Senior Director, Enterprise Data Management

🕒 vor 1 Monat

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $180.000 - $220.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

👔 Direktor

👻 Geisterscore 1%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Versapay

WebsiteLinkedInAlle Stellen

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2006

🤝 B2B

💳 Fintech

☁️ SaaS

💰 €4.000.000 Post-IPO Debt im 2019-11

B2B • Fintech • SaaS

Versapay ist ein Unternehmen, das ein kollaboratives Debitorennetzwerk (AR) anbietet, das für branchenführende AR-Automatisierung und B2B-Zahlungslösungen konzipiert ist. Die Plattform bietet Werkzeuge zur Automatisierung von AR-Aufgaben, zur Verwaltung von Zahlungseingängen und zur Erleichterung von B2B-Zahlungen über verschiedene Kanäle. Sie integriert sich mit ERP-Systemen wie Microsoft Dynamics, NetSuite und Sage Intacct. Die Lösungen von Versapay helfen Teams, effektiv in der Cloud zusammenzuarbeiten, die manuelle Verarbeitung zu reduzieren und den Cashflow zu verbessern. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, den Rechnungs-zu-Zahlungsprozess durch künstliche Intelligenz zu vereinfachen, das Kundenerlebnis mit benutzerfreundlichen Portalen zu verbessern und umfassende digitale Zahlungsmethoden anzubieten. Versapay unterstützt auch großangelegte B2B-Transaktionen weltweit und fördert Effizienz und Umweltvorteile durch digitale Rechnungsstellung.

Beschreibung

• Define and drive Versapay’s enterprise data strategy, aligning the data roadmap to product, AI, and commercial objectives. • Lead the architectural convergence of transactional, operational, and analytical data layers into a unified, bi-directional operational backbone. • Own a multi-year data maturity roadmap across architecture, semantics, governance, and accessibility. • Establish canonical hierarchies, enterprise ontologies, and shared metric catalogues. • Operationalize data governance through automated classification, RBAC enforcement, platform SLAs, and certified data objects. • Formalize the Enterprise Data Catalogue and deploy an executive data health dashboard. • Enforce the data procurement gate and own the Enterprise Data Asset Registry. • Drive data infrastructure readiness for ML pipelines, LLM serving layers, and agentic serving tiers. • Establish schema contracts and semantic modelling standards for safe, scalable agent deployment. • Partner with Product and Engineering on reverse data flow, predictive model productization, and real-time data serving. • Govern sensitive data and external data products for quality, lineage, privacy, and compliance. • Evolve data requests into a governed, discoverable, product-oriented organization. • Operationalize external data products and partner with Commercial on data product commercialization. • Expand self-service data access while protecting compute capacity and governance standards. • Lead and grow the Data Platform Team in partnership with Embedded Analytics, Risk, and Compliance. • Bridge Product, Engineering, Commercial, Finance, and Legal/Compliance. • Build a culture of data discipline and represent the data function at executive level, partnering with the CTO.

🎯 Anforderungen

• 10+ years of experience in data leadership, with at least 5+ years at the Director level owning enterprise data strategy, architecture, or governance. • Demonstrated track record of modernizing and unifying complex, multi-source data environments at scale — ideally in a SaaS, fintech, payments context. • Deep expertise in modern data stack: cloud data warehouses (Snowflake preferred), lakehouse architectures, ETL frameworks, and semantic/canonical modelling. • Strong evidence of application of AI and ML infrastructure — including how data governance, observability, and semantic standards underpin safe, scalable AI deployment. • Proven ability to build and lead high-performing technical teams and partner effectively across Product, Engineering, and Commercial functions. • Experience governing data for commercial use: external data products, consent frameworks, lineage standards, and privacy compliance. • Exceptional communication skills — able to translate complex data and architectural concepts for executive audiences and build alignment across functions. • Experience with managing the cost of data warehouses and cost forecasting. • Experience in hiring and managing talent across the entire data food chain – from BI and Analytics to Data Engineering to CI/CD of data platforms. • Experience with agentic AI architecture, MCP, or LLM serving layers and the data requirements that underpin them. • Familiarity with AR/AP automation, payments, or working capital platforms and the data models they generate. • Track record of commercializing data as a product — packaging data assets, building external APIs, or creating data-sharing programs with partners. • Experience managing data maturity transformations with structured roadmaps, measurable milestones, and executive visibility. • Hands-on experience with AWS-native data infrastructure (Glue, SageMaker, Bedrock) alongside Snowflake and modern BI tooling. • Background in a PE-backed, high-growth SaaS environment.

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