feat(backend): ranking 100% Elasticsearch e critérios do PDF

.env.example

@@ -2,7 +2,7 @@ ES_URL=http://seu-elasticsearch:9200
 ES_INDEX=atuacapes
 ES_USER=seu_usuario_elastic
 ES_PASSWORD=sua_senha_elastic
+ES_VERIFY_SSL=true
 
-ORACLE_USER=FREDERICOAC
+SCHEDULER_ENABLED=false
-ORACLE_PASSWORD=FREDEricoac
+SCHEDULER_HOUR=3
-ORACLE_DSN=oracledhtsrv02.hom.capes.gov.br:1521/hom_dr

backend/.env.example

@@ -2,11 +2,7 @@ ES_URL=http://localhost:9200
 ES_INDEX=atuacapes__1763197236
 ES_USER=seu_usuario_elastic
 ES_PASSWORD=sua_senha_elastic
-ES_DEFAULT_SOURCE_FIELDS=id,dadosPessoais.nome,dadosPessoais.cpf,atuacoes
+ES_VERIFY_SSL=true
-
-ORACLE_USER=seu_usuario
-ORACLE_PASSWORD=sua_senha
-ORACLE_DSN=host:1521/service_name
 
 API_HOST=0.0.0.0
 API_PORT=8000
@@ -14,3 +10,5 @@ API_RELOAD=true
 CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://localhost:5173
 
 LOG_LEVEL=INFO
+SCHEDULER_ENABLED=false
+SCHEDULER_HOUR=3

backend/Dockerfile

@@ -2,23 +2,6 @@ FROM python:3.11-slim
 
 WORKDIR /app
 
-RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    gcc \
-    wget \
-    unzip \
-    && (apt-get install -y libaio1t64 || apt-get install -y libaio1 || true) \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-RUN wget https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/2115000/instantclient-basic-linux.x64-21.15.0.0.0dbru.zip \
-    && unzip instantclient-basic-linux.x64-21.15.0.0.0dbru.zip -d /opt/oracle \
-    && rm instantclient-basic-linux.x64-21.15.0.0.0dbru.zip \
-    && sh -c "echo /opt/oracle/instantclient_21_15 > /etc/ld.so.conf.d/oracle-instantclient.conf" \
-    && ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libaio.so.1t64 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libaio.so.1 || true \
-    && ldconfig
-
-ENV LD_LIBRARY_PATH=/opt/oracle/instantclient_21_15:$LD_LIBRARY_PATH
-ENV PATH=/opt/oracle/instantclient_21_15:$PATH
-
 RUN pip install --upgrade pip
 
 COPY requirements.txt ./

backend/pyproject.toml

@@ -11,8 +11,6 @@ fastapi = "^0.109.0"
 uvicorn = {extras = ["standard"], version = "^0.27.0"}
 pydantic = "^2.5.3"
 pydantic-settings = "^2.1.0"
-elasticsearch = "^8.11.1"
-cx-Oracle = "^8.3.0"
 python-dateutil = "^2.8.2"
 httpx = "^0.26.0"
 python-dotenv = "^1.0.0"

backend/requirements.txt

@@ -2,8 +2,7 @@ fastapi==0.109.0
 uvicorn[standard]==0.27.0
 pydantic==2.5.3
 pydantic-settings==2.1.0
-cx-Oracle==8.3.0
 python-dateutil==2.8.2
 httpx==0.26.0
 python-dotenv==1.0.0
-aiohttp==3.9.1
+rich==13.7.0

backend/src/application/dtos/consultor_dto.py

@@ -18,6 +18,7 @@ class CoordenacaoCapesDTO:
     periodo: PeriodoDTO
     areas_adicionais: List[str]
     ja_coordenou_antes: bool
+    presidente: bool
 
 
 @dataclass
@@ -54,6 +55,7 @@ class PremiacaoDTO:
     tipo: str
     nome_premio: str
     ano: int
+    papel: Optional[str] = None
 
 
 @dataclass
@@ -77,6 +79,9 @@ class OrientacaoDTO:
     tipo: str
     nivel: str
     ano: Optional[int]
+    coorientacao: bool = False
+    premiada: bool = False
+    premiacao_tipo: Optional[str] = None
 
