Data Analyst (Hybrid) /Analyste de données (hybride)

Position Summary

Founded in Montreal in 2021, Xposure Music has raised over US$50 million in capital and is a fast‑growing, technology‑driven investment platform focused on independent music rights. We sit at the intersection of finance, data, and music, using proprietary valuation models and machine‑learning‑driven underwriting to build a new kind of asset class for the music industry.

We’re looking for a highly motivated Data Analyst based in the Montreal area to join our growing team and support the Head of Data & Underwriting in valuing and analyzing music assets. This role is hands‑on and high‑impact: you’ll take complex, often unstructured datasets and turn them into clear, actionable insights that directly inform underwriting, acquisitions, and portfolio strategy. You’ll also work closely with A&R leads and executive leadership to build valuation reports and investment recommendations that shape real deals.

Experience and interest in banking, fintech, investment analysis, or other data‑heavy financial environments is highly desirable. We’re looking for someone who is naturally curious, deeply analytical, and comfortable diving into messy data to find signal where others see noise. Experience can include academic projects. We are open to recent graduates.

This is a hybrid role (80% remote, 20% in‑office in Montreal). Candidates must be based in the Montreal area.

Key Responsibilities

Data Analysis & Valuation

• Collect, clean, transform, and analyze large datasets to evaluate the historical performance and value drivers of music assets and catalogs.
• Perform detailed due diligence analyses to support acquisition and underwriting decisions.
• Develop streaming estimates, revenue forecasts, and valuation analyses using internal tools and proprietary methodologies.
• Identify trends, anomalies, and performance drivers that impact asset value and investment outcomes.
• Conduct research to uncover key factors influencing music asset valuation and industry performance.

Reporting & Business Intelligence

• Collaborate with business stakeholders to understand due diligence and reporting requirements.
• Design, develop, and maintain dashboards, reports, and analytical products that support investment decision‑making.
• Create visualizations and presentations that communicate complex findings in a clear and actionable manner.
• Support the ongoing enhancement of internal reporting platforms and analytical capabilities.

Data Engineering & Automation

• Automate data collection, transformation, and reporting workflows using SQL and Python.
• Navigate and extract information from diverse data sources, file formats, and folder structures.
• Integrate and reconcile multiple datasets to ensure consistency and completeness of analysis.
• Proactively identify and source external data that can enhance analytical coverage and improve investment insights.

Data Quality & Collaboration

• Investigate data anomalies, inconsistencies, and irregular patterns to ensure analytical accuracy.
• Collaborate with colleagues across the organization to maintain data integrity and improve data processes.
• Document methodologies, assumptions, and analytical procedures to support transparency and reproducibility.
• Present findings, recommendations, and insights to senior stakeholders and investment professionals.

Advanced Analytics

• Develop and enhance statistical analyses, forecasting methodologies, and predictive models to improve valuation accuracy.
• Support the evolution of data‑driven underwriting and investment processes through quantitative analysis and research.
• Explore opportunities to leverage machine learning and advanced analytical techniques where appropriate.

Required Qualifications

• Bachelor’s degree in data science, Statistics, Mathematics, Computer Science, Economics, Finance, or a related quantitative field. A master’s degree is considered an asset.
• Strong English written and verbal communication skills as you will be working with business partners outside of Quebec in North America and internationally.
• Experience in data analysis, business intelligence, analytics, or a related field. Experience within financial services, investment management, or transaction due diligence is preferred. Experience can include academic projects. We are open to hiring new graduates.
• Strong proficiency in SQL and experience working with relational databases such as PostgreSQL, MySQL, SQL Server, or similar technologies.
• Experience using Python for data analysis, automation, and reporting.
• Proficiency with data visualization and business intelligence tools such as Power BI, or equivalent analytical libraries and frameworks.
• Strong understanding of statistical analysis, forecasting techniques, and predictive modeling concepts.
• Experience working with cloud‑based data platforms and modern data architectures, preferably within AWS environments.
• Excellent analytical and problem‑solving abilities with exceptional attention to detail.
• Strong written and verbal communication skills, with the ability to explain complex analyses to non‑technical stakeholders.
• Ability to manage multiple projects and priorities while operating independently with limited supervision.

