Criação de Dashboard para Análise de Dados de Loteamento (2021-2025)

Projeto: ETL + Auditoria Financeira + Dashboard (Python + Streamlit)

Descrição do Projeto
Tenho um conjunto de relatórios financeiros mensais de um empreendimento imobiliário (07/2021 a 07/2025, e todos os meses é enviado mais um relatório), em PDF, Excel e CSV, que precisam ser extraídos, padronizados, conciliados e auditados. O objetivo é validar se os repasses feitos pela gestora estão corretos e criar um dashboard interativo em Streamlit para acompanhamento.

O que preciso:
    •    Construir pipeline ETL em Python (pandas + pdfplumber/camelot) para:
    •    Extrair dados de extratos bancários, relatórios de recebimentos, canhotos, inadimplência, unidades vendidas/quitadas, distratos e planilhas de prestação de contas.
    •    Padronizar datas, valores e chaves (contrato, parcela, nosso número etc.).
    •    Carregar em banco SQLite/CSV.
    •    Implementar regras de auditoria:
    •    Conciliação Banco ↔ Cobrança ↔ ERP ↔ Planilha (tolerância R$0,05).
    •    Recalcular participação societária (25%) sobre receita elegível.
    •    Aplicar deduções (6% de comissão em vendas à vista, IPTU, distratos).
    •    Mapear inadimplência (aging 0–30 / 31–60 / 61–90 / 90+).
    •    Gerar relatórios de saída (CSVs + markdown/pdf) por competência:
    •    Recebidos consolidados.
    •    Divergências (Falta ERP, Falta Banco, Diferença de valor/data).
    •    Recalculo de 25%.
    •    Distratos.
    •    Pagamentos CAP.
    •    Criar dashboard em Streamlit com visão geral, conciliações, inadimplência, contratos/unidades e extrato do sócio.

O que já tenho organizado:
    •    Estrutura de pastas data/raw, data/interim, data/processed.
    •    Premissas contratuais bem definidas (25% do sócio, 6% comissão, IPTU rateado, exclusão de dívidas específicas).
    •    Amostra de relatórios da gestora antiga e atual para padronização.

Entregáveis esperados:
    •    Scripts ETL (Python).
    •    Base de dados SQLite/CSV com todos os meses carregados.
    •    Relatórios de conciliação em CSV + resumo mensal em markdown/pdf.
    •    Dashboard em Streamlit pronto para uso local.

Perfil que procuro:
    •    Experiência com ETL em Python (pandas, pdfplumber, camelot).
    •    Conhecimento em auditoria de dados financeiros.
    •    Experiência em dashboards (Streamlit).
    •    Boa comunicação e entrega organizada.