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Analytics Engineer / Ingénieur Analytics / Ingénieure Analytics : Le Guide Complet du Métier en Belgique

Au carrefour de la data engineering et de l'analyse, tu construis des ponts fiables et performants pour que les données parlent d'elles-mêmes.

Prêt(e) à transformer des données brutes en or stratégique pour les entreprises ?

Analytics Engineer / Ingénieur Analytics / Ingénieure Analytics

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🎓

Études

Un Master en sciences informatiques, en sciences des données ou d'ingénieur de gestion, obtenu en Université ou en Haute École, est la voie royale. Le parcours dure généralement 5 ans après le CESS.

Qualités clés

Esprit analytique, rigueur, maîtrise du SQL, compétences en modélisation de données, communication, curiosité technique, résolution de problèmes, autonomie.

💰

Salaire

3.300-6.500€ brut/mois (débutant 3.300-4.200€, expérimenté 4.500-6.500€ + voiture de société, bonus et chèques-repas).

⚙️

Conditions

Travail principalement en bureau ou en télétravail (mode hybride fréquent), avec des horaires de journée réguliers mais flexibles. L'environnement est collaboratif et axé sur la technologie.

Introduction au métier de analytics engineer / ingénieur analytics / ingénieure analytics

Tu aimes autant la rigueur du code que la pertinence d'une analyse business ? En tant qu'Analytics Engineer, tu ne te contentes pas de manipuler des données : tu les structures, les nettoies et les modélises pour les rendre parfaitement exploitables par les analystes et les décideurs. Ton rôle est essentiel pour garantir que chaque décision de l'entreprise repose sur une information fiable, accessible et de qualité. Tu es l'architecte qui permet à la magie de la data de s'opérer.

📊 Le métier en chiffres (Belgique 2025)

5 ans (Master) Durée de formation
Environ 2.500 en Belgique Professionnels actifs
En croissance Croissance annuelle
98% Taux d'insertion
32 ans Âge moyen
22% Proportion de femmes

🔍 Missions quotidiennes

  • Concevoir et développer des modèles de données robustes et scalables.
  • Construire et maintenir des pipelines de transformation de données (ELT).
  • Écrire des requêtes SQL complexes et optimisées pour la performance.
  • Mettre en place des processus de test et de validation pour assurer la qualité des données.
  • Collaborer étroitement avec les Data Engineers, les Data Analysts et les chefs de produit.
  • Documenter les modèles de données, les flux et les métriques métier.
  • Gérer les outils de la 'modern data stack' (comme dbt, Snowflake, BigQuery).
  • Traduire les besoins métier en spécifications techniques pour les données.
  • Optimiser les performances des entrepôts de données (data warehouses).
  • Former les utilisateurs finaux à l'utilisation des modèles de données créés.

🛠️ Outils et équipements

SQL (PostgreSQL, T-SQL)
Python (pour le scripting et l'automatisation)
dbt (data build tool)
Entrepôts de données Cloud : Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift
Orchestrateurs de flux : Airflow, Dagster
Outils d'ingestion de données : Fivetran, Stitch, Airbyte
Outils de Business Intelligence : Tableau, Looker, Power BI
Systèmes de versioning : Git, GitHub, GitLab
Terminal / Ligne de commande
Plateformes Cloud : AWS, Google Cloud Platform, Azure

📅 Journée type

09h00-09h30
Daily stand-up meeting avec l'équipe data. Discussion des priorités, des blocages et des avancées de la veille.
09h30-12h30
Développement sur un nouveau modèle de données dans dbt. Écriture de transformations SQL, tests de qualité et documentation.
12h30-13h30
Pause déjeuner, souvent avec l'équipe pour discuter de manière informelle.
13h30-15h00
Session de pair-programming avec un Data Analyst pour comprendre ses besoins et l'aider à utiliser un modèle de données existant.
15h00-17h00
Revue de code (code review) pour un collègue. Vérification des standards, de la performance et de la logique métier implémentée.
17h00-17h30
Monitoring des pipelines de données. Vérification que toutes les transformations se sont bien déroulées et investigation en cas d'échec.

💡 Le métier en Belgique : faits marquants

Le pivot de la 'Modern Data Stack' : En Belgique, de nombreuses scale-ups adoptent la 'Modern Data Stack'. L'Analytics Engineer est souvent le premier rôle recruté pour implémenter l'outil central de cette approche, dbt (data build tool), qui a révolutionné la modélisation de données.
Digital Wallonia : Ce métier est en plein essor grâce à des initiatives comme le plan 'Digital Wallonia', qui vise à accélérer la transformation numérique des entreprises wallonnes, créant une forte demande pour les experts en données.
Le casse-tête multilingue : Travailler pour une entreprise à Bruxelles implique souvent de modéliser des données provenant de sources en français, néerlandais et anglais. Un défi technique et sémantique qui rend le travail particulièrement intéressant.
Plus qu'un salaire : En Belgique, le package salarial pour un Analytics Engineer inclut quasi systématiquement une voiture de société, des chèques-repas, une assurance hospitalisation et des jours de télétravail, des avantages très prisés.
De la bière aux données : Des entreprises belges emblématiques, y compris dans des secteurs traditionnels comme l'agroalimentaire ou le brassicole, recrutent des Ingénieurs Analytics pour optimiser leur production et leur distribution grâce à la data.

