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Especialista De Segurança De Dados

jump

Remoto BR
Dados

Score da Vaga

100 pontos
Modelo remoto (+90) Dados (+10)

Senioridade: Especialista

Breve Resumo do Projeto: Profissional com visão estratégica e analítica sobre dados — não necessariamente com atuação hands-on profunda em cada ferramenta, capaz de dialogar com áreas de negócio, Privacidade, Compliance, Dados/Analytics e TI para desenhar controles viáveis e com habilidade de transformar achados de descoberta em decisões de proteção (bloqueio, coaching, remediação priorizada).

Descrição das Principais Atividades e Reponsabilidades:

  • Atuar como referência sênior em estratégia de proteção de dados, com visão sistêmica sobre o ecossistema corporativo, cloud e assistencial.
  • Identificar oportunidades, gaps e exposições no ambiente de dados e traduzi-las em estratégia de proteção acionável (regras, políticas, casos de uso, priorização de remediação).
  • Orquestrar o portfólio de ferramentas — atuais (DLP, CASB, M365 Purview, Guardium, Databricks) e futuras (DSPM, AI Security) — enxergando como se complementam ao longo do ciclo de vida do dado.
  • Priorizar iniciativas por valor de negócio (impacto regulatório, financeiro e reputacional), não por volume de alertas.

Descrição Perfil Técnico:

  • Experiência sólida de 8+ anos em Segurança da Informação, com pelo menos 4 anos em disciplinas de proteção de dados, privacidade ou governança.
  • Atuação em ambientes corporativos de médio/grande porte — desejável em setores regulados (saúde, financeiro, seguros).
  • Vivência em iniciativas de estratégia de proteção de dados — não apenas operação de ferramentas.
  • Interlocução comprovada com áreas de negócio, Privacidade, Compliance, Dados/Analytics e Auditoria.
  • Participação em ciclos de descoberta, classificação e priorização de exposição de Dados sensíveis.
    • Segurança de Dados em Cloud e Ambientes Analíticos:
  • Fundamentos de proteção de dados em cloud — classificação, criptografia, controle de acesso, segregação de ambientes.
  • Noções de governança de dados em ambientes analíticos (ex.: Databricks / Unity Catalog, lineage, mascaramento).
  • Familiaridade com M365 / Purview (rótulos de sensibilidade, DLP nativo, Insider Risk) — em nível conceitual e de estratégia, não operacional profundo.
  • Entendimento de riscos de shadow data e proliferação de cópias em ambientes cloud e SaaS.
    • Inteligência Artificial Aplicada à Segurança de Dados:
  • Compreensão de como IA/ML apoia a classificação automática, descoberta de dados sensíveis e priorização de exposição.
  • Entendimento dos riscos de dados sensíveis expostos a copilots, LLMs e agentes autônomos.
  • Noções de AI Governance aplicada a dados — inventário de casos de uso, controles preventivos e monitoramento.
    • Governança e Estratégia de Proteção de Dados (Foco Principal):
  • Definição e manutenção da taxonomia de classificação de dados (rótulos de sensibilidade, identificadores customizados de saúde: CID, carteirinha, guia TISS, prontuário, CPF, exames).
  • Tradução de fluxos de negócio em requisitos de política de proteção (faturamento, autorização, credenciamento, relacionamento com prestadores).
  • Estruturação de roadmap de evolução DLP/DSPM/AI Security, com critérios de sucesso claros para PoCs.
  • Priorização por risco (sensibilidade × exposição × impacto ao negócio) e SLAs de remediação acordados com áreas.
  • Métricas executivas de risco de dados (cobertura de classificação, MTTR, exposição, tendência de exfiltração).
    • Experiência Comprovada em Estratégia:
  • Construção de business cases para novas plataformas de proteção de dados (ex.: DSPM).
  • Participação em iniciativas de evolução do ecossistema — não apenas operação de ferramenta única.
  • Interlocução com DPO/Privacidade em RIPD/DPIA e evidências regulatórias.
  • Suporte a auditorias internas/externas (ANS, ANPD) com narrativa técnica clara.
    • Certificações — Visão Consolidada:
  • Prioritárias: CDPSE (ISACA — Certified Data Privacy Solutions Engineer) / CIPM ou CIPT (IAPP) / Microsoft SC-400 (Information Protection Administrator) / Microsoft SC-100 (Cybersecurity Architect)
  • Complementares Relevantes: CISSP ou CISM / ISO 27701 Lead Implementer / Auditor / Certificações de fornecedores de DSPM (Varonis, Cyera) / Cloud Security Alliance CCSK / ISO/IEC 42001 (AI Management System) — desejável no médio prazo / CDMP ou DAMA-CDMP — governança de dados.

