Lead Data Security Engineer - Vaga para Mulheres

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.

Responsabilidades:

• 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.

Ingredientes Que Buscamos:

• 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).