Preferred Qualifications

• Familiarity with financial modeling, valuation methodologies, and investment underwriting processes.
• Experience building automated data pipelines and reporting workflows.
• Knowledge of machine learning techniques and predictive analytics.
• Familiarity with AWS data services, data lakes, or modern data warehouse technologies.
• Experience working with unstructured or semi‑structured datasets from multiple external providers.

Key Attributes

• Naturally curious with a strong investigative mindset. Strong interest in finance, valuing assets and forecasting.
• Highly detail‑oriented and committed to data accuracy and quality.
• Self‑starter capable of operating effectively with minimal supervision.
• Strong ownership mentality and accountability for results.
• Comfortable working in a dynamic environment with evolving business requirements.
• Effective collaborator who can bridge technical analysis and business decision‑making.

Analyste de données (hybride)

Résumé du poste

Fondée à Montréal en 2021, Xposure Music a levé plus de 50 millions de dollars américains en capital et est une plateforme d’investissement technologique en forte croissance, spécialisée dans les droits musicaux indépendants. Nous évoluons à l’intersection de la finance, des données et de la musique, en utilisant des modèles de valorisation propriétaires et des processus de souscription basés sur le machine learning afin de créer une nouvelle classe d’actifs pour l’industrie musicale.

Nous recherchons un(e) Data Analyst très motivé(e), basé(e) dans la région de Montréal, pour rejoindre notre équipe en croissance et soutenir le Head of Data & Underwriting dans la valorisation et l’analyse d’actifs musicaux. Ce rôle est très concret et à fort impact : vous travaillerez avec des ensembles de données complexes, souvent non structurés, pour les transformer en insights clairs et exploitables qui alimentent directement les décisions de souscription, d’acquisition et de gestion de portefeuille. Vous collaborerez également étroitement avec les responsables A&R et la direction afin de produire des rapports de valorisation et des recommandations d’investissement qui influencent de véritables transactions.

Une expérience en banque, fintech, analyse d’investissement ou dans des environnements financiers fortement axés sur la donnée est fortement souhaitée. Nous recherchons une personne naturellement curieuse, dotée d’un fort esprit analytique et à l’aise avec des données complexes et désordonnées, capable d’y identifier des signaux là où d’autres ne voient que du bruit. L’expérience peut inclure des projets universitaires. Les candidatures de finissants récents sont les bienvenues.

Il s’agit d’un poste hybride (80 % télétravail, 20 % au bureau à Montréal). Les candidats doivent être basés dans la région de Montréal.

Responsabilités principales

Analyse de données & évaluation

• Collecter, nettoyer, transformer et analyser de grands ensembles de données afin d’évaluer la performance historique et les facteurs de valeur des actifs et catalogues musicaux.
• Réaliser des analyses de due diligence détaillées pour soutenir les décisions d’acquisition et de souscription.
• Développer des estimations de streaming, des prévisions de revenus et des analyses de valorisation à l’aide d’outils internes et de méthodologies propriétaires.
• Identifier les tendances, anomalies et facteurs de performance influençant la valeur des actifs et les résultats d’investissement.
• Effectuer des recherches afin d’identifier les facteurs clés influençant la valorisation des actifs musicaux et la performance de l’industrie.

Reporting & intelligence d’affaires

• Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins en matière de due diligence et de reporting.
• Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord, rapports et produits analytiques soutenant la prise de décision d’investissement.
• Créer des visualisations et présentations permettant de communiquer des résultats complexes de manière claire et exploitable.
• Contribuer à l’amélioration continue des plateformes de reporting internes et des capacités analytiques.

Ingénierie des données & automatisation

• Automatiser les processus de collecte, transformation et reporting de données à l’aide de SQL et Python.
• Explorer et extraire des données provenant de sources variées, formats de fichiers et structures de dossiers différents.
• Intégrer et réconcilier plusieurs ensembles de données afin d’assurer la cohérence et l’exhaustivité des analyses.
• Identifier et exploiter proactivement des sources de données externes afin d’améliorer la couverture analytique et les insights d’investissement.