Diferenciais:

  • Experiência com implantação ou evolução de DSPM.
  • Participação em programas de AI governance e proteção de dados em pipelines de IA.
  • Atuação em cenários de incidentes de vazamento com condução estratégica pós-incidente.
  • Vivência em ambientes multi-plataforma (M365, cloud pública, ambientes analíticos, SaaS).
  • Segurança de Dados em Cloud e Ambientes Analíticos:
  • Vivência em ambientes multi-cloud (Azure, AWS, GCP) com foco em dados sensíveis.
  • Conhecimento de CASB (ex.: Netskope) e padrões de proteção em SaaS.
  • Familiaridade com IaC (Terraform, Bicep) no contexto de hardening de dados.
  • Inteligência Artificial Aplicada à Segurança de Dados:
  • Vivência com plataformas modernas de DSPM que incorporam IA para descoberta e priorização (Varonis, Cyera, Concentric ou similar).
  • Familiaridade com controles de proteção em pipelines de IA (Databricks AI, Azure AI Foundry, Copilot for M365).
  • Conhecimento de guidelines emergentes (NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).

Competências Comportamentais:

  • Formação Acadêmica: Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação, Ciência de Dados ou áreas correlatas.
  • Desejável pós-graduação ou especialização em Segurança da Informação, Privacidade ou Governança de Dados.
  • Pensamento estratégico e visão sistêmica do ecossistema de dados.
  • Capacidade de traduzir riscos técnicos em linguagem executiva e de negócio.
  • Influência sem autoridade formal — negocia controles apresentando risco e alternativas ("não pode" → "pode, desta forma").
  • Equilíbrio entre segurança e operação — entende que em saúde bloqueios indevidos impactam atendimento assistencial.
  • Rigor e disciplina — documenta decisões, versiona políticas e mede resultado.
  • Autonomia com accountability — conduz frentes com pouca supervisão e reporta progresso proativamente.
  • Curiosidade e atualização contínua — acompanha a evolução acelerada de DSPM, AI Security e regulação.
    • Mapa de Competências — Resumo:
  • Bloco Classificação Ferramentas / Temas-Chave.
  • Visão Estratégica de Dados Obrigatório Identificação de gaps e oportunidades, roadmap de evolução, priorização por risco.
  • Fundamentos de Proteção de Dados Obrigatório Classificação, ciclo de vida, criptografia, minimização Ecossistema de Ferramentas Obrigatório DLP, CASB, Purview, Guardium, Databricks (visão de portfólio).
  • Governança de Dados Obrigatório Taxonomia, lineage, Unity Catalog,controle de acesso.
  • Regulação Aplicada Obrigatório LGPD, ANS, CFM, obrigações setoriais de saúde.
  • GRC de Dados Obrigatório ISO 27001/27701, NIST, métricas executivas, apoio ao DPO.
  • DSPM Moderno Desejável Varonis, Cyera, Sentra — descoberta, priorização, remediação orientada a risco.
  • AI Security aplicada a Dados Desejável Proteção de dados em pipelines de IA, shadow AI, LLMs, NIST AI RMF.

 

Como Aplicar: Todas as incrições devem ser realizadas através do nosso portal de VAGAS (https://jump.inhire.app/vagas).

Informações da Empresa: 

Nascida do objetivo de atender projetos e prestar serviços de forma eficiente e diferenciada somos uma empresa especializada em serviços de tecnologia e análise de dados, contando com uma equipe altamente capacitada em diversas áreas. Atendemos uma variedade de projetos, oferecendo expertise na captação e análise de dados, bem como a concepção e desenvolvimento de produtos.

Diferenciamo-nos pelo uso de uma metodologia única, proporcionando resultados de alta performance e qualidade com agilidade e eficiência. Acreditamos em ultrapassar o convencional, trazendo inovação para todos os segmentos de negócio.

Com mais de 12 anos de experiência no mercado de tecnologia, a Jump destaca-se como a parceira ideal para extrair o máximo potencial de seus dados de maneira eficaz e ágil. Nossa equipe especializada está sempre pronta para atender às necessidades específicas de nossos clientes em dados, a qualquer momento.

Sobre a área de Dados

A área de Dados passou por uma transformação radical com a ascensão da Inteligência Artificial Generativa. Profissionais de dados são fundamentais para tomada de decisão baseada em evidências em todas as indústrias.

As principais especializações incluem Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Machine Learning Engineering e Analytics. Ferramentas como SQL, Python, Spark, dbt e plataformas de cloud (AWS, GCP, Azure) são essenciais.

O mercado de dados continua com alta demanda e salários entre os mais competitivos do setor de tecnologia, com muitas oportunidades para trabalho remoto.