 
 @dataclass
@@ -130,10 +135,10 @@ class ConsultorResumoDTO:
 class ConsultorDetalhadoDTO:
     id_pessoa: int
     nome: str
-    cpf: Optional[str]
     anos_atuacao: float
     ativo: bool
     veterano: bool
+    coordenador_ppg: bool
     coordenacoes_capes: List[CoordenacaoCapesDTO]
     consultoria: Optional[ConsultoriaDTO]
     inscricoes: List[InscricaoDTO]

backend/src/application/jobs/processar_ranking.py

@@ -1,15 +1,11 @@
-import json
 import logging
-from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any, List
-from typing import Optional, Dict, Any
 
 from ...infrastructure.elasticsearch.client import ElasticsearchClient
+from ...infrastructure.ranking_store import RankingEntry, RankingStore
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
-from ...infrastructure.oracle.client import OracleClient
-from ...infrastructure.oracle.ranking_repository import RankingOracleRepository
 from ...infrastructure.repositories.consultor_repository_impl import ConsultorRepositoryImpl
-from ...domain.services.calculador_pontuacao import CalculadorPontuacao
 from .job_status import job_status
 
 
@@ -17,16 +13,12 @@ class ProcessarRankingJob:
     def __init__(
         self,
         es_client: ElasticsearchClient,
-        oracle_remote_client: OracleClient,
+        ranking_store: RankingStore,
-        oracle_local_client: OracleClient,
-        ranking_repo: RankingOracleRepository,
     ):
         self.es_client = es_client
-        self.oracle_remote_client = oracle_remote_client
+        self.ranking_store = ranking_store
-        self.oracle_local_client = oracle_local_client
-        self.ranking_repo = ranking_repo
         self.consultor_repo = ConsultorRepositoryImpl(es_client, oracle_client=None)
-        self.calculador = CalculadorPontuacao()
+        self._consultores: List[dict] = []
 
     async def executar(self, limpar_antes: bool = True) -> Dict[str, Any]:
         if job_status.is_running:
@@ -36,28 +28,26 @@ class ProcessarRankingJob:
             total = await self.es_client.contar_com_atuacoes()
             job_status.iniciar(total_esperado=total)
 
-            if limpar_antes:
+            self._consultores = []
-                job_status.mensagem = "Limpando tabela de ranking..."
+            job_status.mensagem = "Iniciando processamento do ranking via Scroll API (Elasticsearch)..."
-                self.ranking_repo.limpar_tabela()
-
-            job_status.mensagem = "Iniciando processamento via Scroll API..."
 
             resultado = await self.es_client.buscar_todos_consultores(
                 callback=self._processar_batch,
                 batch_size=5000
             )
 
-            job_status.mensagem = "Atualizando posições no ranking..."
+            job_status.mensagem = "Ordenando e gerando posições..."
-            self.ranking_repo.atualizar_posicoes()
+            entries = self._gerar_entries_ordenadas(self._consultores)
+            await self.ranking_store.set_entries(entries)
 
-            estatisticas = self.ranking_repo.obter_estatisticas()
+            estatisticas = self._obter_estatisticas(entries)
 
             job_status.finalizar(sucesso=True)
 
             return {
                 "sucesso": True,
-                "total_processados": resultado["processados"],
+                "total_processados": resultado.get("processados", len(entries)),
-                "total_batches": resultado["batches"],
+                "total_batches": resultado.get("batches", 0),
                 "tempo_decorrido": job_status.tempo_decorrido,
                 "estatisticas": estatisticas
             }
@@ -67,26 +57,11 @@ class ProcessarRankingJob:
             raise RuntimeError(f"Erro ao processar ranking: {e}")
 
     async def _processar_batch(self, docs: list, progress: dict) -> None:
-        consultores_para_inserir = []
-
         for doc in docs:
             try:
                 consultor = await self.consultor_repo._construir_consultor(doc)
 
-                consultor_dict = {
+                self._consultores.append(self._gerar_json_detalhes(consultor))
-                    "id_pessoa": consultor.id_pessoa,
-                    "nome": consultor.nome,
-                    "pontuacao_total": consultor.pontuacao_total,
-                    "componente_a": consultor.pontuacao_bloco_a,
-                    "componente_b": 0,
-                    "componente_c": consultor.pontuacao_bloco_c,
-                    "componente_d": consultor.pontuacao_bloco_d,
-                    "ativo": consultor.ativo,
-                    "anos_atuacao": consultor.anos_atuacao,
-                    "detalhes": self._gerar_json_detalhes(consultor)
-                }
-
-                consultores_para_inserir.append(consultor_dict)
 
             except Exception as e:
                 import traceback
@@ -94,9 +69,6 @@ class ProcessarRankingJob:
                 logger.debug(f"Traceback: {traceback.format_exc()}")
                 continue
 
