Senior Data Analyst

Senior Data Analyst Pricepoint — Montreal (Hybrid) About Pricepoint Pricepoint is a fast-growing AI company building revenue optimization software for hotels, hostels, and accommodation businesses worldwide. We help hospitality operators make better pricing and commercial decisions by combining data science, ML, automation, and real-world revenue management logic. Who We Are We are a team of builders who care about trust, ownership, direct communication, and high standards. We value openness, responsibility, and respect, and expect people to do the best work of their careers in a collaborative and honest environment. Pricepoint is a genuinely great place to work: a small senior team, low bureaucracy, real ownership over what you build, and a strong belief that data people should be supported with the best tools — including the ones we build for ourselves. The Role We are hiring a Senior Data Analyst to own the analytics and reporting layer that turns hotel performance data into clear insights for hoteliers and the rest of the Pricepoint team. You will build the queries, data models, dashboards, and reports that explain how properties are performing, why the platform made the pricing decisions it did, and what should happen next. When existing BI tools don’t fit, you will build what is needed. This is an applied analytics role with strong technical depth and a clear business edge: you should be comfortable both writing SQL and writing an executive summary. You will report to the data leadership. What You’ll Do • Build and maintain data models and pipelines that power hotel performance analytics across the platform. • Design dashboards, executive summaries, and client-facing reports (QBRs/MBRs) for hotel GMs, owners, and internal teams. • Investigate why performance changed, why the system priced the way it did, where overrides occurred, and what actions hoteliers should take next. • Own KPI definitions, business rules, and measurement methodology as a single source of truth. • Validate data quality before publishing. • Build internal tooling when off-the-shelf BI cannot do the job. • Partner with revenue managers, customer success, product, data science, and engineering to translate performance insights into product improvements. What We’re Looking For • Strong Python and SQL. • Solid analytical and statistical skills. • Advanced BI capabilities; able to build dashboards and reports that executives actually read. • Ability to build the tool when the right tool doesn’t exist. • Decision-support mindset: you care about the “why” behind a number, not only the number. • Clear written and verbal communication; you can turn complex data into a simple executive summary. • Detail-oriented ownership of data quality and methodology. Strong Advantages • Hospitality revenue management knowledge: ADR, RevPAR, occupancy, OTB, pickup, pace, MLOS, booking window, cancellations, segmentation, compset positioning. • Experience with RMS vendors, hotel chains, PMS, CRS, channel managers, or OTA data. • Background in airline RM, yield management, or related industries. • Experience with causal inference, experimentation, or A/B testing. • Comfort working directly with hoteliers, GMs, or commercial teams. You Are a Great Fit If • You enjoy turning messy hospitality data into clear, decision-ready insights. • You can hold KPI definitions as a single source of truth across the company. • You communicate easily with both data teams and hotel operators. • You build the missing tool when needed instead of waiting for one to exist. • You believe data work should drive real business decisions, not just populate dashboards. You Are Not a Fit If • You prefer staying purely technical without business context. • You prefer working only with finished BI tools. • You prefer working from a fully-defined ticket queue. • You prefer to work without AI tools in your day-to-day. Compensation We pay competitively for exceptional people. We will not lose the right candidate on compensation. Senior Data Analyst Pricepoint — Montréal (Hybride) À propos de Pricepoint Pricepoint est une entreprise d’IA en forte croissance qui développe des logiciels d’optimisation des revenus pour les hôtels, auberges et entreprises d’hébergement. Nous aidons les opérateurs hôteliers à prendre de meilleures décisions de prix et de revenus grâce à la data science, au ML, à l’automatisation et à une logique revenue management concrète. Qui nous sommes Nous sommes une équipe de builders qui valorisent la confiance, l’ownership, la communication directe et les standards élevés. Nous valorisons l’ouverture, la responsabilité et le respect, et attendons des gens qu’ils fassent le meilleur travail de leur carrière dans un environnement collaboratif et honnête. Pricepoint est un excellent endroit où travailler : une équipe restreinte et senior, peu de bureaucratie, une vraie propriété sur ce que vous construisez, et la conviction profonde que les data people doivent disposer des meilleurs outils — incluant ceux que nous construisons nous-mêmes. Le rôle Nous recrutons un Senior Data Analyst pour porter la couche analytique et de reporting qui transforme les données de performance hôtelière en insights clairs pour les hôteliers et le reste de l’équipe Pricepoint. Vous construirez les requêtes, les modèles de données, les dashboards et les rapports qui expliquent comment les propriétés performent, pourquoi la plateforme a pris les décisions de prix qu’elle a prises, et ce qui devrait arriver ensuite. Quand les outils BI existants ne conviennent pas, vous construirez ce qui est nécessaire. C’est un rôle d’analytique appliquée avec une forte technicité et une dimension business affirmée : vous devez être à l’aise pour écrire du SQL comme pour rédiger un executive summary. Vous reporterez à la direction data. Responsabilités • Construire et maintenir des modèles de données et pipelines qui alimentent l’analytique de performance hôtelière sur la plateforme. • Concevoir des dashboards, executive summaries et rapports clients (QBR/MBR) pour les GM d’hôtels, propriétaires et équipes internes. • Analyser pourquoi la performance a changé, pourquoi le système a tarifé d’une certaine façon, où les overrides ont eu lieu, et quelles actions les hôteliers devraient prendre ensuite. • Posséder les définitions de KPI, les règles métier et la méthodologie de mesure comme source unique de vérité. • Valider la qualité des données avant publication. • Construire des outils internes quand les solutions BI existantes ne suffisent pas. • Collaborer avec revenue managers, customer success, produit, data science et ingénierie pour transformer les insights en améliorations produit. Profil recherché • Solides compétences en Python et SQL. • Bonnes compétences analytiques et statistiques. • Capacités BI avancées; capable de construire des dashboards et rapports que les dirigeants lisent réellement. • Capacité à construire l’outil quand le bon outil n’existe pas. • Mindset d’aide à la décision : vous vous intéressez au « pourquoi » derrière un chiffre, pas seulement au chiffre. • Excellente communication écrite et orale; vous savez transformer des données complexes en un executive summary simple. • Sens du détail et ownership de la qualité des données et de la méthodologie. Atouts • Connaissance du revenue management hôtelier : ADR, RevPAR, occupancy, OTB, pickup, pace, MLOS, booking window, annulations, segmentation, positionnement compset. • Expérience avec des vendeurs RMS, chaînes hôtelières, PMS, CRS, channel managers ou données OTA. • Background en revenue management aérien, yield management ou industries connexes. • Expérience en causal inference, expérimentation ou A/B testing. • Aisance à travailler directement avec hôteliers, GMs ou équipes commerciales. Vous êtes un excellent fit si • Vous aimez transformer des données hôtelières désordonnées en insights clairs et actionnables. • Vous pouvez porter les définitions de KPI comme source unique de vérité dans toute l’entreprise. • Vous communiquez facilement avec les équipes data comme avec les opérateurs hôteliers. • Vous construisez l’outil manquant quand il le faut, plutôt que d’attendre qu’il existe. • Vous croyez que le travail data doit guider de vraies décisions business, pas seulement remplir des dashboards. Vous n’êtes pas un fit si • Vous préférez rester purement technique sans contexte business. • Vous préférez travailler uniquement avec des outils BI finis. • Vous préférez travailler à partir d’une file de tickets entièrement définie. • Vous préférez travailler sans outils d’IA au quotidien. Rémunération Nous payons de manière compétitive pour les personnes exceptionnelles. Nous ne perdrons pas le bon candidat pour une question de rémunération.

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