Engenheiro(a) de IA Pleno (Classificação de Chamados com LLM em Seguros)

Sylision; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Ambiente remoto 100%

Trabalho remoto com flexibilidade

Remuneração competitiva

Curso e treinamentos

Plano de saúde e bem-estar

Integração com times internacionais

Job summary

A Sylision está recrutando um Engenheiro(a) de IA Pleno para desenvolver um sistema de classificação de chamados com modelos de linguagem em seguros. Você trabalhará com dados sensíveis, garantindo qualidade nas decisões e integração via API com monitoramento de custos.

O papel é 100% remoto, com contratação CLT ou PJ. Horário pleno, atuação em um contexto regulatório e foco em métricas por classe e latência de atendimento.

Qualifications

• Conhecimento avançado em Python e ML aplicado a texto.
• Experiência com modelos de linguagem e classificação de chamados.
• Capacidade de desenhar esquemas de saída fixos (assunto, urgência, dados faltantes).

Responsibilities

• Preparar históricos anonimizados e rotular conjuntos de referência.
• Desenhar prompts e esquemas de saída com campos fixos.
• Integrar modelo de linguagem com regras para casos críticos e prazos regulatórios.
• Calibrar limiares e encaminhar casos incertos para revisão humana.
• Medir desempenho por classe e reduzir erros de roteamento.
• Renderizar o classificador em API com registro de decisões e custo.

Skills

Python

LLMs

RAG

Classificação de texto

Tools

FastAPI

Docker

Git

LangChain

Banco vetorial

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de IA Pleno (Classificação de Chamados com LLM em Seguros). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: pleno.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Uma seguradora recebe milhares de chamados por dia: segunda via de apólice, aviso de sinistro, pedido de reembolso, reclamação, dúvida de cobertura. Hoje uma pessoa lê cada um e decide a fila. Você vai construir a classificação com modelo de linguagem, que identifica o assunto, a urgência e o dado que falta no chamado, e roteia para a equipe certa.

O difícil é que o texto do cliente é bagunçado e o erro tem preço. Um aviso de sinistro com vítima classificado como dúvida comum demora a ser atendido, e uma reclamação que cita o órgão regulador precisa de prazo próprio. O mesmo chamado pode ter dois assuntos. Um modelo sem calibração responde com segurança mesmo quando erra. Por isso há limiares, uma fila de revisão humana para os casos incertos e uma lista de chamados que nunca podem ser decididos sozinhos.

Você mede o resultado por acurácia por classe, atenção especial à revocação das classes críticas, taxa de casos enviados à revisão, tempo até a primeira resposta, custo por chamado e erros de roteamento corrigidos pelos atendentes. Entrega a frente inteira, dos dados à API em produção.

O que você vai fazer:

• Preparar os chamados históricos, anonimizá-los e rotular um conjunto de referência
• Desenhar o prompt e o esquema de saída: assunto, urgência, dados faltantes e justificativa
• Combinar o modelo de linguagem com regras para casos críticos e prazos regulatórios
• Calibrar limiares de confiança e enviar casos incertos para revisão humana
• Medir desempenho por classe, com foco nas classes de maior risco
• Expor o classificador em API com FastAPI, registro de decisão e controle de custo
• Aplicar proteção de dados pessoais no texto antes de enviá-lo ao modelo
• Usar as correções dos atendentes para melhorar o conjunto de avaliação

Requisitos:

• Python e construção de serviço com FastAPI
• Aplicação de LLMs para separar assunto, urgência e dado faltante em texto livre, com saída em formato fixo
• Avaliação com métricas por classe, matriz de confusão e análise de erros
• Noção de RAG para consultar regras de cobertura e prazos quando necessário
• Cuidado com dados pessoais e sensíveis, na linha da LGPD
• Docker, Git e revisão de código

Diferenciais:

• Conhecimento do processo de sinistro e de atendimento em seguros
• Modelos menores ajustados para classificação com baixo custo
• Banco vetorial para buscar chamados semelhantes já resolvidos
• Rastreio de custo e latência por chamada
• Interesse por tratar texto livre em português do Brasil com gírias e erros

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. O classificador entra por etapas, primeiro em modo sombra ao lado dos atendentes, e só assume uma classe depois de resultado revisado. A equipe lê uma amostra de decisões toda semana, e cada ajuste de prompt é versionado como código. Na candidatura, informe a sua pretensão salarial.

Benefícios oferecidos pela empresa contratante:

• Ambiente colaborativo, com senso de comunidade e conquistas celebradas em equipe
• Trabalhe de qualquer lugar, com liberdade e flexibilidade
• Conexão global: convivência com times de diferentes países e culturas
• Apoio à saúde física com TotalPass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• LLMs
• RAG
• LangChain
• Banco vetorial
• FastAPI
• Docker
• Git
• Classificação de texto

Seus dados: tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.