Lead Data Security Engineer
iFood
| Company | iFood |
| Category | Engineering |
| Location | Remoto |
| Remote | On-site (inferred) |
| Employment | Not stated |
| Level | Lead |
| Salary | Not stated by the employer |
| Posted | 29 Jul 2026 |
| Last verified | 30 Jul 2026 |
| Source | Employer career page (greenhouse) |
Description
Nosso Modo de Fazer no Time:
Transforme sua carreira com o iFood! Somos uma empresa brasileira de tecnologia referência na América Latina. Por meio de soluções inovadoras, conectamos milhares de restaurantes a milhões de consumidores diariamente com uma média de 100 milhões de pedidos mensais. Além do delivery de comida, também somos Mercado, Farmácia e Pet. Temos também o iFood Pago, nossa Fintech, que engloba o iFood Benefícios, o vale alimentação e refeição do iFood e o próprio iFood Pago, o banco do restaurante. Junte-se a nós e faça parte de uma equipe que está sempre à frente com tecnologia de ponta e inovação constante.
Seu Cardápio Diário:
A pessoa especialista em Segurança de Dados é responsável por proteger dados em duas dimensões críticas: dados corporativos — como funcionários internos e terceiros lidam com informações sensíveis por meio de dispositivos corporativos, plataformas SaaS e serviços de cloud — e dados de produção — como os dados fluem entre sistemas, integrações, parceiros e clientes.
Essa posição está na interseção entre engenharia de segurança, governança de dados e viabilização do negócio, garantindo que os dados sejam protegidos sem impedir que o negócio opere com eficiência.
Essa posição faz parte da nossa pipeline de sucessão de liderança. A pessoa ideal atua com autonomia total, lidera a definição da estratégia de proteção de dados (corporativos e de produção), adota ativamente ferramentas de AI para produzir resultados mensuráveis e demonstra a mentalidade de liderança necessária para ampliar a capacidade técnica e a influência do time.
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 im