-        if consultores_para_inserir:
-            self.ranking_repo.inserir_batch(consultores_para_inserir)
-
         job_status.atualizar_progresso(
             processados=progress["processados"],
             batch_atual=progress["batch_atual"],
@@ -104,10 +76,29 @@ class ProcessarRankingJob:
         )
 
     def _gerar_json_detalhes(self, consultor) -> dict:
+        bloco_b = 0  # reservado no V1 (dados incompletos)
+        pontuacao = consultor.pontuacao.to_dict() if consultor.pontuacao else None
+        if isinstance(pontuacao, dict):
+            pontuacao = dict(pontuacao)
+            pontuacao["bloco_b"] = {"bloco": "B", "total": bloco_b, "atuacoes": []}
+            pontuacao["pontuacao_total"] = (
+                pontuacao.get("pontuacao_total", 0) + bloco_b
+                if isinstance(pontuacao.get("pontuacao_total"), (int, float))
+                else consultor.pontuacao_total + bloco_b
+            )
+
         return {
             "id_pessoa": consultor.id_pessoa,
             "nome": consultor.nome,
-            "cpf": consultor.cpf,
+            "posicao": None,
+            "pontuacao_total": consultor.pontuacao_total + bloco_b,
+            "bloco_a": consultor.pontuacao_bloco_a,
+            "bloco_b": bloco_b,
+            "bloco_c": consultor.pontuacao_bloco_c,
+            "bloco_d": consultor.pontuacao_bloco_d,
+            "ativo": consultor.ativo,
+            "anos_atuacao": consultor.anos_atuacao,
+            "coordenador_ppg": consultor.coordenador_ppg,
             "coordenacoes_capes": [
                 {
                     "codigo": c.codigo,
@@ -115,7 +106,8 @@ class ProcessarRankingJob:
                     "area_avaliacao": c.area_avaliacao,
                     "inicio": c.periodo.inicio.isoformat() if c.periodo.inicio else None,
                     "fim": c.periodo.fim.isoformat() if c.periodo.fim else None,
-                    "ativo": c.periodo.ativo
+                    "ativo": c.periodo.ativo,
+                    "presidente": c.presidente,
                 }
                 for c in consultor.coordenacoes_capes
             ],
@@ -153,7 +145,8 @@ class ProcessarRankingJob:
                     "codigo": p.codigo,
                     "tipo": p.tipo,
                     "nome_premio": p.nome_premio,
-                    "ano": p.ano
+                    "ano": p.ano,
+                    "papel": p.papel,
                 }
                 for p in consultor.premiacoes
             ],
@@ -179,7 +172,10 @@ class ProcessarRankingJob:
                     "codigo": o.codigo,
                     "tipo": o.tipo,
                     "nivel": o.nivel,
-                    "ano": o.ano
+                    "ano": o.ano,
+                    "coorientacao": o.coorientacao,
+                    "premiada": o.premiada,
+                    "premiacao_tipo": o.premiacao_tipo,
                 }
                 for o in consultor.orientacoes
             ],
@@ -192,5 +188,68 @@ class ProcessarRankingJob:
                 }
                 for m in consultor.membros_banca
             ],
-            "pontuacao": consultor.pontuacao.to_dict() if consultor.pontuacao else None
+            "pontuacao": pontuacao,
+        }
+
+    @staticmethod
+    def _gerar_entries_ordenadas(consultores: List[dict]) -> List[RankingEntry]:
+        consultores_ordenados = sorted(
+            consultores,
+            key=lambda c: (int(c.get("pontuacao_total", 0)), -int(c.get("id_pessoa", 0))),
+            reverse=True,
+        )
+        entries: List[RankingEntry] = []
+        for idx, c in enumerate(consultores_ordenados, start=1):
+            c["posicao"] = idx
+            entries.append(
+                RankingEntry(
+                    id_pessoa=int(c["id_pessoa"]),
+                    nome=str(c.get("nome", "")),
+                    posicao=idx,
+                    pontuacao_total=int(c.get("pontuacao_total", 0)),
+                    bloco_a=int(c.get("bloco_a", 0)),
+                    bloco_b=int(c.get("bloco_b", 0)),
+                    bloco_c=int(c.get("bloco_c", 0)),
+                    bloco_d=int(c.get("bloco_d", 0)),
+                    ativo=bool(c.get("ativo", False)),
+                    anos_atuacao=float(c.get("anos_atuacao", 0) or 0),
+                    detalhes=c,
+                )
+            )
+        return entries
+
+    @staticmethod
+    def _obter_estatisticas(entries: List[RankingEntry]) -> Dict[str, Any]:
+        if not entries:
+            return {
+                "total_consultores": 0,
+                "total_ativos": 0,
+                "total_inativos": 0,
+                "ultima_atualizacao": None,
+                "pontuacao_media": 0,
+                "pontuacao_maxima": 0,
+                "pontuacao_minima": 0,
+                "media_componentes": {"a": 0, "b": 0, "c": 0, "d": 0},
+            }
+
+        total = len(entries)
+        ativos = sum(1 for e in entries if e.ativo)
+        inativos = total - ativos
+        totais = [e.pontuacao_total for e in entries]
+        media_total = sum(totais) / total if total else 0
+
+        return {
+            "total_consultores": total,
+            "total_ativos": ativos,
+            "total_inativos": inativos,
+            "ultima_atualizacao": None,
+            "pontuacao_media": float(round(media_total, 2)),
+            "pontuacao_maxima": float(max(totais) if totais else 0),
+            "pontuacao_minima": float(min(totais) if totais else 0),
+            "media_componentes": {
+                "a": float(round(sum(e.bloco_a for e in entries) / total, 2)),
+                "b": float(round(sum(e.bloco_b for e in entries) / total, 2)),
+                "c": float(round(sum(e.bloco_c for e in entries) / total, 2)),
+                "d": float(round(sum(e.bloco_d for e in entries) / total, 2)),
+            },
         }

