[Freelancer Python/Fastapi] para otimizar assistente virtual médica com Llm (Gpt)

Estamos buscando um(a) freelancer experiente em Python + FastAPI + Openai api para melhorar o fluxo de conversa da nossa assistente virtual médica lia, que atende médicos via whatsapp e automatiza a geração de guias médicas.

O que é a LIA:
A LIA já está em produção, com backend em FastAPI e integração com OpenAI (GPT-3.5-turbo).
Ela conversa com médicos por WhatsApp, interpreta pedidos de exames e gera guias médicas automaticamente.

Importante:
A automação de preenchimento de guias (via Playwright) e a função de geração (gerar_sgu) já estão 100% funcionais e não precisam ser modificadas.

Seu foco será exclusivamente em:
A lógica de conversa com a LLM (ChatGPT/OpenAI)

O controle de fluxo da conversa e persistência de dados

Melhorar a clareza e naturalidade das interações com o médico

Desafios atuais (o que você irá melhorar):
Garantir que a ia tome decisões com base na interpretação da llm, e não por listas fixas de palavras-chave

manter a persistência de dados entre mensagens (paciente, exames, indicação etc.)

Lidar com mensagens parciais e variadas, sem quebrar o fluxo (ex: “rotina”, “rx torax”, etc.)

Evitar que a IA confunda indicação clínica com exames

Tratar corretamente os estados temporários como aguardando_nome, aguardando_usuario, aguardando_senha, etc.

Entender e executar comandos como “alterar nome”, “trocar usuário”, “mudar senha”, e atualizar os inputs corretamente

Utilizar corretamente a ferramenta interna buscar_chbpm (já funcional), inclusive com múltiplos exames em uma única entrada

Adicionar a opção via chat, do usuário adicionar/editar kits/pacotes pré estabelecidos de exames atraves de comandos no chat.


Facilidades do projeto:
Você terá acesso a um simulador (tester) que simula as conversas com a IA para testar localmente

O backend já está funcionando — você irá trabalhar apenas no módulo responsável pela fluidez da conversa com a LLM

Nenhuma necessidade de configurar banco de dados, frontend, automação web ou serviços externos


Habilidades técnicas obrigatórias:
Python avançado

Uso de async/await

Manipulação de dicts, JSON, .env, logging

FastAPI

Criação e manutenção de endpoints

Middlewares, controle de sessão, request/response

Integração com LLMs (OpenAI API)

Entendimento do modelo de mensagens (system, user, assistant)

Prompt engineering

Uso de ferramentas (tools/functions) como buscar_chbpm, gerar_sgu dentro do contexto da conversa

Lógica de controle de fluxo e estado conversacional

Uso de variáveis como estado_temporario, GUIA_ATUAL, inputs

Capacidade de manter contexto entre mensagens

Persistência de dados parciais e atualização dinâmica

Testes locais com scripts

Simular múltiplas interações

Diagnosticar falhas com logs e comportamento da IA

Capacidade de refinar o prompt da IA para que ela não tome decisões por palavras-chave fixas, e sim por raciocínio lógico

Saber diferenciar campos clínicos: indicação ≠ exame ≠ nome ≠ comando

Interpretar comandos do usuário como “mudar nome”, “trocar senha”, “adicionar exame”, e alterar o estado do sistema adequadamente

Não confundir “resposta pronta” com “resposta inteligente”: foco em fazer a IA raciocinar com contexto

Obrigatório assinatura de termos de Confidencialidade e não divulgação.