Data manager (H/F)

Description du poste :

Mission

YZICO est un cabinet d'expertise comptable moderne et innovant qui repense la relation traditionnelle avec ses clients en alliant expertise, technologie et proximité.

Forts d'une approche résolument digitale, nous accompagnons les entreprises de toutes tailles dans leur développement et leur transformation en proposant des solutions sur-mesure et performantes.

Chez YZICO, l'innovation se conjugue avec l'écoute et la personnalisation : nous mettons notre savoir-faire au service de la gestion comptable, fiscale et sociale pour simplifier la vie de nos clients, tout en anticipant les évolutions de leur environnement économique.

Notre ambition est de devenir le partenaire de confiance des entreprises en les aidant à optimiser leurs process grâce à des outils digitaux avancés et à une expertise de pointe, pour leur permettre de se concentrer pleinement sur leur cœur de métier.

Profil recherché

En tant que Data Engineer, vous intervenez au cœur de notre stratégie Data afin de concevoir, développer et industrialiser les solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et mettre à disposition les données de l'entreprise.

Vous contribuez directement à la construction et à l'évolution de notre plateforme Data, avec un enjeu fort de robustesse, automatisation, qualité, supervision et mise en production des traitements.

Vous rejoignez une équipe Data et Automatisation déjà en place et apportez une expertise complémentaire orientée Data Engineering, architecture et industrialisation.

Vos missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables, performants et évolutifs Intégrer des données issues de sources variées : API, bases de données, fichiers et applications métiers Concevoir et faire évoluer les traitements d'ETL / ELT, les modèles de données et les mécanismes d'historisation Participer à la construction et à l'évolution de notre plateforme Data cible basée sur Databricks, notamment autour des architectures Lakehouse Industrialiser les traitements : gestion des erreurs, logs, reprise sur incident, automatisation et optimisation des performances Mettre en place des mécanismes de monitoring, alerting et contrôle de la qualité des données Développer des tests automatisés et contrôles de non régression afin de sécuriser les évolutions Participer à la mise en place et à l'amélioration des processus de déploiement, versioning et CI/CD Documenter les flux, architectures, règles de gestion et traitements afin d'en garantir la maintenabilité Collaborer avec les Data Analysts, les équipes métiers et l'IT afin de mettre à disposition des données fiables et facilement exploitables.