Qualité des données & collaboration

• Analyser les anomalies, incohérences et irrégularités afin d’assurer la précision des analyses.
• Collaborer avec les équipes internes pour maintenir l’intégrité des données et améliorer les processus.
• Documenter les méthodologies, hypothèses et procédures analytiques afin d’assurer transparence et reproductibilité.
• Présenter les résultats, recommandations et insights aux parties prenantes senior et aux professionnels de l’investissement.

Analyse avancée

• Développer et améliorer des analyses statistiques, méthodes de prévision et modèles prédictifs afin d’améliorer la précision des évaluations.
• Soutenir l’évolution des processus de souscription et d’investissement basés sur les données à travers l’analyse quantitative et la recherche.
• Explorer l’utilisation de techniques de machine learning et d’analytique avancée lorsque pertinent.

Qualifications requises

• Baccalauréat en science des données, statistiques, mathématiques, informatique, économie, finance ou domaine quantitatif connexe. Une maîtrise est un atout.
• Excellentes compétences en communication écrite et orale en anglais, car vous collaborerez avec des partenaires d’affaires à l’extérieur du Québec, en Amérique du Nord et à l’international.
• Expérience en analyse de données, intelligence d’affaires, analytique ou domaine connexe. Une expérience en services financiers, gestion d’investissement ou due diligence est un atout. L’expérience peut inclure des projets académiques. Nous sommes ouverts aux nouveaux diplômés.
• Forte maîtrise de SQL et expérience avec des bases de données relationnelles telles que PostgreSQL, MySQL, SQL Server ou technologies similaires.
• Expérience avec Python pour l’analyse de données, l’automatisation et le reporting.
• Maîtrise des outils de visualisation de données et de business intelligence tels que Power BI ou équivalents.
• Bonne compréhension des statistiques, des techniques de prévision et des concepts de modélisation prédictive.
• Expérience avec des plateformes de données cloud et architectures modernes, idéalement dans des environnements AWS.
• Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes avec un grand souci du détail.
• Très bonnes compétences en communication écrite et orale, avec la capacité d’expliquer des analyses complexes à des parties prenantes non techniques.
• Capacité à gérer plusieurs projets et priorités de manière autonome avec une supervision limitée.

Qualifications souhaitées

• Connaissance de la modélisation financière, des méthodes de valorisation et des processus de souscription d’investissements.
• Expérience dans la création de pipelines de données automatisés et de workflows de reporting.
• Connaissance des techniques de machine learning et d’analytique prédictive.
• Familiarité avec les services de données AWS, les data lakes ou les entrepôts de données modernes.
• Expérience avec des données non structurées ou semi‑structurées provenant de multiples fournisseurs externes.

Attributs clés

• Curiosité naturelle et fort esprit d’investigation, avec un intérêt marqué pour la finance, la valorisation d’actifs et la prévision.
• Grand souci du détail et engagement envers la qualité et la précision des données.
• Autonome, capable de travailler efficacement avec une supervision minimale.
• Fort sens des responsabilités et imputabilité des résultats.
• À l’aise dans un environnement dynamique avec des besoins en évolution.
• Excellente capacité à collaborer et à faire le lien entre analyse technique et prise de décision d’affaires.

Pay: $50,000.00-$60,000.00 per year

Education:

• Bachelor's Degree (required)

Experience:

• Data analysis skills, business intelligence, analytics: 2 years (required)
• SQL: 2 years (required)
• Python for data analysis, automation, reporting: 2 years (required)
• Data visualization: 2 years (required)
• Business intelligence: 2 years (required)
• AWS: 2 years (required)
• Statistical analysis: 2 years (preferred)
• developing products in banking, fintech or finance: 3 years (required)

Language:

• Strong written and Verbal English communication skills (required)

Location:

• Montréal, QC (required)

Work Location: Hybrid remote in Montréal, QC (Montréal)