Busca-se um desenvolvedor para criar uma plataforma robusta de web scraping, análise de dados e apoio à tomada de decisão, preferencialmente desenvolvida em Python, com implantação obrigatória via Docker (Docker Desktop). O sistema será voltado à coleta automatizada, organização, análise e interpretação inteligente de dados de leilões online, com foco principal em numismática, integrando Inteligência Artificial para avaliação de valor de mercado e cálculo automático de viabilidade financeira.
O objetivo do projeto é entregar uma ferramenta profissional, confiável e escalável, capaz de reduzir drasticamente o trabalho manual de pesquisa, análise comparativa e cálculo de risco, permitindo ao usuário identificar com clareza oportunidades reais de investimento em leilões, baseadas em dados, regras de negócio e estimativas de mercado.
Fontes de Dados e Estratégia de Web Scraping
O sistema deverá realizar scraping estruturado e resiliente nas seguintes fontes:
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https://leiloesbr.com.br/catalogo.asp
•
https://shre.ink/qUGC
Essas páginas concentram tanto a lista de leilões ativos quanto os itens individuais disponíveis, já filtrados por categorias de interesse.
O scraping deverá:
• Suportar paginação completa
• Considerar delays e carregamento assíncrono das páginas
• Evitar bloqueios simples e falhas por excesso de requisições
• Prevenir duplicidade de leilões e itens em execuções sucessivas
• Ser extensível para inclusão futura de novos links e categorias
Coleta e Normalização de Dados
Dados dos Leilões
• Nome do leilão
• Data e hora de realização
• Link direto
Dados dos Itens
• Fotos (URLs ou download local configurável)
• Título
• Descrição completa
• Valor inicial
• Valor do lance atual
• Valor do próximo lance
Todos os dados deverão ser normalizados, persistidos e versionados, permitindo atualização de lances sem perda de histórico e facilitando comparações entre execuções.
ÁRea de Configurações Avançadas
O sistema deverá conter uma área dedicada e intuitiva para configurações, permitindo ao usuário:
• Adicionar, editar ou remover links de scraping
• Definir a margem mínima de lucro (%) desejada
• Configurar tokens de integração com:
• ChatGPT (análise e estimativa de valor de mercado)
• Gemini (fonte complementar)
• Numista (base numismática para validação e enriquecimento de dados)
• Ajustar parâmetros de execução (ex.: Atualização, limpeza, nova varredura)
As configurações devem ser persistentes, seguras e facilmente editáveis sem necessidade de alterar código.
Processamento Inteligente e Regras de Negócio
Após a coleta, os dados dos itens deverão ser enviados a uma ou mais IAs configuradas, que serão responsáveis por:
• Pesquisar valores médios e máximos de venda praticados no mercado
• Considerar aspectos como raridade, época, país, material, contexto histórico e demanda
• Retornar uma estimativa confiável de valor de revenda
Com base nessas informações, o sistema deverá aplicar automaticamente as regras de negócio:
• Aplicação da margem mínima de lucro configurada
• Aplicação de uma taxa fixa de 5% do leiloeiro
• Cálculo de:
• Percentual de lucro atual
• Valor máximo de lance permitido para manter a viabilidade
• Classificação automática dos itens em:
• Itens Viáveis
• Itens Não Viáveis
Interface Web – Simples, Clara e Operacional
A interface web deverá ser leve, responsiva e focada em usabilidade, permitindo:
• Visualização de todos os leilões identificados
• Acesso detalhado a cada leilão com separação clara em:
• Aba Itens Viáveis
• Aba Itens Não Viáveis
• Exibição completa de cada item:
• Fotos
• Nome
• Valores (inicial, atual e próximo lance)
• Percentual de lucro
• Valor máximo de lance
• Link direto para o item no site do leilão
Para itens classificados como não viáveis, o usuário deverá poder marcar manualmente um item como viável, mantendo um destaque visual explícito que indique override manual, sem perder a classificação original.
Ações e Operação do Sistema
Na tela principal, deverão estar disponíveis os seguintes controles:
• Buscar: Executa nova varredura nos sites configurados
• Limpar e Buscar: Remove dados anteriores e executa um ciclo completo
• Atualizar: Atualiza os valores de lance dos itens já coletados
O sistema deverá garantir que atualizações não quebrem análises anteriores e mantenham a consistência dos dados.
Requisitos Técnicos e Desejáveis
• Backend preferencialmente em Python (FastAPI ou Flask)
• Frontend simples e funcional, preferencialmente com TailwindCSS
• Persistência local (SQLite ou equivalente)
• Código organizado, documentado e versionável
• Estrutura preparada para evolução futura
Ao final do projeto, espera-se uma plataforma inteligente de análise de leilões, capaz de transformar grandes volumes de dados brutos em informações claras, acionáveis e financeiramente relevantes, permitindo ao usuário tomar decisões rápidas, embasadas e seguras na participação em leilões numismáticos.
Prazo de Entrega: Não estabelecido