Senior Analytics Developer

-Version française à suivre-

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

The Data team at Stay22 transforms raw data into trusted insights that drive product and business decisions. As a Sr Analytics Developer, you will own the modelling and transformation layer that turns warehouse data into reusable data products. Modelling is central to your work: defining entities, grain, relationships, facts, dimensions, and governed metrics that stakeholders can trust.

You will partner with Product, Development, Analytics, and Business teams to solve problems and uncover opportunities—from improving user experience and product performance to increasing conversion, partner revenue, and operational efficiency. You’ll translate these needs into semantic models, and self-serve datasets and tools that help teams decide and act fast.

This role combines advanced SQL and development practices with strong product and business acumen. You’ll use AI-assisted and agentic coding tools to accelerate delivery while retaining human accountability for quality, security, correctness, and business meaning.

Key responsibilities

• Design, build, and evolve scalable analytical models and transformation workflows using SQL, dbt, Dagster and modern warehouse patterns.
• Define model grain, entities, keys, join paths, facts, dimensions, snapshots, incremental strategies, and materializations that balance usability, performance, and cost.
• Translate business concepts into reusable metrics, semantic definitions, and analytical datasets for BI, experimentation, product analytics, and AI-enabled workflows.
• Partner with Product, Development, Revenue, Marketing, Operations, and Analytics to identify business problems and opportunities, including instrumentation, funnels, activation, engagement, conversion, retention, attribution, and revenue metrics.
• Build and maintain reliable ELT and transformation workflows from internal and third-party sources, working closely with Data Development on ingestion and platform concerns.
• Apply production development practices—including data quality tests, freshness checks, observability, lineage, documentation, governance, version control, CI/CD, and automated validation—to protect trust in analytical products.
• Investigate product and business performance, using reliable models and analysis to explain changes, identify opportunities, recommend next steps, and optimize performance, scalability, cost, and freshness.
• Create machine-readable business context.
• Use AI coding assistants and agentic workflows for exploration, SQL and Python scaffolding, refactoring, test generation, documentation, and impact analysis.
• Validate AI-generated code and analytical logic through profiling, targeted tests, query results, lineage, impact and performance checks, and human review; retain human ownership of metric meaning, modelling, privacy, security, architecture, and production approval.
• Mentor developers and analysts on modelling, SQL quality, metric design, testing, documentation, stakeholder discovery, and responsible AI-augmented development, while staying current with modern analytics practices.

Requirements

• English proficiency is required for daily communication with international colleagues and partners.
• 5+ years of experience in analytics development, data development, BI development, or a closely related role.
• Advanced SQL skills and strong relational and dimensional modelling expertise, including grain, keys, joins, facts, dimensions, incremental processing, and performance trade-offs.
• Hands-on experience building production transformation projects with dbt or a comparable framework on a modern cloud warehouse or lakehouse such as Snowflake.
• Experience applying tests, documentation, lineage, version control, CI/CD, observability, governance, privacy, and access controls to analytical data products.
• Demonstrated ability to define and govern business metrics, semantic models, and reusable datasets used by multiple teams or products.
• Strong product and business acumen.
• Proficiency in Python and AI-assisted or agentic development workflows, with the judgment to validate outputs through testing, profiling, review, and business context.
• Excellent communication and collaboration skills, including the ability to explain modelling choices, analytical trade-offs, and data limitations to non-technical stakeholders.

What to expect during our hiring process

We know your time is valuable, here is a quick look at the next steps:

• Screening call with our Talent Acquisition Partner (30-45 minutes)
• Techncial session with a member of the Data Team and Manager (60 minutes)
• Final interview with our CEO (30 minutes)
• Offer & 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 careers@stay22.com)

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

L’équipe Data de Stay22 transforme les données brutes en informations fiables qui orientent les décisions produit et d’affaires. En tant que développeur·se analytique senior, vous serez responsable de la couche de modélisation et de transformation qui convertit les données entreposées en produits de données réutilisables. La modélisation est au cœur de votre travail: définir les entités, la granularité, les relations, les faits, les dimensions et les métriques gouvernées auxquelles les parties prenantes peuvent se fier.