backend/src/application/jobs/scheduler.py

@@ -4,15 +4,13 @@ from datetime import datetime, time, timedelta
 from typing import Optional
 
 from .processar_ranking import ProcessarRankingJob
-from .popular_componente_b_job import PopularComponenteBJob
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
 class RankingScheduler:
-    def __init__(self, job: ProcessarRankingJob, job_componente_b: PopularComponenteBJob | None = None):
+    def __init__(self, job: ProcessarRankingJob):
         self.job = job
-        self.job_componente_b = job_componente_b
         self.task: Optional[asyncio.Task] = None
         self.running = False
 
@@ -45,10 +43,6 @@ class RankingScheduler:
                 logger.info("Executando job de ranking automático")
                 await self.job.executar(limpar_antes=True)
 
-                if self.job_componente_b:
-                    logger.info("Executando popular_componente_b após ranking")
-                    await asyncio.to_thread(self.job_componente_b.executar)
-
             except asyncio.CancelledError:
                 logger.info("Scheduler cancelado")
                 break

backend/src/application/use_cases/obter_consultor.py

@@ -10,14 +10,16 @@ class ObterConsultorUseCase:
         self.repository = repository
         self.ranking_use_case = ObterRankingUseCase(repository)
 
-    async def executar(self, id_pessoa: int) -> Optional[ConsultorDetalhadoDTO]:
+    async def executar(self, id_pessoa: int, rank: Optional[int] = None) -> Optional[ConsultorDetalhadoDTO]:
         consultor = await self.repository.buscar_por_id(id_pessoa)
         if not consultor:
             return None
 
-        ranking_completo = await self.repository.buscar_ranking(limite=1000)
+        if rank is None:
-        rank = next(
+            # Fallback legado: pode ser incompleto em grandes bases.
-            (idx + 1 for idx, c in enumerate(ranking_completo) if c.id_pessoa == id_pessoa), None
+            ranking_completo = await self.repository.buscar_ranking(limite=1000)
-        )
+            rank = next(
+                (idx + 1 for idx, c in enumerate(ranking_completo) if c.id_pessoa == id_pessoa), None
+            )
 
         return self.ranking_use_case._converter_para_dto_detalhado(consultor, rank or 0)

