Backend Python Sênior (Ia/Rag) – Projeto Healthtech Materno (Angola)

Estamos a construir o núcleo operacional do Muenha, a primeira plataforma de apoio materno digital via WhatsApp e SMS em Angola, validada por obstetras e baseada nos protocolos do Ministério da Saúde (MINSA).

Já temos a landing page pronta e o relatório técnico validado. Precisamos do engenheiro que vá transformar a nossa arquitetura em código de produção.

O que você VAI construir (Stack):

Backend Principal: Python com FastAPI.
Orquestração de IA: Integração com a API da DeepInfra (modelos Llama 3.1-70B, Llama 8B para roteamento de emergência, e Qwen2.5-VL para visão segura).
Sistema RAG (Crítico): Ingestão de PDFs (Manuais Técnicos do MINSA), geração de embeddings e busca vetorial (pgvector ou Pinecone) para garantir que a IA nunca alucine e cite as fontes médicas.
Multimodalidade: Pipeline de áudio (Whisper v3 para STT) e voz empática (Inworld TTS-1.5 Max).
Integração WhatsApp: Conexão via Evolution API (ou Meta Cloud API).
Lógica de Negócio: Sistema de gamificação (pontuação) e geração segura de PINs para resgate em farmácias.
O que você NÃO vai fazer:

Não vamos fazer site, não vamos fazer app mobile, não vamos fazer design. Apenas o cérebro do sistema.
Requisitos Obrigatórios (Leia antes de candidatar-se):

Português Fluente: O domínio da linguagem é essencial para treinar a IA e entender o contexto clínico.
Prova de RAG: Preciso ver que você já construiu sistemas RAG reais (por favor, envie links ou exemplos no seu portfólio/currículo).
Experiência com LLMs: Saber manipular prompts, gerenciar contextos longos e lidar com limites de tokens.
Segurança em Saúde: Entender que aqui não se faz "chatbot básico", mas sim um sistema triador que bloqueia diagnósticos e trata dados sensíveis (LGPD/Lei 22/11).
Como vamos trabalhar (Regra de Ouro):
Trabalhamos por Sprints. Você entrega o código funcional rodando no nosso servidor (atualmente Railway), testamos no nosso telemóvel, aprovamos, e você recebe pelo sprint.

Sprint 1: Conexão WA + Resposta de texto simples.
Sprint 2: Implementação do rag com os manuais do minsa.
Sprint 3: Pipeline de áudio (stt/tts).
Sprint 4: Lógica de pontuação, EPDS e deploy final.
Como se candidatar:
Envie a sua proposta respondendo a estas 3 perguntas (propostas copiadas/coladas serão ignoradas):

Descreva brevemente um projeto rag que você já construiu (qual foi a base de conhecimento e qual llm usou?).
Qual é a sua solução arquitetônica para garantir que a resposta do Llama 70B demore menos de 2 segundos no WhatsApp?
Qual o seu valor estimado (em USD) para completar o Sprint 1 e o Sprint 2 descritos acima?