Engenheiro de IA Pleno; Classificação de Chamados com LLM em Bancos Digitais

Position: Engenheiro(a) de IA Pleno (Classificação de Chamados com LLM em Bancos Digitais)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de IA Pleno (Classificação de Chamados com LLM em Bancos Digitais). 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:

A central de atendimento de um banco digital recebe milhares de chamados por dia por chat, e-mail e aplicativo: cartão bloqueado, Pix não reconhecido, contestação de compra, dúvida de tarifa. Hoje cada chamado é lido e encaminhado por uma pessoa. Você vai construir o classificador baseado em modelo de linguagem que identifica o motivo, a urgência e a fila correta, e extrai os dados necessários para o atendente começar já com contexto.

Há risco concreto. Um chamado sobre transação não reconhecida é fraude potencial e precisa de prioridade imediata, nunca pode ser classificado como dúvida geral. O texto traz dados pessoais, número de cartão e CPF, que devem ser mascarados antes de qualquer envio a modelo externo. E a taxonomia muda: motivo novo aparece, antigo é fundido, e a classificação precisa acompanhar sem retrabalho em cadeia.

A solução se mede em acerto por classe contra um conjunto rotulado por atendentes, revocação nas classes críticas, tempo até o primeiro atendimento e custo por mil chamados.

O que você vai fazer:

• Desenhar a taxonomia de motivos junto com a operação e documentar cada classe com exemplos
• Construir o pipeline de classificação com prompts, saída estruturada e validação de esquema
• Mascarar dados pessoais antes do envio ao modelo e registrar o que foi tratado
• Usar recuperação de exemplos parecidos para melhorar classes ambíguas
• Montar o conjunto de avaliação e as métricas por classe, com atenção às críticas
• Criar regra de encaminhamento para humano quando a confiança for baixa
• Medir custo e latência por chamado e otimizar a escolha de modelo

Requisitos:

• Python e FastAPI para expor serviços de produção
• Engenharia de prompt, saída estruturada e uso de ferramentas
• RAG e banco vetorial na prática, com avaliação
• Métricas de classificação multiclasse e análise de erro
• Cuidado com dado pessoal e noção de LGPD
• Autonomia para entregar uma frente inteira e decidir dentro dela

Diferenciais:

• Experiência com LLMs de mercado e abertos, com comparação de custo e qualidade
• Observabilidade de chamadas a modelos, com rastreio por requisição
• Afinação de modelos menores para classificação
• Conhecimento de operação de atendimento ao cliente

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em Minas Gerais. Toda mudança de prompt ou de taxonomia passa por revisão e roda contra o conjunto de avaliação antes de ir ao ar. A operação de atendimento acompanha os resultados semanalmente.

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 Total Pass e Mediquo
• Cuidado com a saúde mental pelo programa Team Care
• Contratação e jornada definidas com a empresa contratante

Tecnologias envolvidas:

• Python
• LLMs
• RAG
• Lang Chain
• Banco vetorial
• FastAPI
• Docker
• Git
• Avaliação de LLMs

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