backend/src/application/use_cases/obter_ranking.py

@@ -58,10 +58,10 @@ class ObterRankingUseCase:
         return ConsultorDetalhadoDTO(
             id_pessoa=consultor.id_pessoa,
             nome=consultor.nome,
-            cpf=consultor.cpf,
             anos_atuacao=consultor.anos_atuacao,
             ativo=consultor.ativo,
             veterano=consultor.veterano,
+            coordenador_ppg=consultor.coordenador_ppg,
             coordenacoes_capes=[
                 CoordenacaoCapesDTO(
                     codigo=cc.codigo,
@@ -75,6 +75,7 @@ class ObterRankingUseCase:
                     ),
                     areas_adicionais=cc.areas_adicionais,
                     ja_coordenou_antes=cc.ja_coordenou_antes,
+                    presidente=cc.presidente,
                 )
                 for cc in consultor.coordenacoes_capes
             ],
@@ -117,6 +118,7 @@ class ObterRankingUseCase:
                     tipo=p.tipo,
                     nome_premio=p.nome_premio,
                     ano=p.ano,
+                    papel=p.papel,
                 )
                 for p in consultor.premiacoes
             ],
@@ -143,6 +145,9 @@ class ObterRankingUseCase:
                     tipo=o.tipo,
                     nivel=o.nivel,
                     ano=o.ano,
+                    coorientacao=o.coorientacao,
+                    premiada=o.premiada,
+                    premiacao_tipo=o.premiacao_tipo,
                 )
                 for o in consultor.orientacoes
             ],

backend/src/domain/entities/consultor.py

@@ -14,6 +14,7 @@ class CoordenacaoCapes:
     periodo: Periodo
     areas_adicionais: List[str] = field(default_factory=list)
     ja_coordenou_antes: bool = False
+    presidente: bool = False
 
 
 @dataclass
@@ -51,6 +52,7 @@ class Premiacao:
     tipo: str
     nome_premio: str
     ano: int
+    papel: Optional[str] = None
 
 
 @dataclass
@@ -74,6 +76,9 @@ class Orientacao:
     tipo: str
     nivel: str
     ano: Optional[int] = None
+    coorientacao: bool = False
+    premiada: bool = False
+    premiacao_tipo: Optional[str] = None
 
 
 @dataclass
@@ -89,6 +94,7 @@ class Consultor:
     id_pessoa: int
     nome: str
     cpf: Optional[str] = None
+    coordenador_ppg: bool = False
     coordenacoes_capes: List[CoordenacaoCapes] = field(default_factory=list)
     consultoria: Optional[Consultoria] = None
     inscricoes: List[Inscricao] = field(default_factory=list)

backend/src/domain/services/calculador_pontuacao.py

@@ -89,10 +89,19 @@ class CalculadorPontuacao:
             tempo = min(anos_total * criterio.multiplicador_tempo, criterio.teto_tempo)
 
         bonus = 0
-        if consultoria.anos_consecutivos >= 8 and criterio.bonus_continuidade_8anos:
+
-            bonus += criterio.bonus_continuidade_8anos
+        # Bônus de continuidade (escalonado, não cumulativo) - apenas CONS_ATIVO
-        if codigo == "CONS_ATIVO" and consultoria.retornos > 0 and criterio.bonus_retorno:
+        if codigo == "CONS_ATIVO":
-            bonus += criterio.bonus_retorno
+            if consultoria.anos_consecutivos >= 8:
+                bonus += 15
+            elif consultoria.anos_consecutivos >= 5:
+                bonus += 10
+            elif consultoria.anos_consecutivos >= 3:
+                bonus += 5
+
+            # Bônus de retorno (uma vez) - apenas CONS_ATIVO
+            if consultoria.retornos > 0 and criterio.bonus_retorno:
+                bonus += criterio.bonus_retorno
 
         total_bruto = base + tempo + bonus
         total = min(total_bruto, criterio.teto) if criterio.teto > 0 else total_bruto

