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Extração e Organização de Dados de Holerites em Pdf para Planilha Excel com Automação Python

Publicado em 17 de Julho de 2025 dias na TI e Programação

Sobre este projeto

Aberto

Procuramos um profissional para realizar a extração e organização de dados de holerites (contracheques) que atualmente estão em formato PDF. O objetivo principal é consolidar essas informações em uma planilha de Excel altamente estruturada para fins de auditoria e recálculo de verbas.O projeto envolve:- Extração de dados de aproximadamente 70 a 80 holerites por pessoa, que estão em arquivos PDF.- Organização dos dados em uma única planilha de Excel, onde cada linha representará um mês específico (ex: janeiro/2019, fevereiro/2019, etc.).- Cada coluna da planilha deverá corresponder a uma verba salarial ou desconto específico, como salário base, horas extras, adicional noturno, abono, irrf, inss, entre outros.- O cruzamento de cada linha com a coluna deverá indicar o valor daquela verba no respectivo mês.- É Fundamental que todas as verbas identificadas nos holerites tenham uma coluna exclusiva, mesmo que apareçam apenas em alguns meses. Nesses casos, as células correspondentes devem permanecer em branco.A preferência é por uma solução automatizada, idealmente através de um script em Python, capaz de ler os dados dos PDFs, identificar as verbas e datas correspondentes, e alimentar a planilha de Excel de forma automática. Alternativamente, a consolidação manual no Excel pode ser considerada, mas a automação é altamente valorizada pela eficiência e precisão.Esta estrutura de dados é crucial para permitir o reprocessamento de verbas específicas (como horas extras, adicional noturno, repouso remunerado e adicional de sábado/domingo), identificar possíveis diferenças entre os valores pagos e os devidos, e servir como base para eventuais ações judiciais, com um demonstrativo claro e padronizado por mês e por rubrica.

Categoria TI e Programação
Subcategoria Data Science
Tamanho do projeto Grande

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias

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