Engenheiro de IA Pleno; Extração de Documentos com LLM em Seguros

A empresa contratante é confidencial neste anúncio, e a seleção é conduzida pela Sylision.

pleno.

100% Remoto.

tempo integral, CLT ou PJ.

Uma seguradora recebe por dia milhares de documentos de sinistro: orçamentos de oficina, laudos, boletins de ocorrência, notas fiscais, apólices em PDF. Muitos chegam como foto ou digitalização torta, e hoje uma equipe digita os campos no sistema. Você vai construir a extração com modelos de linguagem que lê o documento e devolve um registro estruturado com os campos que a análise do sinistro precisa.

O cuidado maior é com a confiança do dado. Um valor lido com um zero a mais vira pagamento errado, e um campo inventado quando o documento está ilegível é pior do que um campo vazio. Por isso cada campo precisa de uma pontuação de confiança, de validação cruzada contra a apólice e o cadastro, e de um caminho para revisão humana quando a dúvida passa de um limite.

Também há o risco de um documento carregar texto que tenta dar ordens ao modelo.

O trabalho se mede pela acurácia por campo, pela taxa de documentos que passam sem intervenção, pelo erro que chega ao pagamento e pelo custo por página.

• Definir o esquema de saída por tipo de documento, com campos obrigatórios, formatos e regras de validação
• Construir o pipeline de leitura: OCR quando necessário, segmentação do documento e extração com LLM
• Calcular a confiança por campo e criar a regra de envio para revisão humana
• Validar os valores contra a apólice, o cadastro do segurado e limites esperados
• Montar um conjunto de documentos reais anotados e medir acurácia por campo e por tipo de documento
• Proteger o pipeline contra texto malicioso dentro do documento e contra vazamento de dado pessoal
• Acompanhar custo e latência por página e escolher o modelo certo para cada etapa
• Expor o serviço por API e registrar a trilha de cada extração para auditoria

• Python em serviços de produção, com testes
• Uso de LLMs com saída estruturada e validação de esquema
• Noção de OCR e de seus limites em documentos de baixa qualidade
• Método para avaliar extração de informação com precisão e cobertura por campo
• Cuidado com dados pessoais e sensíveis, dentro da LGPD
• Docker e Git no fluxo de entrega

• Modelos que leem imagem e documento diretamente, sem OCR separado
• Conhecimento do processo de regulação de sinistro
• Interface de revisão humana para corrigir campos com baixa confiança
• Aprendizado a partir das correções feitas pela equipe
• Desenho de filas de processamento em lote para picos de eventos climáticos

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. As mudanças no prompt, no esquema ou no modelo são avaliadas no conjunto anotado antes da revisão de código, e o resultado por campo vai junto no pedido. A equipe de sinistros participa da revisão dos erros mais frequentes todas as semanas.

• 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

• Python
• LLMs
• Saída estruturada
• OCR
• FastAPI
• Avaliação de extração
• Docker
• Git

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