backend/src/domain/value_objects/criterios_pontuacao.py

@@ -101,7 +101,6 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         pontua_tempo=True,
         multiplicador_tempo=5,
         teto_tempo=50,
-        bonus_continuidade_8anos=20,
         bonus_retorno=15,
     ),
     "CONS_HIST": CriterioPontuacao(
@@ -113,7 +112,6 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         pontua_tempo=True,
         multiplicador_tempo=5,
         teto_tempo=50,
-        bonus_continuidade_8anos=20,
     ),
     "CONS_FALECIDO": CriterioPontuacao(
         codigo="CONS_FALECIDO",
@@ -124,7 +122,6 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         pontua_tempo=True,
         multiplicador_tempo=5,
         teto_tempo=50,
-        bonus_continuidade_8anos=20,
     ),
     "INSC_AUTOR": CriterioPontuacao(
         codigo="INSC_AUTOR",
@@ -154,7 +151,7 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PAPEL,
         base=50,
-        teto=80,
+        teto=100,
         bonus_recorrencia_anual=3,
         teto_recorrencia=20,
     ),
@@ -187,9 +184,23 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         codigo="BOL_BPQ_INTERMEDIARIO",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.COMPETENCIA_RECONHECIMENTO,
+        base=50,
+        teto=100,
+    ),
+    "BOL_BPQ_SUP": CriterioPontuacao(
+        codigo="BOL_BPQ_SUP",
+        bloco=Bloco.D,
+        tipo=TipoAtuacao.COMPETENCIA_RECONHECIMENTO,
         base=30,
         teto=60,
     ),
+    "BOL_BPQ_INT": CriterioPontuacao(
+        codigo="BOL_BPQ_INT",
+        bloco=Bloco.D,
+        tipo=TipoAtuacao.COMPETENCIA_RECONHECIMENTO,
+        base=50,
+        teto=100,
+    ),
     "PREMIACAO": CriterioPontuacao(
         codigo="PREMIACAO",
         bloco=Bloco.D,
@@ -201,14 +212,14 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         codigo="PREMIACAO_GP",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.COMPETENCIA_RECONHECIMENTO,
-        base=50,
+        base=30,
         teto=60,
     ),
     "MENCAO": CriterioPontuacao(
         codigo="MENCAO",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.COMPETENCIA_RECONHECIMENTO,
-        base=30,
+        base=10,
         teto=20,
     ),
     "EVENTO": CriterioPontuacao(
@@ -230,63 +241,63 @@ CRITERIOS: Dict[str, CriterioPontuacao] = {
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=15,
-        teto=0,
+        teto=100,
     ),
     "ORIENT_TESE": CriterioPontuacao(
         codigo="ORIENT_TESE",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=10,
-        teto=0,
+        teto=50,
     ),
     "ORIENT_DISS": CriterioPontuacao(
         codigo="ORIENT_DISS",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=5,
-        teto=0,
+        teto=25,
     ),
     "CO_ORIENT_POS_DOC": CriterioPontuacao(
         codigo="CO_ORIENT_POS_DOC",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=7,
-        teto=0,
+        teto=35,
     ),
     "CO_ORIENT_TESE": CriterioPontuacao(
         codigo="CO_ORIENT_TESE",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=5,
-        teto=0,
+        teto=25,
     ),
     "CO_ORIENT_DISS": CriterioPontuacao(
         codigo="CO_ORIENT_DISS",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=3,
-        teto=0,
+        teto=15,
     ),
     "MB_BANCA_POS_DOC": CriterioPontuacao(
         codigo="MB_BANCA_POS_DOC",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=3,
-        teto=0,
+        teto=15,
     ),
     "MB_BANCA_TESE": CriterioPontuacao(
         codigo="MB_BANCA_TESE",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=3,
-        teto=0,
+        teto=15,
     ),
     "MB_BANCA_DISS": CriterioPontuacao(
         codigo="MB_BANCA_DISS",
         bloco=Bloco.D,
         tipo=TipoAtuacao.PARTICIPACAO,
         base=2,
-        teto=0,
+        teto=10,
     ),
 }
 

backend/src/infrastructure/elasticsearch/client.py

@@ -3,11 +3,19 @@ from typing import Optional, Dict, Any
 
 
 class ElasticsearchClient:
-    def __init__(self, url: str, index: str, user: str = "", password: str = ""):
+    def __init__(
+        self,
+        url: str,
+        index: str,
+        user: str = "",
+        password: str = "",
+        verify_ssl: bool = True,
+    ):
         self.url = url.rstrip("/")
         self.index = index
         self.user = user
         self.password = password
+        self.verify_ssl = verify_ssl
         self._client: Optional[httpx.AsyncClient] = None
 
     async def connect(self) -> None:
@@ -21,7 +29,7 @@ class ElasticsearchClient:
                 "Content-Type": "application/json",
                 "Accept": "application/json"
             },
-            verify=False,
+            verify=self.verify_ssl,
             timeout=120.0
         )
 

