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iFood

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5001 - 10000 funcionários

🍽️ Alimentos e Bebidas

📦 Logística

📣 Marketing

Food & Beverage • Logistics • Marketing

O iFood é uma plataforma líder de delivery de comida com sede no Brasil, que conecta clientes a uma ampla variedade de restaurantes e opções gastronômicas. A empresa utiliza tecnologia de ponta e inteligência artificial para aprimorar a experiência do cliente, otimizar operações e melhorar a logística de entrega. O iFood promove um ambiente de trabalho diverso e inclusivo, com foco em sustentabilidade e no impacto positivo de seus serviços para a comunidade.

Descrição

• Assumir a estratégia de DLP (Data Loss Prevention) e ZTNA para endpoints, aplicações cloud e canais de comunicação. • Definir e aplicar políticas de classificação de dados e procedimentos de tratamento para usuários internos e terceiros. • Gerenciar e evoluir os controles de segurança para plataformas SaaS corporativas, fortalecendo as configurações de Databricks, Salesforce, Google Workspace, Slack e ferramentas similares. • Definir e aplicar políticas de Document Retention & Disposal, estabelecendo por quanto tempo os dados corporativos devem ser retidos, como devem ser arquivados e como devem ser descartados com segurança, em conformidade com a LGPD, o GDPR e os requisitos internos de governança. • Colaborar com o CSIRT e os times de investigação durante incidentes de exfiltração de dados, contribuindo com insights de DLP e contexto dos dados. • Monitorar indicadores de insider threat e desenvolver regras de behavioral analytics para detectar acessos ou movimentações anômalas de dados. • Definir e aplicar políticas de device posture, garantindo que apenas dispositivos em conformidade acessem os sistemas corporativos (integração com ZTNA). • Analisar e avaliar a arquitetura de segurança das integrações de dados entre sistemas internos, parceiros e clientes. • Identificar riscos nos padrões de troca de dados — APIs, pipelines de ETL e transferências de arquivos — e propor controles compensatórios. • Colaborar com os times de engenharia e dados para incorporar requisitos de segurança ao desenho das integrações (security by design). • Avaliar e aprimorar data residency, criptografia em trânsito e em repouso e modelos de controle de acesso para ambientes de produção. • Apoiar os requisitos de compliance relacionados à proteção de dados (LGPD, GDPR, PCI-DSS) e os requisitos regulatórios (BACEN, PCI, entre outros). • Liderar iniciativas de Sensitive Data Mapping nos ambientes corporativos e de produção — identificando, catalogando e classificando ativos de dados sensíveis para garantir que os controles apropriados sejam aplicados em todo o ciclo de vida dos dados. • Usar AI para detectar padrões anômalos de dados, automatizar a classificação, aprimorar o ajuste de políticas de DLP e acelerar investigações — com impacto mensurável na redução de riscos. • Criar e manter métricas sobre exposição a riscos de dados, violações de políticas e progresso de remediação. • Atuar como pessoa especialista e consultora para os times de produto, engenharia e jurídico em temas de proteção de dados. • Ter protagonismo: levantar riscos de forma proativa, propor soluções e conduzir resultados multifuncionais com independência.

🎯 Requisitos

• Forte experiência em proteção de dados, DLP, ZTNA e governança de segurança da informação. • Conhecimento sólido dos princípios de arquitetura Zero Trust e de sua implementação prática (ZTNA, conditional access e device posture). • Conhecimento profundo de security hardening de SaaS corporativo (Google Workspace, Salesforce, Databricks ou similares). • Conhecimento de conceitos de arquitetura de dados: APIs, pipelines de ETL, data warehouses e plataformas de dados em cloud. • Familiaridade com frameworks regulatórios: LGPD, GDPR e PCI-DSS. • Experiência prática com ferramentas de AI para detecção de anomalias, classificação de dados ou automação de segurança — com resultados tangíveis e mensuráveis. • Sólidas habilidades analíticas e de investigação — capacidade de rastrear um vazamento de dados desde o sinal até a causa-raiz. • Capacidade de tomar decisões de forma autônoma: conforto para lidar com ambiguidades e tomar decisões baseadas em riscos de forma independente. • Protagonismo: identificação e escalonamento proativos de riscos, influência sobre stakeholders e condução de resultados que ultrapassem o escopo formal. • Mentalidade de liderança: pensar em escalabilidade, mentorar outras pessoas e estar pronto para evoluir para uma posição de liderança. • Inglês avançado (obrigatório).

🏖️ Benefícios

• Experiência com plataformas SASE (Netskope, Zscaler ou similares). • Experiência com ferramentas de DSPM (Netskope, Cyera, Wiz ou similares). • Experiência em engenharia de dados ou analytics — compreensão dos fluxos de dados de dentro para fora. • Certificações: CISM, CDPSE, CISSP ou equivalente.