Desenvolvimento de Script de Web Scraping para Dados Imobiliários no Brasil

Estamos buscando um desenvolvedor experiente para criar um script de web scraping robusto, focado na coleta e organização de dados do mercado imobiliário brasileiro. O objetivo principal é construir uma base estruturada de informações sobre anúncios de imóveis disponíveis em diversos portais imobiliários, permitindo análises futuras de preços, características dos imóveis e tendências de mercado em diferentes regiões.

Nesta primeira fase do projeto, o foco é o desenvolvimento de um mecanismo confiável de coleta de dados. O script deverá ser capaz de:

*  Navegar automaticamente por múltiplas páginas de anúncios em portais imobiliários.
*  Extrair informações detalhadas de cada anúncio, incluindo:
    *  Preço do imóvel
    *  Área em metros quadrados
    *  Preço por metro quadrado
    *  Bairro e cidade
    *  Número de quartos
    *  Número de banheiros
    *  Número de vagas de garagem
    *  Tipo de imóvel (apartamento, casa, terreno, etc.)
    *  Valor do condomínio (se disponível)
    *  Valor de IPTU (se disponível)
    *  Link direto para o anúncio original
    *  Data da coleta
*  Armazenar os dados coletados em um formato estruturado e de fácil acesso, como planilha Excel, arquivo CSV ou um banco de dados simples (a ser definido com o desenvolvedor).

É Fundamental que o código seja bem documentado e projetado para ser executado novamente no futuro, permitindo atualizações e expansões da base de dados. Nesta etapa inicial, não é necessária a criação de uma interface visual ou dashboard, pois a prioridade é a funcionalidade de coleta e organização dos dados.

O projeto tem potencial para evoluir para fases subsequentes, que podem incluir coleta automatizada recorrente, integração com ferramentas de visualização e análise de dados, e expansão para um número maior de portais imobiliários. Procuramos um profissional com comprovada experiência em Python, técnicas de web scraping e manipulação de dados estruturados.