backend/src/infrastructure/ranking_store.py

@@ -0,0 +1,115 @@
+from __future__ import annotations
+
+import asyncio
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class RankingEntry:
+    id_pessoa: int
+    nome: str
+    posicao: int
+    pontuacao_total: int
+    bloco_a: int
+    bloco_b: int
+    bloco_c: int
+    bloco_d: int
+    ativo: bool
+    anos_atuacao: float
+    detalhes: Dict[str, Any]
+
+
+class RankingStore:
+    """
+    Armazena o ranking pré-calculado em memória.
+
+    Fonte única de dados: Elasticsearch (AtuaCAPES).
+    """
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self._entries: List[RankingEntry] = []
+        self._last_update: Optional[datetime] = None
+        self._lock = asyncio.Lock()
+
+    @property
+    def last_update(self) -> Optional[datetime]:
+        return self._last_update
+
+    def is_ready(self) -> bool:
+        return bool(self._entries)
+
+    async def set_entries(self, entries: List[RankingEntry]) -> None:
+        async with self._lock:
+            self._entries = entries
+            self._last_update = datetime.now()
+
+    def total(self, filtro_ativo: Optional[bool] = None) -> int:
+        if filtro_ativo is None:
+            return len(self._entries)
+        return sum(1 for e in self._entries if e.ativo == filtro_ativo)
+
+    def get_page(
+        self, page: int, size: int, filtro_ativo: Optional[bool] = None
+    ) -> Tuple[int, List[RankingEntry]]:
+        if page < 1:
+            page = 1
+        if size < 1:
+            size = 1
+
+        if filtro_ativo is None:
+            entries = self._entries
+        else:
+            entries = [e for e in self._entries if e.ativo == filtro_ativo]
+
+        total = len(entries)
+        start = (page - 1) * size
+        end = start + size
+        return total, entries[start:end]
+
+    def get_slice(
+        self, offset: int, limit: int, filtro_ativo: Optional[bool] = None
+    ) -> Tuple[int, List[RankingEntry]]:
+        if offset < 0:
+            offset = 0
+        if limit < 1:
+            limit = 1
+
+        if filtro_ativo is None:
+            entries = self._entries
+        else:
+            entries = [e for e in self._entries if e.ativo == filtro_ativo]
+
+        total = len(entries)
+        return total, entries[offset : offset + limit]
+
+    def buscar_por_nome(self, nome: str, limit: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
+        palavras = [p.strip() for p in (nome or "").upper().split() if len(p.strip()) >= 2]
+        if not palavras:
+            return []
+
+        results: List[Dict[str, Any]] = []
+        for e in self._entries:
+            nome_e = (e.nome or "").upper()
+            if all(p in nome_e for p in palavras):
+                results.append(
+                    {
+                        "ID_PESSOA": e.id_pessoa,
+                        "NOME": e.nome,
+                        "POSICAO": e.posicao,
+                        "PONTUACAO_TOTAL": float(e.pontuacao_total),
+                    }
+                )
+                if len(results) >= limit:
+                    break
+        return results
+
+    def get_by_id(self, id_pessoa: int) -> Optional[RankingEntry]:
+        for e in self._entries:
+            if e.id_pessoa == id_pessoa:
+                return e
+        return None
+
+
+ranking_store = RankingStore()

backend/src/infrastructure/repositories/consultor_repository_impl.py

@@ -21,13 +21,12 @@ from ...domain.services.calculador_pontuacao import CalculadorPontuacao
 from ...domain.value_objects.periodo import Periodo, mesclar_periodos
 from ..cache import ranking_cache
 from ..elasticsearch.client import ElasticsearchClient
-from ..oracle.client import OracleClient
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
 class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
-    def __init__(self, es_client: ElasticsearchClient, oracle_client: OracleClient = None):
+    def __init__(self, es_client: ElasticsearchClient, oracle_client=None):
         self.es_client = es_client
         self.oracle_client = oracle_client
         self.calculador = CalculadorPontuacao()
@@ -75,6 +74,8 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
         resultado = []
         for coord in coordenacoes:
             dados_coord = coord.get("dadosCoordenacaoArea", {}) or {}
+            tipo_coord_raw = str(dados_coord.get("tipo", "") or coord.get("nome", "") or "")
+            presidente = "presidente" in tipo_coord_raw.lower()
             inicio = self._parse_date(dados_coord.get("inicioVinculacao")) or self._parse_date(coord.get("inicio"))
             if not inicio:
                 continue
@@ -97,10 +98,38 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
                 periodo=Periodo(inicio=inicio, fim=fim),
                 areas_adicionais=[],
                 ja_coordenou_antes=len(resultado) > 0,
+                presidente=presidente,
             ))
 