Vous collaborerez avec les équipes Produit, Développement, Analytique et Affaires pour résoudre des problèmes et découvrir des occasions d’affaires — de l’amélioration de l’expérience utilisateur et de la performance des produits à l’augmentation de la conversion, des revenus des partenaires et de l’efficacité opérationnelle. Vous traduirez ces besoins en modèles sémantiques ainsi qu’en ensembles de données et outils en libre-service qui aident les équipes à décider et à agir rapidement.

Ce rôle allie des pratiques avancées en SQL et en développement à un solide sens du produit et des affaires. Vous utiliserez des outils de codage agentiques et assistés par l’IA pour accélérer la livraison, tout en conservant une responsabilité humaine quant à la qualité, à la sécurité, à l’exactitude et à la signification d’affaires des données.

Principales responsabilités

• Concevoir, développer et faire évoluer des modèles analytiques et des flux de transformation évolutifs avec SQL, dbt, Dagster et les pratiques modernes d’entrepôt de données.
• Définir la granularité, les entités, les clés, les jointures, les faits, les dimensions, les snapshots, les stratégies incrémentales et les matérialisations en équilibrant convivialité, performance et coûts.
• Traduire les concepts d’affaires en métriques, définitions sémantiques et ensembles de données réutilisables pour la BI, l’expérimentation, l’analytique produit et les flux propulsés par l’IA.
• Collaborer avec les équipes Produit, Développement, Revenus, Marketing, Opérations et Analytique pour cerner les occasions d’affaires : instrumentation, tunnels de vente, activation, engagement, conversion, rétention, attribution et revenus.
• Développer et maintenir des flux ELT fiables à partir de sources internes et tierces, en collaboration avec l’équipe de développement des données.
• Appliquer les pratiques de développement de production — tests de qualité, fraîcheur, observabilité, lignage, documentation, gouvernance, contrôle de version, CI/CD et validation automatisée — pour assurer la fiabilité des produits analytiques.
• Analyser la performance des produits et de l’entreprise pour expliquer les variations, repérer des occasions, recommander les prochaines étapes et optimiser la performance, les coûts et la fraîcheur des données.
• Créer un contexte d’affaires lisible par l’IA.
• Utiliser des assistants de codage IA et des flux agentiques pour l’exploration, la programmation SQL et Python, la refactorisation, les tests, la documentation et l’analyse d’impact.
• Valider le code et la logique générés par l’IA (profilage, tests ciblés, lignage, impact, performance et révision humaine), tout en conservant la responsabilité humaine de la signification des métriques, de la modélisation, de la confidentialité, de la sécurité, de l’architecture et des mises en production.
• Encadrer développeur·se·s et analystes en modélisation, qualité SQL, conception de métriques, tests, documentation, découverte des besoins et développement responsable augmenté par l’IA.

Expérience recherchée

• Une bonne connaissance de l’anglais est requise pour communiquer au quotidien avec des collègues à l’international.
• Plus de 5 ans d’expérience en développement des données ou dans un rôle similaire.
• Maîtrise de SQL et Python, avec expérience confirmée des entrepôts de données modernes (Snowflake un atout).
• Expérience solide dans la création et la maintenance de pipelines ETL/ELT et dans l’utilisation d’outils d’orchestration (dbt et Dagster sont un atout).
• Compétence avec les plateformes cloud et leurs services de stockage et traitement de données.
• Excellente compréhension de l’entreposage de données, de la modélisation, de l’architecture data et des pratiques de qualité/gouvernance.
• Capacité démontrée à concevoir des solutions pour des problématiques data complexes et à piloter des projets de bout en bout, jusqu’à la mise en production.
• Solides aptitudes de communication et de collaboration, avec la capacité de vulgariser des concepts techniques auprès de publics non techniques.

À quoi t'attendre pendant notre processus de recrutement

Nous savons que ton temps est précieux, voici un aperçu rapide des prochaines étapes :

• Entretien téléphonique avec notre partenaire en recrutement (30 à 45 minutes)
• Session de brainstorming sur la conception de systèmes (Miro) avec l’équipe de développement (60 minutes)
• Entretien final avec notre PDG (30 minutes)
• 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 careers@stay22.com.)

Ton CV sera lu par Nayo, notre recruteur interne, même si tu ne coches pas toutes les cases, on aimerait quand même te rencontrer.