Data Security Specialist
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- DLP
- Zero Trust
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- Databricks
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- Google Workspace
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- Risk Management
- Conditional Access
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- CISM
- CISSP
Nosso Modo de Fazer no Time:
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Seu Cardápio Diário:
O Data Security Specialist é um profissional técnico responsável pela execução e operação dos controles de segurança de dados corporativos e de produção do iFood. Essa posição atua na interseção entre engenharia de segurança, proteção de dados e execução técnica — implementando controles, investigando incidentes e operando as ferramentas que protegem os ativos de dados do iFood.
O Data Security Specialist executa as operações de segurança de dados, impulsiona a adoção de AI nos fluxos de trabalho diários de segurança e garante que as capacidades de proteção de dados acompanhem o crescimento do iFood. É uma posição de contribuidor individual que exige experiência prática comprovada em engenharia de segurança de dados, com capacidade de atuar tanto no ambiente corporativo quanto no de produção.
- Operar e evoluir os controles de DLP (Data Loss Prevention) e ZTNA (Zero Trust Network Access) para endpoints, aplicações em cloud e canais de comunicação — implementando políticas, ajustando regras e executando as prioridades trimestrais.
- Implementar e fazer cumprir políticas de classificação de dados e procedimentos de tratamento para usuários internos e terceiros, garantindo alinhamento com LGPD, GDPR e requisitos regulatórios (BACEN, PCI-DSS, entre outros).
- Configurar e manter os controles de segurança para plataformas corporativas de SaaS: Databricks, Salesforce, Google Workspace, outras plataformas e ferramentas emergentes baseadas em AI — estabelecendo baselines de hardening, controles de acesso e governança de configuração.
- Implementar e fazer cumprir políticas de Document Retention & Disposal — estabelecendo cronogramas de retenção, procedimentos de descarte e mecanismos automatizados de aplicação.
- Executar o programa de insider threat: ajustar regras de behavioral analytics, conduzir cadências de análise de anomalias e coordenar com HR e Legal os casos de risco elevado.
- Gerenciar políticas de device posture e a aplicação de ZTNA, garantindo o acesso de dispositivos em conformidade em todo o ambiente corporativo.
Segurança de Dados de Produção
- Conduzir revisões de segurança da arquitetura de dados de produção: avaliar integrações de dados entre sistemas internos, parceiros e clientes, identificando riscos em APIs, pipelines de ETL e padrões de transferência de arquivos.
- Executar o workstream de Data Security no processo de Third-Party Risk Management (TPRM), atuando de forma cross-functional com a equipe de IT Risk e contribuindo continuamente para a melhoria dos security review gates, dos requisitos contratuais de segurança e do monitoramento contínuo dos arranjos de troca de dados com terceiros.
- Promover security-by-design nas equipes de engenharia e dados: incorporar requisitos de proteção de dados aos padrões de desenho de integrações, aos frameworks de governança de APIs e aos controles de data residency.
- Garantir que data residency, criptografia em trânsito e em repouso e modelos de controle de acesso atendam às obrigações regulatórias e contratuais em todos os ambientes de produção.
- Apoiar os programas de conformidade regulatória (LGPD, GDPR, PCI-DSS) relacionados à proteção de dados, atuando como ponto de contato técnico de Data Security para as equipes de Legal, Compliance e Audit.
Adoção de AI e Resultados Mensuráveis
- Impulsionar a adoção de AI nos fluxos de trabalho de Data Security: implementar ferramentas de AI para detecção de padrões anômalos de dados, classificação automatizada de dados, ajuste de políticas de DLP e aceleração de investigações — com melhorias mensuráveis na velocidade de detecção, na redução de falsos positivos e na produtividade dos analistas.
- Contribuir para o workstream de Data Security para AI Security, atuando de forma cross-functional com a equipe de AI Security para melhorar continuamente a governança e definir requisitos de proteção de dados para ferramentas de AI, incluindo casos de uso aprovados, tratamento de dados sensíveis em prompts, controles de acesso, monitoramento e padrões de adoção.
- Acompanhar e reportar os resultados impulsionados por AI: quantificar o tempo economizado, os riscos detectados mais cedo e as melhorias na precisão da classificação atribuíveis às ferramentas de AI.
