BigQuery : marché
BigQuery est l'entrepôt de données serverless de GCP : du SQL sur des téraoctets sans gestion de cluster, tarification à la requête, BI Engine et BigQuery ML intégrés. Nous suivons 2 337 postes ouverts citant BigQuery, dont 2 159 récents. C'est l'un des principaux entrepôts de l'analytique produit : événements applicatifs, données marketing et datamarts pour tableaux de bord. L'essentiel de la demande vient des rôles Data, Analytics Engineer et ML/IA. Il apparaît le plus souvent avec SQL, Python et GCP. 39 % des offres autorisent le télétravail complet. Ci-dessous, un aperçu en temps réel de la demande pour BigQuery.
Le marché BigQuery compte actuellement 2 337 postes ouverts, dont 2 159 observés récemment. Median salary $9 375/mo. Observed candidate pool — 113.
39 % des offres BigQuery autorisent le travail entièrement à distance ; la part ne compte que les offres qui précisent le format de travail.
⚠ salaire connu pour 254 offres sur 2337 ; part du télétravail sur 2016 avec un format indiqué ; 2159 comptées comme observations récentes ; la tendance et la difficulté de recrutement ne sont pas affichées
Timeline: postings and sources
How many BigQuery postings appeared each week since Aug 10, and from how many sources. The second line separates market growth from coverage growth: a jump in the week new sources were connected means we started seeing more, not that the market grew.
New postings and active sources per week
Sources over the period: 100
New sources connected: Aug 17 +10 · Aug 24 +9 · Aug 31 +7 · Sep 7 +3 · Sep 14 +8 · Sep 21 +22 · Sep 28 +3 · Oct 5 +4 · Oct 12 +6 · Oct 19 +11
Week = posting first-seen date, all statuses. A posting belongs to the technology by its stack tag; the series starts on 10 Aug 2026 — earlier tags were assigned differently and are not comparable. Sources are distinct collection channels; their names are not published.
Salaries over time
Median BigQuery salary per week, USD per month.
Median salary, USD per month
Only postings with a USD salary and a known period (month or year), $500–$50,000 per month. Weeks with fewer than 10 such postings are left blank — that means no data, not zero.
Remote work over time
Share of BigQuery postings offering fully remote work, per week.
Remote postings, %
The share is among postings that state a format (remote, hybrid, office). Weeks with fewer than 10 such postings are left blank.
Countries over time
How the share of BigQuery postings in each of the top countries changed, per week.
Postings in the country, %
Share among postings with a known country; the chart shows the five countries with the most postings over six months. Weeks with fewer than 20 postings with a known country are left blank. A rising share can mean a newly connected source in that country rather than market growth.
Demande et offre observée
| Demande ouverte | 2 337 |
| Offre observée | 113 |
⚠ les candidats correspondant à une offre ne sont pas encore comptés : la demande et le vivier observé sont affichés
Distribution des salaires
Un sur dix gagne moins de $4 600, un sur dix plus de $16 820. La moitié du marché se situe entre $6 000 et $13 750. Échantillon: 254.
L'histogramme des fourchettes des offres BigQuery n'utilise que les offres avec une fourchette de rémunération explicite ; la médiane est calculée sur ce même échantillon.
Géographie de la demande
| pays | offres |
|---|---|
| US | 548 |
| PL | 494 |
| IN | 118 |
| GB | 115 |
| DE | 84 |
| CA | 59 |
| ES | 39 |
| BR | 36 |
| UA | 29 |
| FR | 26 |
Les États-Unis sont le pays qui concentre le plus de demande pour BigQuery (548 postes).
⚠ nombre d'offres uniquement : le salaire par pays n'est pas publié
Utilisée avec
BigQuery apparaît le plus souvent avec SQL, Python et GCP. La présence de dbt parmi les voisins signale de l'analytics engineering au-dessus de l'entrepôt.
Métiers qui l'utilisent
| métier | offres |
|---|---|
| Data | 959 |
| Analytics Engineer | 215 |
| ML/AI | 202 |
| DevOps | 135 |
| Fullstack | 134 |
| Backend | 112 |
| Architecte | 84 |
| Produit | 76 |
| Ingénieur IA | 65 |
| Ingénieur plateforme | 44 |
⚠ les catégories `Other` et `IT` sont exclues car ce ne sont pas des rôles
Demande par niveau
| niveau | offres |
|---|---|
| senior | 926 |
| middle | 190 |
| principal | 153 |
| lead | 142 |
| junior | 56 |
Les niveaux Senior et au-delà représentent environ 83 % des 1 467 offres BigQuery avec un niveau indiqué.
⚠ côté demande uniquement : le niveau du vivier observé est inconnu pour la majeure partie
Employeurs
La demande est répartie entre 1 088 employeurs. Le plus grand en représente 1.6 %, les dix premiers 8.2 % ; les 91.8 % restants forment la longue traîne.
| part | valeur |
|---|---|
| top 1 | 1.6% |
| top 3 | 3.4% |
| top 10 | 8.2% |
| longue traîne | 91.8% |
⚠ les noms ne sont pas affichés : le classificateur ne distingue pas encore les agences de recrutement des employeurs finaux
Où Zorky voit ce marché
Observé sur 68 sources ; la plus grande en représente 23.6 % : ce marché ne repose pas sur un seul canal.
Les offres BigQuery proviennent principalement des ATS et sites carrières et des sites d'emploi et agrégateurs.
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Marchés voisins
⚠ les marchés voisins de comparaison ne sont pas encore définis
Comment c'est mesuré
- Offre
- une offre ouverte ayant passé le contrôle qualité et citant au moins deux technologies
- Candidat observé
- un candidat dont la stack contient cette technologie ; un agrégat — aucune fiche individuelle ne sort du périmètre
- Candidat correspondant
- pas encore compté
- Fenêtre
- offres ouvertes au moment de la création de l'instantané
À propos des données
- Certaines ventilations sont masquées : leur couverture de données n'est pas encore suffisante.
- Les statistiques ne sont affichées que là où l'échantillon passe un contrôle qualité.
- Un bloc absent ne signifie pas une valeur nulle.
Ventilations masquées actuellement : 7.
Données au 2026-10-30
Questions fréquentes
Questions fréquentes sur le marché BigQuery — réponses courtes à partir de la même coupe de données.
Quels métiers ont besoin de BigQuery ?
Les data et analytics engineers — pour les modèles et les pipelines, les product et marketing analysts — pour les requêtes et les rapports, les ML engineers — pour la préparation des features.
Qu'est-ce qui compte dans BigQuery au-delà du SQL ?
Partitionnement et clustering des tables (ils déterminent le coût des requêtes), champs imbriqués et répétés, minimisation des octets analysés, contrôle d'accès, chargement par lots et streaming.
Quelle est la taille du marché BigQuery ?
La coupe suit 2 337 postes ouverts BigQuery ; la compétence va presque toujours de pair avec SQL, Python et dbt.