Dev Full-Stack / Ia para Mvp Saas B2b com Rag, Aws, Modelos Open-Source e Atualização Contínua

Estamos estruturando o desenvolvimento do MVP de uma plataforma SaaS B2B de alta precisão baseada em inteligência artificial. O objetivo da ferramenta não é ser um chat genérico, mas um workspace integrado centrado em documentos e fluxos de trabalho profissionais, com foco em automação, precisão estrita e zero alucinação.
Para garantir soberania de dados, sigilo profissional e controle de custos, a plataforma não utilizará APIs de terceiros (como OpenAI ou Anthropic). O motor de inteligência artificial rodará em nossa infraestrutura própria utilizando modelos de código aberto (Llama ou DeepSeek) hospedados em instâncias dedicadas.
Buscamos um desenvolvedor sênior ou pleno avançado com sólida experiência em engenharia de dados, construção de pipelines RAG, arquiteturas que se alimentam e atualizam constantemente com novas informações, e desenvolvimento de interfaces web robustas para tirar este projeto do papel.
Escopo Técnico e Requisitos do Sistema:
1. Backend e Comunicação:
Desenvolvimento da API em Node.js estruturada para lidar com concorrência e filas de processamento de dados.
Implementação de WebSockets para garantir a transmissão em tempo real (streaming) do conteúdo gerado para o frontend.
2. Infraestrutura de IA e Modelos (LLMs):
Configuração de ambiente de inferência local/privado na AWS (utilizando ferramentas como vLLM ou Ollama) para hospedar modelos open-source (ex: Llama 3.3 ou DeepSeek-R1 quantizados).
3. Banco de Dados, Busca Semântica (RAG) e Atualização Contínua:
Configuração de PostgreSQL com a extensão pgvector para indexação e busca vetorial de documentos e referências proprietárias.
Construção de rotinas/pipelines para que o sistema se mantenha atualizado automaticamente com novas informações ingeridas pelo ecossistema (rotinas de varredura, ingestion e re-indexação contínua de dados para manter a base sempre fresca).
4. Travas Antialucinação e Validação:
Implementação de camadas de validação no backend para cruzar referências numéricas, termos técnicos e dados gerados pela IA com a base oficial indexada antes de liberar o conteúdo final para o usuário.
5. Frontend / Workspace:
Desenvolvimento de interface moderna (em frameworks como React/Next.js) estruturada em layout híbrido: formulários guiados (steppers), editor de texto rico (WYSIWYG) e barra lateral de assistência (Copilot).
Perfil do Profissional Desejado:
Domínio comprovado em Node.js e arquitetura de APIs REST/WebSockets.
Experiência prática com bancos de dados relacionais e vetoriais (pgvector).
Experiência prévia ou forte familiaridade com implementação de RAG (Retrieval-Augmented Generation), consumo de modelos open-source de linguagem (vLLM/Hugging Face) e criação de pipelines de atualização de dados.
Capacidade de estruturar código limpo, escalável e preparado para ambiente multi-tenant (SaaS).
Fluência em português para comunicação direta e alinhamentos.