Estamos buscando um desenvolvedor Sênior ou Pleno para criar um MVP (Produto Mínimo Viável) de uma LegalTech governamental. Este projeto visa a participação em uma premiação de inovação.
O projeto, denominado "AGU Nexus", é um assistente de IA projetado para centralizar o conhecimento jurídico disperso. A ferramenta será implementada como uma Extensão do Google Chrome (Sidepanel) que se sobreporá ao sistema de gestão de processos (Sapiens). Isso permitirá que advogados busquem jurisprudência e pareceres internos diretamente da tela de trabalho, sem a necessidade de sair do ambiente atual.
Escopo Técnico:
1. Backend & IA (Azure Cloud):
- Configuração do ambiente no Azure OpenAI Service (GPT-4o).
- Configuração do Azure AI Search com Hybrid Search (Busca Vetorial + Keyword BM25) e Semantic Reranking.
- Desenvolvimento de pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizando Python (preferencialmente com LangChain ou LlamaIndex).
- Ingestão de Dados: Criação de scripts para indexar documentos em formatos pdf e html.
- Nota: O desenvolvimento será realizado com base em um dataset de amostra (arquivos locais) fornecido pelo cliente, uma vez que as fontes reais exigem acesso via VPN governamental. O código deve ser escalável e preparado para futuras expansões.
2. Frontend (Extensão Chrome):
- Desenvolvimento da extensão em
React.js, funcionando como uma sidebar flutuante.
- A extensão deve incluir um campo de busca/chat e exibir as respostas com citação da fonte e um link direto para o documento original.
3. Integração de Fontes de Dados (Componente Central do Projeto):
- O sistema deve ser capaz de ingerir e buscar nas seguintes tipologias documentais (exemplos em PDF serão fornecidos):
- Sumário da PGU: Orientações internas.
- Conexão via API pública (DataJud/CNJ) ou scraping autorizado de jurisprudência.
Requisitos Obrigatórios:
- Domínio de Python e Azure.
- Experiência comprovada com RAG e Vector Databases.
- Entendimento e aplicação de técnicas para evitar "alucinações" de IA (controle de temperatura/prompt engineering).
Entregáveis:
- Código fonte completo, versionado no GitHub.
- Extensão (.zip) pronta para instalação.
- Documentação simples sobre como atualizar a base de dados (adicionar novos PDFs).
Prazo de Entrega: Não estabelecido