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About Stay22
Based in Montreal, Stay22 helps ambitious creators and intent-rich digital platforms turn their existing traffic into incremental revenue, with technology that works quietly in the background.
Today, more than 6,500 creators and platforms rely on Stay22, with over $1 billion in annual transactions flowing through the platform. Originally built for travel, the company now supports partners across retail, lifestyle, publishing, events, and transport as it expands its monetization infrastructure for the modern creator economy.
Position overview
Every creator and platform that works with Stay22 relies on clear, trustworthy data to understand whether their content and traffic are creating value. In this role, you will help make that picture reliable. You will join a small but high-impact Data & Analytics team and work across three squads: Hub, where partners sign up, manage their accounts and track performance; Integrations, which connects supplier and partner data; and Social, which helps creators turn social content into revenue opportunities.
This is a true analytics role, not a position limited to dashboard production. You will turn ambiguous product and business questions into analysis and recommendations, validate data quality and limitations, and help teams make better decisions. You will use SQL, Python, funnels, cohorts, experimentation and dashboards, while bringing curiosity, asking thoughtful questions and owning problems from the first question through to the next step.
Key responsibilities
- Partner with Product Managers, engineers and cross-functional stakeholders to support product and business initiatives through data.
- Turn unclear questions into clear hypotheses, success metrics and analysis plans.
- Support product experiments and A/B tests by validating setup, defining KPIs and analyzing results.
- Deliver end-to-end analysis for Hub, Social and Integrations, using funnels, cohorts, segmentation, retention and other practical methods.
- Build, maintain and improve dashboards, recurring reports and trusted metrics.
- Validate data quality by checking definitions, duplicates, missing events, freshness and differences between sources.
- Present findings, limitations and recommendations clearly to technical and non-technical stakeholders.
- Help teams become more self-sufficient in using data and interpreting results through documentation, clear definitions and reusable analysis.
- Partner with Data Engineering to improve data quality and analytical workflows without owning ETL architecture or infrastructure.
Requirements
- At least 5 years of experience in data analytics, product analytics, business intelligence, growth analytics, strategy, insights or a related field.
- Strong SQL skills and experience owning analyses from clarifying the question through validation, interpretation and recommendation.
- Experience with BI or visualization tools such as Sigma, Looker, Tableau, Power BI or a comparable platform.
- Practical Python experience for data cleaning, exploration, automation, prototyping or working with larger datasets.
- A solid understanding of statistics, metric definition, funnel analysis, cohort analysis, experimentation and A/B testing.
- Strong data-quality judgment, including the ability to identify anomalies, missing events, duplicates, inconsistent definitions and limitations across sources.
- Clear communication skills and the ability to turn complex analysis into practical recommendations for both technical and non-technical stakeholders.
- Curiosity, autonomy and comfort asking questions, working through ambiguity, adapting to changing priorities and validating AI-assisted analysis when used.
What to expect during our hiring process
We know your time is valuable, here is a quick look at the next steps:
- Call with our Talent Acquisition Advisor (30 min).
- Interview with the hiring manager (45 min).
- Technical interview and live case with members of the Data team and a Product partner (60 min).
- Final interview with our CEO (30 min).
- Offer and onboarding 🎉
Note: this process may evolve based on the team's needs.
Why join Stay22?
- Prime Montreal Location: Work from our vibrant Little Italy HQ with a cafeteria allowance, full gym access, and a rooftop terrace complete with a seasonal basketball/pickleball court & hockey rink.
- Comprehensive Benefits: Health & dental coverage, RRSP matching, fully paid STM pass’, and regular team socials, events, and retreats.
- Flexibility That Works: Flexible schedules, work-from-anywhere opportunities, year-end shutdown, and flex days.
(Stay22 is an equal-opportunity employer. All qualified applicants are given consideration. If you have a disability or particular need that requires accommodation, please contact us at [email protected])
Your application will be reviewed by Nayo, our internal recruiter- even if you don’t meet every requirement but you’re excited, let’s talk.
Aperçu du poste
Chaque créateur et chaque plateforme qui travaille avec Stay22 dépend de données claires et fiables pour comprendre si son contenu et son trafic génèrent de la valeur. Dans ce rôle, tu contribueras à rendre cette lecture fiable. Tu rejoindras une équipe Data & Analytics à taille humaine et à fort impact, et tu travailleras avec trois squads : Hub, où les partenaires s’inscrivent, gèrent leur compte et suivent leur performance; Integrations, qui relie les données des fournisseurs et des partenaires; et Social, qui aide les créateurs à transformer leur contenu social en opportunités de revenus.
