Engenheiro(a) de IA Sênior (Assistente Interno com LLM no Agronegócio)

confidential; United States; Remote; USD 61,000 - 91,000; Full time

Benefits offered by this job

Remoto 100%

Conexão global com times

Benefícios de saúde e bem-estar

Trabalho com clientes globais

Equipe sênior e código revisado

Job summary

Sylision está contratando um Engenheiro de IA Sênior (Assistente Interno com LLM no Agronegócio) em regime 100% remoto. A função envolve desenhar ingestão de documentos, implementar recuperação híbrida e controle de acesso por documento e perfil.

Você conduzirá avaliação de respostas com referência a documentos, mantendo conformidade com LGPD e custos de operação. Requisitos incluem Python em produção, API assíncrona, Docker, LangChain e FastAPI.

Qualifications

• Experiência em Python em produção com API assíncrona e testes automatizados.
• Construção de sistemas de LLM com RAG e recuperação híbrida.

Responsibilities

• Desenhar ingestão de bulas, normas e planilhas com versionamento e data de vigência.
• Implementar recuperação híbrida (busca lexical e vetorial) com reordenação de trechos.
• Fazer o assistente citar o trecho e a versão do documento em cada resposta.
• Aplicar permissão por documento e por perfil antes de o texto chegar ao modelo.
• Montar o conjunto de avaliação com perguntas de campo e rodá-lo a cada mudança.
• Tratar perguntas sem fonte com recusa clara em vez de inventar.

Skills

Python

API assíncrona

Testes automatizados

Arquitetura de IA

Tools

LangChain

FastAPI

Docker

Banco vetorial

Job description

Vaga aberta de Engenheiro(a) de IA Sênior (Assistente Interno com LLM no Agronegócio). A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

Nível: senior.

Modelo de trabalho: 100% Remoto.

Contratação: tempo integral, CLT ou PJ.

Sobre a vaga:

Agrônomos, consultores de campo e o time de crédito rural fazem perguntas todos os dias a bulas de defensivos, normas de rastreabilidade, políticas de crédito e relatórios de safra espalhados em PDFs e planilhas. O assistente interno com LLM precisa responder com base nesse documentos e mostrar de onde tirou cada afirmação, porque uma dose citada errada ou uma carência de aplicação confundida vira problema de resíduo e de exportação.

Os pontos difíceis são a versão do documento (bula revogada não pode ser citada), tabelas dentro de PDF escaneado, perguntas que misturam cultura, região e período, e o acesso por perfil: a política comercial de um distribuidor não pode aparecer para quem não tem permissão. Você desenha a ingestão, o fatiamento, a recuperação híbrida e o controle de acesso por documento.

O resultado se mede num conjunto de perguntas reais com resposta de referência: taxa de respostas com citação correta, taxa de recusa quando não há fonte, latência e custo por conversa. Como sênior, você responde por esse número e pelos incidentes em produção.

O que você vai fazer:

• Desenhar a ingestão de bulas, normas e planilhas com versionamento e data de vigência
• Implementar recuperação híbrida (busca lexical e vetorial) com reordenação dos trechos
• Fazer o assistente citar o trecho e a versão do documento em cada resposta
• Aplicar permissão por documento e por perfil antes de o texto chegar ao modelo
• Montar o conjunto de avaliação com perguntas de campo e rodá-lo a cada mudança
• Tratar pergunta sem fonte com recusa clara em vez de resposta inventada
• Acompanhar custo, latência e perguntas sem resposta num painel de uso
• Orientar a equipe nas decisões de arquitetura e conduzir a análise de incidentes

Requisitos:

• Python em produção, com API assíncrona e testes automatizados
• Construção de RAG ponta a ponta: fatiamento, vetores, recuperação e reordenação
• Método para avaliar respostas de LLM com conjunto de referência e métricas além da impressão pessoal
• Cuidado com dado sensível e com a LGPD ao enviar texto a um modelo
• Capacidade de decidir desenho e padrão e de explicar a escolha a quem não é da área
• Docker e noção de implantação em nuvem

Diferenciais:

• Ter lidado com PDF escaneado, OCR e tabelas difíceis de extrair
• Conhecimento de modelos abertos e de mercado e das trocas entre custo e qualidade
• Interesse por agricultura, crédito rural ou cadeia de insumos
• Ter conduzido a análise de um incidente de resposta errada de um assistente

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O dia a dia tem revisão de código por outra pessoa sênior, decisões de arquitetura registradas em texto curto e uma reunião quinzenal para olhar as perguntas que o assistente errou.

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
• Controle de acesso
• Avaliação de LLM

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