Desenvolvimento de sistema de leitura e comparação de Pdfs (Ocr + Ia)

Estou buscando um desenvolvedor experiente para aprimorar um sistema de auditoria de orçamentos automotivos. O objetivo principal é automatizar a identificação de divergências (glosas) entre dois documentos PDF: o orçamento original da oficina e o orçamento aprovado pela seguradora. O sistema deve receber os dois Pdfs, processá-los via ocr, utilizar a api da openai para extrair e estruturar dados em formato json, realizar a comparação e gerar um relatório detalhado de divergências. As funcionalidades esperadas incluem: Receber dois arquivos PDF como entrada. Extrair e estruturar corretamente dados como peças, mão de obra (R&I, R, P) e serviços terceiros de ambos os documentos. Comparar os documentos para identificar diferenças de valores e de operações (horas). Gerar um relatório claro com as divergências por item, os valores de diferença e um resumo das glosas por categoria (peças, mão de obra, outros). Atualmente, a leitura de pdf, ocr e a integração com a openai estão funcionando. No entanto, enfrentamos problemas com a estruturação inconsistente dos dados extraídos, falhas na lógica de comparação entre os itens e cálculos incorretos das glosas por categoria. O profissional será responsável por: Ajustar e otimizar a extração estruturada de dados via inteligência artificial. Garantir a consistência e a correção do formato JSON gerado. Corrigir e refinar a lógica de comparação entre os orçamentos. Assegurar o cálculo preciso e correto das glosas. Entregar um sistema funcional de ponta a ponta, com foco total na lógica e no backend. Não é necessário desenvolver um front-end; uma interface simples (utilizando Flask ou similar) para testes e interação é suficiente. Buscamos um profissional com experiência comprovada em ocr, integração com a api da openai e processamento de documentos complexos para garantir a confiabilidade do relatório final de divergências.