Il s’agit d’un véritable rôle en analytique, et non d’un poste limité à la création de tableaux de bord. Tu transformeras des questions produit et business ambiguës en analyses et recommandations, tu évalueras la qualité des données et leurs limites, et tu aideras les équipes à prendre de meilleures décisions. Tu utiliseras SQL, Python, les analyses de conversion et de cohortes, l’expérimentation et les tableaux de bord, tout en faisant preuve de curiosité, en posant de bonnes questions et en prenant en charge les problèmes de la première question jusqu’à la prochaine étape.
Principales responsabilités
- Collaborer avec les gestionnaires de produit, les ingénieurs et les parties prenantes de différentes équipes pour soutenir les initiatives produit et d’affaires grâce aux données.
- Transformer des questions peu précises en hypothèses claires, indicateurs de succès et plans d’analyse.
- Soutenir les expérimentations produit et les tests A/B en validant leur mise en place, en définissant les KPI et en analysant les résultats.
- Mener des analyses de bout en bout pour Hub, Social et Integrations, à l’aide d’entonnoirs, de cohortes, de segmentation, de rétention et d’autres méthodes pratiques.
- Construire, maintenir et améliorer les tableaux de bord, les rapports récurrents et les indicateurs fiables.
- Vérifier la qualité des données en contrôlant les définitions, les doublons, les événements manquants, la fraîcheur des données et les écarts entre les sources.
- Présenter clairement les constats, les limites et les recommandations à des parties prenantes techniques et non techniques.
- Aider les équipes à devenir plus autonomes dans l’utilisation et l’interprétation des données grâce à une bonne documentation, des définitions claires et des analyses réutilisables.
- Collaborer avec Data Engineering pour améliorer la qualité des données et les méthodes d’analyse, sans être responsable de l’architecture ETL ou de l’infrastructure.
Expérience recherchée
- Au moins 5 ans d’expérience en analytique de données, analytique produit, intelligence d’affaires, analytique de croissance, stratégie, insights ou dans un domaine connexe.
- Solide expérience en SQL et capacité à prendre en charge une analyse, de la clarification de la question jusqu’à la validation, l’interprétation et la recommandation.
- Expérience avec des outils de BI ou de visualisation comme Sigma, Looker, Tableau, Power BI ou une plateforme comparable.
- Expérience pratique avec Python pour nettoyer et explorer des données, automatiser des tâches, créer des prototypes ou travailler avec de grands volumes de données.
- Bonne compréhension des statistiques, de la définition des métriques, de l’analyse d’entonnoirs, de l’analyse de cohortes, de l’expérimentation et des tests A/B.
- Bon jugement en matière de qualité des données, notamment pour repérer les anomalies, les événements manquants, les doublons, les définitions incohérentes et les limites entre différentes sources.
- Excellentes aptitudes de communication et capacité à transformer une analyse complexe en recommandations concrètes pour des parties prenantes techniques et non techniques.
- Curiosité, autonomie et aisance à poser des questions, à avancer dans l’ambiguïté, à s’adapter aux priorités changeantes et à valider les analyses assistées par l’IA lorsque nécessaire.
À quoi t'attendre pendant notre processus de recrutement
Nous savons que ton temps est précieux, voici un aperçu rapide des prochaines étapes :
- Appel avec notre conseiller en acquisition de talents (30 min).
- Entrevue avec la gestionnaire d’embauche (45 min).
- Entrevue technique et étude de cas en direct avec des membres de l’équipe Data et une personne de l’équipe Produit (60 min).
- Entrevue finale avec notre PDG (30 min).
- Offre et intégration 🎉
Note : ce processus peut évoluer selon les besoins de l'équipe.
Pourquoi rejoindre Stay22?
- Emplacement de choix à Montréal : Travaillez depuis notre dynamique siège social situé dans la Petite-Italie, avec une allocation pour la cafétéria, un accès complet au gym, ainsi qu’une terrasse sur le toit comprenant un terrain saisonnier de basketball/pickleball et une patinoire de hockey.
- Une gamme complète d’avantages sociaux : Couverture santé et dentaire, contribution de l’employeur au REER, titre de transport STM entièrement payé, ainsi que des activités d’équipe, événements et retraites réguliers.
- Une flexibilité adaptée à votre réalité : Horaires flexibles, possibilités de travailler de n’importe où, fermeture des bureaux en fin d’année et journées flexibles.
(Stay22 est un employeur garantissant l’égalité des chances. Toutes les candidatures qualifiées seront examinées. Si vous avez un handicap ou des besoins particuliers nécessitant des aménagements, contactez-nous à [email protected].)
Ton CV sera lu par Nayo, notre recruteur interne, même si tu ne coches pas toutes les cases, on aimerait quand même te rencontrer.