📖 Témoignage

« Ce que j'adore, c'est être le traducteur entre la complexité technique de la data et les besoins concrets du business. Quand un analyste me dit que le nouveau modèle de données lui a fait gagner une journée de travail, je sais que mon job a un impact direct. » - Nathan, Analytics Engineer dans une FinTech à Bruxelles.

🎓 Formation pour devenir analytics engineer / ingénieur analytics / ingénieure analytics

Voici les étapes de formation et les centres de formation en Belgique :

Obtention du CESS (Certificat d'Enseignement Secondaire Supérieur), option sciences fortes ou mathématiques.
Bachelier en sciences informatiques, en sciences de l'ingénieur ou en ingénieur de gestion (3 ans) dans une Université ou Haute École.
Master en sciences des données, en informatique ou en ingénieur de gestion avec une spécialisation en Business Analytics (2 ans).
Stage de fin d'études en tant que Data Analyst ou Data Engineer pour une première expérience pratique.
Premier emploi souvent en tant que Data Analyst avec une forte appétence technique, avant d'évoluer vers le rôle d'Analytics Engineer.
Formation continue via des certifications sur les outils cloud (AWS, GCP) ou des plateformes comme dbt.
Spécialisation dans un domaine (e-commerce, finance, santé) pour augmenter son expertise.

🏢 Lieux de travail

Entreprises de la tech (SaaS, scale-ups)
Secteur du e-commerce et de la distribution
Banques et assurances (FinTech)
Agences de consultance en data et en transformation digitale
Grandes entreprises industrielles ou pharmaceutiques
Secteur public et administrations (ex: SPF Finances, Smals)
Start-ups en phase de croissance
Reconversion possible depuis un poste de Data Analyst, de Business Intelligence Developer ou de Data Engineer.

⚖️ Avantages et inconvénients du métier

✅ Points +

  • Très forte demande sur le marché de l'emploi en Belgique.
  • Salaire attractif et nombreux avantages extralégaux.
  • Rôle à fort impact, au cœur de la stratégie de l'entreprise.
  • Mélange stimulant de compétences techniques et de compréhension métier.
  • Apprentissage continu de nouvelles technologies.
  • Possibilités d'évolution vers des postes de Lead, d'Architecte ou de Management.
  • Travail collaboratif avec différentes équipes.
  • Flexibilité horaire et télétravail très répandus.

⚠️ Points -

  • Peut être un rôle 'de l'ombre', moins visible que celui d'un Data Scientist.
  • Nécessite une grande rigueur et une attention constante aux détails.
  • Pression pour garantir la fiabilité et la fraîcheur des données.
  • Charge mentale importante pour gérer la complexité des systèmes.
  • Besoin de se former en permanence pour rester à jour technologiquement.
  • Difficulté à expliquer la nature de son travail à des non-initiés.
  • Peut être frustrant lorsque les besoins métier sont flous ou changeants.
  • Travail principalement sédentaire devant un ordinateur.

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📝 Conseils pour devenir analytics engineer / ingénieur analytics / ingénieure analytics

Maîtrise le SQL sur le bout des doigts. C'est ton outil principal, va au-delà des simples SELECT.
Forme-toi sur dbt (data build tool). C'est la compétence qui définit le plus ce rôle aujourd'hui.
Construis un portfolio de projets personnels sur GitHub pour démontrer tes compétences pratiques.
Ne néglige pas la communication. Tu devras expliquer des concepts techniques à des publics non techniques.
Sois curieux du 'business'. Comprendre pourquoi les données sont utilisées est aussi important que de savoir comment les transformer.
Participe à des meetups data en Belgique (à Bruxelles, Louvain-la-Neuve, etc.) pour te créer un réseau.
Obtiens une certification sur une plateforme cloud (AWS, GCP, Azure), c'est un vrai plus sur ton CV.
Apprends les bases de la modélisation de données (schéma en étoile, flocon, Data Vault).

❓ Auto-évaluation : êtes-vous fait pour ce métier ?

Aimes-tu passer des heures à optimiser une requête pour qu'elle s'exécute plus vite ?
Es-tu la personne qui organise et structure l'information, que ce soit pour un projet ou des vacances ?
Préfères-tu construire les outils plutôt que de simplement les utiliser pour créer des rapports ?
La qualité et la fiabilité des données sont-elles une obsession pour toi ?
Es-tu à l'aise pour jongler entre du code, des schémas et des discussions avec des équipes marketing ou financières ?
L'idée d'apprendre un nouvel outil technologique chaque année te motive-t-elle ?

