Engenheiro(a) de IA Pleno (Extração de Documentos com LLM no Mercado Imobiliário)

Sylision; United States; Remote; USD 22.000 - 33.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Trabalhe de qualquer lugar

Flexibilidade de horário

Conexão com times globais

Apoio à saúde

Zusammenfassung

Engenheiro(a) de IA Pleno é convidado a projetar e implementar pipelines para extração de dados de documentos imobiliários usando LLMs, com validação de esquema e saída em JSON. A posição é 100% remota, contratação CLT ou PJ, com recrutamento realizado pela Sylision para cliente confidencial.

O papel envolve classificação de documentos, integração com LLMs, rastreamento da origem de cada campo e verificação de consistência entre documentos da mesma operação, visando alta acurácia e custo por

Qualifikationen

• Experiência com pipelines de leitura de PDFs e OCR.
• Desenvolvimento de extração estruturada com esquemas validados.
• Trabalho com LLMs para extração de dados em documentos.
• Conhecimento de privacidade de dados (LGPD) é desejável.

Aufgaben

• Construir pipeline de leitura de PDF e imagem com OCR quando necessário.
• Classificar tipos de documento e selecionar esquemas de extração.
• Implementar extração com LLMs e saída estruturada validada por esquema.
• Manter traços de origem por campo e verificar consistência entre documentos.

Kenntnisse

Python

FastAPI

LLMs

RAG

LangChain

OCR

Git

Docker

Banco vetorial

Tools

Python

FastAPI

Docker

LangChain

Banco vetorial

Git

Jobbeschreibung

Vaga aberta de Engenheiro(a) de IA Pleno (Extração de Documentos com LLM no Mercado Imobiliário). 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:

Numa transação imobiliária circulam matrículas, certidões, contratos de compra e venda, escrituras, laudos e comprovantes de imposto predial. Para analisar uma operação, alguém lê dezenas de páginas e digita em um sistema quem é o proprietário, quais são os ônus registrados, a área, o valor e as condições. Você vai construir a extração desses dados com LLMs, de forma que o resultado seja confiável o bastante para a análise seguir.

O fluxo recebe PDF e imagens de qualidade variável, extrai o texto, identifica o tipo de documento, localiza os campos e devolve um JSON validado, com a posição no documento de onde cada valor saiu. Os erros mais caros são sutis: trocar um ônus cancelado por um vigente, confundir comprador e vendedor, ler errado um número de matrícula. O sistema precisa checar consistência entre documentos e sinalizar o que não bate.

A medida de sucesso é a acurácia por campo em amostras revisadas por analistas, a proporção que passa sem revisão humana com erro abaixo do limite combinado e o custo por documento processado.

O que você vai fazer:

• Construir o pipeline de leitura de PDF e imagem, com OCR quando necessário
• Classificar o tipo de documento e escolher o esquema de extração de cada um
• Implementar a extração com LLMs e saída estruturada validada por esquema
• Guardar para cada campo a origem no documento, para conferência rápida
• Verificar consistência entre documentos da mesma operação e sinalizar divergências
• Montar o conjunto de avaliação e medir acurácia por campo e por tipo de documento
• Reduzir custo e latência com cache, modelos menores nos casos fáceis e processamento em lote

Requisitos:

• Serviços em Python e FastAPI prontos para produção, com testes automatizados
• Extração estruturada com LLMs: esquemas, validação e tratamento de falhas
• Prática com OCR e com documentos de qualidade ruim
• RAG ou busca em documentos longos quando o contexto não cabe de uma vez
• Avaliação por campo com conjunto de referência
• Cuidado com dados pessoais de compradores e vendedores, conforme a LGPD

Diferenciais:

• Conhecimento de documentos imobiliários e registrais
• Modelos de visão para layout e tabelas
• Estratégias de roteamento entre modelos por dificuldade e custo
• Observabilidade de pipelines de extração em produção

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. Mudanças de prompt ou de esquema saem acompanhadas dos resultados da avaliação, e uma segunda pessoa revisa antes do deploy. Os erros encontrados em produção viram casos do conjunto de teste. 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
• Extração estruturada

Seus dados:

tratados conforme a LGPD, com remoção a qualquer momento, a pedido.