodes et collabore avec des métiers comme le data engineer ou le data analyst.

Pour mener à bien ses missions, l’analytics engineer doit présenter un certain bagage technique et des compétences humaines.

Les hard skills de l’analytics engineer

Un bon niveau d’anglais est également nécessaire.

Les soft skills du machine learning engineer

Pour expliquer de façon compréhensible des processus algorithmiques complexes à des interlocuteurs qui ne sont pas des experts.

L’analytics engineer est un métier en plein essor dont les compétences sont de plus en plus recherchées. Pour maximiser vos chances de trouver le bon candidat, voici nos conseils :

• Élaborer des questions pertinentes : elles permettent de sonder les connaissances du candidat et d’en savoir plus sur ses précédentes expériences. Quelques exemples :
  • Quels langages de programmation ou outils d’analyse de données maîtrisez-vous ?
  • Avez-vous déjà travaillé avec de grands ensembles de données ?
  • Si vous êtes embauché, quelles seront vos priorités pendant les premières semaines ?
  • Quelles sont vos techniques pour optimiser les pipelines de données ?
  • Pouvez-vous me décrire votre processus de test d’un nouvel algorithme ?
  • Selon vous, quel est l’aspect le plus important de la sécurité des données ?
  • Pouvez-vous m’expliquer le fonctionnement d’un algorithme d’apprentissage automatique ?
• Évaluer ses compétences techniques
  Proposez un défi de codage ou un test axé sur la maîtrise d’outils spécifiques. Le but : évaluer sa capacité à effectuer une tâche spécifique liée à l’analyse de données. Focalisez-vous sur les compétences pertinentes pour le poste : analyse de données, modélisation, datavisualisation, etc.
• Se fier à des références
  Se référer à des contacts du milieu de la Data constitue un moyen efficace de dénicher de bons candidats. C’est pourquoi notre cabinet de recrutement Yotta fonctionne par recommandation et approche directe. Nos experts sont spécialisés dans les métiers de la Data et connaissent parfaitement ce secteur complexe. Notre mission ? Proposer des profils de qualité pour permettre aux entreprises de réussir leurs recrutements, même les plus exigeants.

Le salaire moyen d’un analytics engineer tourne autour de :

La rémunération peut évoluer en fonction de l’expérience du candidat et de son niveau de compétences (maîtrise des outils et des méthodologies).