DESENVOLVEDOR RAG LANDSCAPE NÍVEL SÊNIORv

Proposta de Vaga: Desenvolvedor RAG Landscape Nível Sênior

Empresa:
Sapians Project
Regime:
PJ (Pessoa Jurídica)
Local:
Híbrido e flexível
Período:
Dez 2025 – Mar meses) com possibilidade de extensão
Remuneração:
R$ 15.000,00 (R$ 3.750,00/mês)
Contato:
| WhatsApp:

Sobre o Projeto

A Sapians está desenvolvendo uma plataforma de IA voltada para estudantes de STEM, com foco em confiabilidade factual e rastreabilidade de informações. A solução será baseada em RAG (Geração Aumentada por Recuperação), superando limitações de plataformas como Gemini e GPT.

Diferenciais:

• RAG como padrão para respostas factuais
• Verificação cruzada de fontes
• Citação obrigatória com nível de confiança
• APIs abertas para integração com terceiros

Função e Responsabilidades

Objetivo:
Projetar, implementar e otimizar o pipeline RAG customizado.

Fase 1 (Mês 1-2):

• Design da arquitetura RAG (LangChain/LlamaIndex)
• Integração de LLMs open-source (Mistral, Llama)
• Banco vetorial (LanceDB ou ChromaDB)
• Técnicas avançadas: Query Augmentation, Re-ranking, Retrieval Fusion
• Testes automatizados

Fase 2 (Mês 2-3):

• Módulo de verificação cruzada de fontes
• Sistema de citação interativa
• Indicador de confiança
• Logging e auditoria

Fase 3 (Mês 3-4):

• Integração com frontend (Streamlit/Gradio)
• Ingestão de documentos (PDFs, artigos)
• Otimização de performance
• Documentação técnica e deployment em nuvem

Tarefas e Entregáveis

TarefaPrazoEntregáveisDesign da arquitetura RAGSemanas 1-2Documento técnicoImplementação do core RAGSemanas 3-6Código funcional e testesBanco vetorialSemanas 4-5Sistema otimizadoTécnicas avançadasSemanas 6-8Módulos e benchmarksVerificação cruzadaSemanas 9-11Módulo funcionalSistema de citaçãoSemanas 10-12Interface interativaIndicador de confiançaSemanas 11-13Algoritmo e visualizaçãoIntegração frontendSemanas 13-15Sistema end-to-endIngestão de documentosSemanas 14-15Upload e processamentoOtimização e deploymentSemana 16Scripts e documentação

Requisitos Técnicos

Obrigatórios:

• 2+ anos com Python e IA/ML
• 2+ anos com RAG
• Experiência com LangChain ou LlamaIndex
• LLMs open-source (Mistral, Llama)
• Bancos vetoriais (LanceDB, ChromaDB, etc.)
• FastAPI e técnicas avançadas de RAG

Desejáveis:

• Deployment em nuvem (AWS/GCP/Azure)
• DevOps (Docker, Kubernetes)
• Processamento de documentos
• Benchmarking e projetos open-source

Comportamentais:

• Autonomia, comunicação clara, foco em resultados, adaptabilidade e pensamento crítico

Remuneração

MêsValorDez 2025R$ 3.750,00Jan 2026R$ 3.750,00Fev 2026R$ 3.750,00Mar 2026R$ 3.750,00
TotalR$ 15.000,00

Extensão opcional:
até 6 meses com renegociação

Vesting e Participação nos Lucros

Modelo:
5 anos com cliff de 1 ano
Participação:
2% dos lucros líquidos, proporcional ao tempo de vesting
Condições:
entrega de metas, permanência, performance e conformidade
Distribuição:
anual, em março, com relatório detalhado

Regime de Trabalho

• Tipo: PJ
• Horário: Flexível (preferência horário comercial)
• Dias: 4 por semana (segunda a quinta)
• Carga: 6h/dia (24h semanais)
• Local: remoto com reuniões online

Cronograma

Fase Duração Horas Atividades Core RAG Semanas 1-8~192h Arquitetura, integração, banco vetorial Confiabilidade Semanas 9-13~120h Verificação, citação, confiança Integração e Deploy Semanas 14-16~72hFrontend, ingestão, otimização

Marcos:

• M1: Arquitetura aprovada (Dez)
• M2: Core RAG funcional (Jan)
• M3: Módulo de confiabilidade (Fev)
• M4: MVP completo (Mar)

Candidatura

Documentos obrigatórios:

• Currículo técnico
• Portfólio (GitHub, Notion)
• RG e comprovante de endereço
• Dados bancários PJ
• Carta de motivação (opcional)

Processo:

1. Análise de candidatura
2. Entrevista técnica
3. Teste prático
4. Entrevista final
5. Proposta e contrato

Prazo final:
30 de Novembro de 2025
Início previsto:
1º de Dezembro de 2025

Contato e Dúvidas

• E-mail:
• WhatsApp:
• Atendimento: Segunda a Sexta, 9h–18h