Se poser les bonnes questions est la première étape. Mais l'intuition ne suffit pas. Pour éviter une erreur d'orientation coûteuse, il est essentiel de confronter votre perception à une analyse objective de vos forces et de vos motivations réelles.

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❓ Questions fréquentes

Quel est le salaire d'un Analytics Engineer en Belgique ?

En Belgique, un Analytics Engineer débutant peut s'attendre à un salaire brut mensuel entre 3.300€ et 4.200€. Avec plusieurs années d'expérience, ce montant peut grimper entre 4.500€ et 6.500€, voire plus pour des profils très spécialisés. Ce salaire est presque toujours complété par un package d'avantages comprenant une voiture de société, des chèques-repas et une assurance groupe.

Quelles études suivre en Belgique pour devenir Ingénieur Analytics ?

La voie la plus courante est un Master universitaire (5 ans). Les diplômes les plus pertinents sont le Master en sciences informatiques, en sciences des données, ou le Master ingénieur de gestion avec une spécialisation en data ou business intelligence. Des institutions comme l'UCLouvain, l'ULB, l'ULiège ou encore HEC Liège proposent d'excellents cursus pour se préparer à ce métier.

Quelle est la différence avec un Data Analyst ou un Data Engineer ?

L'Analytics Engineer est un rôle hybride. Le Data Engineer construit les 'autoroutes' pour amener les données brutes à l'entrepôt. Le Data Analyst utilise les données propres pour créer des rapports et des analyses. L'Analytics Engineer, lui, travaille entre les deux : il prend les données brutes de l'entrepôt et les transforme en modèles de données propres, fiables et faciles à utiliser pour les analystes.

Les compétences en programmation sont-elles obligatoires ?

Oui, mais de manière ciblée. Une maîtrise experte du SQL est absolument non négociable, c'est l'outil principal. La connaissance de Python est également très importante, non pas pour du machine learning complexe, mais pour écrire des scripts, automatiser des tâches et interagir avec des APIs. La familiarité avec des outils comme dbt et Git est aussi devenue indispensable.

Où trouver un emploi d'Analytics Engineer en Wallonie ou à Bruxelles ?

Les opportunités sont nombreuses, surtout à Bruxelles qui concentre les sièges sociaux, les banques et les scale-ups. En Wallonie, le Brabant Wallon (Louvain-la-Neuve, Nivelles) est un pôle majeur. Les villes de Liège et Charleroi développent aussi fortement leur écosystème numérique. Les plateformes comme LinkedIn sont le meilleur endroit pour trouver des offres.

Quelles sont les perspectives d'évolution de carrière ?

Les perspectives sont excellentes. Un Analytics Engineer peut évoluer vers un poste de Senior ou Lead Analytics Engineer, où il encadrera d'autres ingénieurs. D'autres voies possibles sont Data Architect, pour concevoir des systèmes de données à plus grande échelle, ou encore des postes de management comme Head of Data ou Analytics Manager.

Peut-on exercer ce métier comme indépendant (freelance) ?

Absolument. De nombreuses entreprises en Belgique font appel à des consultants Analytics Engineer freelances pour des missions spécifiques ou pour renforcer leurs équipes. Le statut d'indépendant permet souvent d'obtenir un tarif journalier (TJM) très attractif, mais demande de bonnes compétences en gestion et en prospection commerciale. C'est une option très viable après quelques années d'expérience.

Faut-il parler néerlandais pour travailler à Bruxelles ?

Bien que l'anglais soit la langue de travail dominante dans la tech à Bruxelles, la connaissance du français et/ou du néerlandais est un atout considérable. Pour un poste dans une entreprise belge servant le marché national, le bilinguisme (FR/NL) peut être un prérequis. Pour les entreprises internationales, l'anglais est souvent suffisant.

📍 Où se former et travailler en Belgique ?

🎓 Principales formations

  • UCLouvain (Louvain-la-Neuve)
  • ULB (Bruxelles)
  • ULiège (Liège)
  • UNamur (Namur)
  • HEC Liège (Liège)
  • EPHEC (Louvain-la-Neuve, Bruxelles)
  • ICHEC Brussels Management School (Bruxelles)
  • UMons (Mons)

💼 Zones d'emploi

  • Région de Bruxelles-Capitale
  • Brabant Wallon (parcs scientifiques de Louvain-la-Neuve et Nivelles)
  • Région de Liège (et son pôle digital)
  • Région de Charleroi (Aéropole et Digital Hub)
  • Namur (capitale de la Wallonie)
  • Grandes villes flamandes accessibles (Gand, Anvers)
  • Luxembourg (pour les frontaliers)

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