Colaboração Cross-functional e Resposta a Incidentes
- Atuar como referência técnica de Data Security para as equipes adjacentes: traduzir cenários complexos de riscos relacionados a dados em atualizações claras e contextualizadas pelo impacto no negócio para o Data Security Manager e para os times de segurança.
- Construir e manter o dashboard operacional de Data Security: tendências de risco, taxas de violações de políticas, SLAs de remediação, métricas de adoção de AI e status operacional.
- Participar de iniciativas cross-functional de Data Security: coordenar com Legal, Product, Engineering e IT para equilibrar requisitos de segurança e velocidade do negócio — encontrando o caminho seguro que viabilize a entrega de produtos.
- Gerenciar solicitações de exceção de Data Security: avaliar exceções baseadas em risco às políticas de segurança, documentar recomendações e acompanhar o ciclo de vida das exceções.
- Atuar na resposta a incidentes como referência técnica de Data Security: conduzir a frente de investigação específica de dados durante incidentes de grande impacto, coordenar com o CSIRT e comunicar o impacto do risco relacionado a dados ao Data Security Manager.
Operação Técnica de Programas
- Executar o roadmap técnico de Data Security: traduzir as metas estratégicas em tarefas operacionais, gerenciar o acompanhamento de dependências e reportar o progresso ao Data Security Manager.
- Conduzir iniciativas de Sensitive Data Mapping: executar a descoberta, classificação e catalogação cross-functional de dados nos ambientes corporativos e de produção.
- Construir e manter métricas de Data Security: índices de exposição a riscos, tendências de violações de políticas, taxas de encerramento de alertas de DLP, SLAs de remediação e velocidade operacional.
- Documentar e manter runbooks, playbooks e procedimentos operacionais padrão para as operações de Data Security.
Ingredientes Que Buscamos:
- Experiência comprovada como Data Security Specialist, Analyst ou Engineer — com histórico de responsabilidade técnica por um domínio de Data Security.
- Forte experiência em proteção de dados, DLP, ZTNA e governança de segurança da informação.
- Sólida compreensão dos princípios de arquitetura Zero Trust e de sua implementação prática: ZTNA, conditional access, device posture e identity-based segmentation.
- Conhecimento profundo de hardening de segurança de SaaS corporativo: Google Workspace, Salesforce, Databricks, outras plataformas e plataformas emergentes baseadas em AI.
- Conhecimento de conceitos de arquitetura de dados: APIs, pipelines de ETL, data warehouses, plataformas de dados em cloud e padrões de troca de dados de produção.
- Familiaridade com frameworks regulatórios: LGPD, GDPR, PCI-DSS e requisitos regulatórios do BACEN e do PROUF.
- Experiência prática com ferramentas de AI para Data Security: detecção de anomalias, classificação automatizada, ajuste de DLP ou aceleração de investigações — com resultados tangíveis e mensuráveis documentados.
- Sólidas habilidades analíticas e investigativas: capacidade de rastrear um vazamento de dados, desde o sinal até a causa-raiz, e traduzir as descobertas em recomendações sistêmicas.
- Capacidade de colaboração cross-functional: aptidão para conduzir resultados técnicos em colaboração com Legal, Engineering, Product e IT, equilibrando requisitos de segurança e velocidade do negócio.
- Habilidade de documentação e criação de runbooks, playbooks e procedimentos operacionais para Data Security.
- Inglês avançado (obrigatório).
Para Realçar o Sabor:
- Experiência com plataformas SASE (Netskope, Zscaler ou similares) e ferramentas de DSPM (Netskope, Cyera, Wiz ou similares).
- Experiência em data engineering ou analytics — compreensão dos fluxos de dados por dentro, incluindo arquitetura de pipelines, data warehousing e plataformas de dados em tempo real.
- Experiência na adoção de AI em Data Security: implementação de ferramentas de AI para operações de segurança, mensuração de ganhos de produtividade e iteração das estratégias de adoção.
- Certificações: CISM, CDPSE, CISSP ou equivalente.
- Experiência em um setor regulado (fintech, banking, payments, health tech), com exposição prática à conformidade regulatória.
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