Lucas B R.

Projetos (Aguardando Propostas):

• Auditoria, otimização e revisão da cobrança por tokens

  Outra - Web, Mobile & Software | Orçamento: Aberto | Publicado: | Propostas: 93

  Tenho um SaaS em produção que gera e altera contratos societários e cíveis com IA (LLM), voltado a escritórios contábeis. Procuro um desenvolvedor sênior para duas frentes:
  
  Frente 1: Auditoria do código
  
  Segurança:
  - Revisão conforme o OWASP Top 10;
  - Verificação de prompt injection, acesso indevido a dados e vazamento do system prompt;
  - Isolamento entre clientes;
  - Proteção de segredos e chaves de API no código, front e logs;
  - Validação de arquivos, tamanho e tipo no upload de PDFs;
  - Conformidade com a LGPD;
  - Verificação de dependências vulneráveis.
  
  Otimização:
  - Identificação de gargalos no banco, nas chamadas à IA e na geração de PDF;
  - Redução do custo por chamada ao LLM, considerando prompt, cache e modelo;
  - Análise de memória e tempo de resposta.
  
  Integridade:
  - Verificação de transações, chaves e constraints no banco;
  - Garantia de que o documento gerado corresponde ao solicitado, sem perda de cláusulas na importação de PDF;
  - Tratamento de erros e falhas parciais;
  - Cobertura de testes nos fluxos críticos.
  
  Frente 2: Reformulação do consumo de tokens
  
  Atualmente, o app cobra 1 crédito por mensagem, independentemente do tamanho. Preciso de alguém que:
  - Meça os tokens de entrada e saída de cada requisição, incluindo o contexto do contrato e o system prompt;
  - Proponha e implemente cobrança proporcional ao uso real, por tokens ou faixas de tamanho;
  - Defina limite máximo por mensagem, com aviso claro ao usuário;
  - Mostre uma estimativa de créditos antes do envio;
  - Registre no banco o consumo por usuário e requisição;
  - Entregue planilha ou relatório comparando custo real e valor cobrado nos modelos atual e novo.
  
  Stack atual: [preencher: linguagem do backend, framework, banco, provedor de IA (Gemini/Vertex AI) e hospedagem]
  
  Entregáveis:
  - Relatório de auditoria com achados classificados por gravidade, explicação e correção recomendada;
  - Correção dos achados críticos e altos, ou orçamento separado;
  - Novo sistema de tokenização implementado, testado e documentado;
  - Relatório de custo e cobrança;
  - Reunião final de apresentação.
  
  Condições:
  - Assinatura de NDA antes do acesso ao código;
  - Acesso apenas a ambiente de desenvolvimento ou homologação, sem dados reais;
  - Pagamento por etapas, com as frentes orçadas separadamente.
  
  Na proposta, informe experiência com auditoria de segurança e apps que usam LLM, implementação de cobrança por consumo em SaaS, metodologia e ferramentas da auditoria, prazo e valor de cada frente.

  Habilidades desejadas: Desenvolvimento de API, Monitoramento de Performance de Aplicativos, NodeJS, Python e Segurança da Informação.