Guias de Carreira

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Dica do Especialista

O Arsenal do Desenvolvedor Web Moderno

A Evolução Constante do Desenvolvimento Web

O mercado de tecnologia não perdoa a estagnação. Para um desenvolvedor web, dominar apenas a tríade clássica de HTML, CSS e JavaScript já não é suficiente para disputar as melhores vagas remotas internacionais. A complexidade das aplicações modernas exige um domínio profundo sobre arquitetura, performance, infraestrutura em nuvem e, mais recentemente, inteligência artificial integrada ao fluxo de trabalho.

Neste artigo, dissecamos as ferramentas, frameworks e tecnologias que compõem o ecossistema de um desenvolvedor atualizado e altamente requisitado por startups globais e empresas de tecnologia (Big Techs).

1. Ambientes de Desenvolvimento e IAs Assistivas

O editor de código deixou de ser apenas um processador de texto colorido para se tornar um parceiro de pair programming impulsionado por IA.

  • Cursor IDE: Um fork do VS Code construído desde o zero com IA generativa em seu núcleo. Diferente de plugins tradicionais, o Cursor permite debugar blocos inteiros, refatorar arquivos compreendendo o contexto do repositório inteiro e gerar lógicas complexas a partir de prompts.
  • GitHub Copilot & Claude 3.5 Sonnet: A integração de assistentes como o Copilot tornou-se o padrão da indústria. Além dele, desenvolvedores de alto nível utilizam modelos como o Claude para planejar arquiteturas antes mesmo de escrever a primeira linha de código.
"A inteligência artificial não vai substituir os desenvolvedores, mas desenvolvedores que usam IA substituirão aqueles que não usam."
— Consenso do mercado de engenharia de software atual.

2. O Ecosistema Front-end: Além do React Clássico

No front-end, a batalha deixou de ser apenas sobre reatividade visual e passou a ser sobre SEO, tempo de carregamento (Core Web Vitals) e renderização no servidor.

  • Next.js: O framework React da Vercel consolidou-se como a escolha número um para aplicações web modernas. Com recursos nativos de Server-Side Rendering (SSR), App Router e otimização automática de imagens, ele é obrigatório em vagas de front-end pleno e sênior.
  • Tailwind CSS: O modelo de CSS utilitário venceu a guerra da estilização. A capacidade de criar designs complexos e responsivos diretamente no markup sem o atrito da troca de arquivos tornou o Tailwind onipresente em projetos de todos os tamanhos.
  • TypeScript: Já não é um "diferencial", mas sim um requisito básico. A tipagem estática previne erros em tempo de compilação e torna o código autodocumentado, essencial para equipes escaláveis.

3. Back-end, Performance e O Novo "Runtime"

O back-end web passou por uma revolução silenciosa focada em velocidade de execução e redução de custos de infraestrutura.

  • Bun & Deno: Embora o Node.js continue sendo o rei, runtimes como o Bun estão reescrevendo as regras do jogo. Escrito em Zig, o Bun atua como runtime, gerenciador de pacotes e bundler, sendo ordens de magnitude mais rápido que o NPM tradicional.
  • Go (Golang) & Rust: Para microsserviços onde a performance extrema e a concorrência são vitais, o Go é a linguagem de eleição em infraestruturas modernas, enquanto o Rust ganha cada vez mais espaço no desenvolvimento WebAssembly (Wasm) e em ferramentas de tooling web.
  • Serverless & Edge Computing: A arquitetura monolítica clássica tem dado lugar a bancos de dados serverless (como Supabase e PlanetScale) e funções executadas na "Borda" (Edge) através de serviços como a Cloudflare Workers, garantindo latência quase nula globalmente.

4. DevOps e CI/CD como Cultura

Um desenvolvedor moderno precisa saber como o seu código chega à produção. A automação é a alma da agilidade de mercado.

  • GitHub Actions: A padronização de esteiras de Continuous Integration e Continuous Deployment (CI/CD) diretamente no repositório. Desde testes automatizados até o deploy em servidores de produção, tudo é versionado em arquivos YAML.
  • Docker & Kubernetes: A containerização do ambiente de desenvolvimento à produção garante o princípio do "funciona na minha máquina, funciona em qualquer lugar".

Conclusão

O mercado de trabalho para desenvolvimento web é implacável, mas altamente recompensador. Construir um portfólio robusto utilizando essas tecnologias não apenas aumentará sua eficiência, mas também colocará seu currículo no topo da pilha nos filtros (ATS) de recrutadores globais.

Para se manter atualizado e testar essas habilidades em desafios reais, acompanhe diariamente as melhores vagas curadas de Tech, Design e Marketing diretamente na plataforma da Mondywork.