Engenheiro de IA Sênior; Semântica com RAG no Agronegócio

Position: Engenheiro(a) de IA Sênior (Busca Semântica com RAG no Agronegócio)

Vaga aberta de Engenheiro(a) de IA Sênior (Busca Semântica com RAG 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:

Técnicos, consultores e produtores consultam bulas de defensivos, manuais de máquinas, boletins de pragas, laudos de solo e normas de aplicação. O conteúdo está em PDF escaneado, planilha e texto longo, e a pergunta chega de forma informal: qual dose para tal praga nesta cultura, qual o intervalo de segurança antes da colheita. Você vai construir a busca semântica com RAG que responde com base nesses documentos, citando a fonte.

O risco central é a resposta confiante e errada. Dose de produto, carência e restrição de uso não aceitam aproximação, e documento desatualizado ou de outra cultura não pode ser misturado ao certo. Isso exige divisão de texto que preserve tabelas, metadados de cultura, produto e versão, recuperação com filtro, e recusa quando a evidência é fraca.

Funciona quando se mede: acerto da recuperação em um conjunto de perguntas reais com resposta conhecida, fidelidade da resposta ao trecho citado, taxa de recusa correta, latência e custo por consulta.

O que você vai fazer:

• Construir o pipeline de ingestão de PDF, planilha e laudo, com extração de tabelas e controle de versão do documento
• Definir a estratégia de divisão de texto e de metadados por cultura, produto e vigência
• Implementar a recuperação híbrida, lexical e vetorial, com reordenação e filtro por metadado
• Gerar respostas com citação do trecho e recusa explícita quando a evidência não sustenta
• Criar o conjunto de avaliação com perguntas de campo e medir recuperação e fidelidade a cada mudança
• Expor o serviço em FastAPI, com limite de custo, cache e registro de cada consulta
• Tratar dado pessoal de produtor e propriedade conforme a LGPD
• Orientar engenheiros do time sobre padrões de avaliação e de revisão de prompt

Requisitos:

• Construção de sistema RAG em produção, da ingestão à resposta com citação
• Python avançado e API com FastAPI
• Domínio de bancos vetoriais, embeddings e recuperação híbrida
• Método de avaliação de RAG: conjunto de referência, métricas de recuperação e de fidelidade
• Tratamento de documento ruim: OCR, tabela quebrada, versão duplicada
• Noção de custo e latência de LLMs de mercado e abertos
• Capacidade de decidir desenho e explicar o risco ao negócio

Diferenciais:

• Vocabulário agronômico básico ou interesse em aprender
• Ajuste de modelo de embeddings para português
• Observabilidade de cadeia de LLM com rastreamento por etapa
• Experiência com acesso em campo de baixa conectividade
• Avaliação com revisão de especialistas do domínio

Como é trabalhar aqui:

Vaga 100% remota, com contratação CLT, para cliente da Sylision com sede em São Paulo, SP. O trabalho é de desenho e de código, com decisões registradas por escrito e revisão por par em toda mudança de recuperação ou de prompt. Cada alteração só vai a produção depois de rodar o conjunto de avaliação, e o resultado é discutido em reunião curta de qualidade.

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

Seus dados:

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