         return resultado
 
+    @staticmethod
+    def _inferir_premiacao_tipo(texto: str) -> Optional[str]:
+        """
+        Retorna o tipo de premiação em forma normalizada para uso em selos/hints.
+        """
+        t = (texto or "").lower()
+        if "grande prêmio" in t or "grande premio" in t:
+            return "GP"
+        if "menção" in t or "mencao" in t or "honrosa" in t:
+            return "MENCAO"
+        if "prêmio" in t or "premio" in t:
+            return "PREMIO"
+        return None
+
+    def _tem_coordenacao_ppg(self, atuacoes: List[Dict[str, Any]]) -> bool:
+        """
+        Selo PPG_COORD: marca consultor que possui atuação de gestão/coordenação de programa no ATUACAPES.
+        A pontuação do PPG é reservada (V1), mas o selo é exibido.
+        """
+        for a in atuacoes:
+            if a.get("dadosGestaoPrograma"):
+                return True
+            tipo = str(a.get("tipo", "") or "").lower()
+            if "programa" in tipo and ("coord" in tipo or "gest" in tipo):
+                return True
+        return False
+
     def _extrair_consultoria(self, atuacoes: List[Dict[str, Any]]) -> Optional[Consultoria]:
         consultorias = [a for a in atuacoes if a.get("tipo") in ["Consultor", "Histórico de Consultoria"]]
         if not consultorias:
@@ -248,17 +277,19 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
             dados = a.get("dadosPremiacaoPremio", {}) or a.get("dadosPremio", {}) or {}
             tipo_premiacao = dados.get("tipoPremiacao") or dados.get("premiacao") or ""
             nome_premio = dados.get("nomePremio") or dados.get("evento") or a.get("descricao", "")
+            papel = dados.get("papelPessoa") or dados.get("papel") or None
             ano = dados.get("ano")
             if not ano:
                 inicio = self._parse_date(a.get("inicio"))
                 ano = inicio.year if inicio else datetime.now().year
 
-            tipo_lower = tipo_premiacao.lower()
+            tipo_lower = str(tipo_premiacao).lower()
-            nome_lower = nome_premio.lower()
+            nome_lower = str(nome_premio).lower()
+            tipo_norm = self._inferir_premiacao_tipo(f"{tipo_lower} {nome_lower}")
 
-            if "grande" in nome_lower or "grande" in tipo_lower:
+            if tipo_norm == "GP":
                 codigo = "PREMIACAO"
-            elif "menção" in tipo_lower or "mencao" in tipo_lower or "honrosa" in tipo_lower:
+            elif tipo_norm == "MENCAO":
                 codigo = "MENCAO"
             else:
                 codigo = "PREMIACAO_GP"
@@ -268,6 +299,7 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
                 tipo=tipo_premiacao,
                 nome_premio=nome_premio,
                 ano=ano,
+                papel=papel,
             ))
 
         return premiacoes
@@ -283,10 +315,10 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
             area = dados.get("areaConhecimento", "") or ""
 
             nivel_lower = nivel.lower()
-            if "1a" in nivel_lower or "1b" in nivel_lower or "1c" in nivel_lower or "1d" in nivel_lower:
+            if "1d" in nivel_lower or "2" in nivel_lower:
-                codigo = "BOL_BPQ_SUPERIOR"
+                codigo = "BOL_BPQ_INT"
             else:
-                codigo = "BOL_BPQ_INTERMEDIARIO"
+                codigo = "BOL_BPQ_SUP"
 
             bolsas.append(BolsaCNPQ(
                 codigo=codigo,
@@ -331,6 +363,15 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
 
             dados = a.get("dadosOrientacao", {}) or {}
             nivel = dados.get("nivel", "") or dados.get("tipo", "") or ""
+            premio_texto = (
+                dados.get("premiacao")
+                or dados.get("tipoPremiacao")
+                or dados.get("premio")
+                or dados.get("resultado")
+                or ""
+            )
+            tipo_prem = self._inferir_premiacao_tipo(str(premio_texto))
+            premiada = tipo_prem is not None
             ano = dados.get("ano")
             if not ano:
                 inicio = self._parse_date(a.get("inicio"))
@@ -349,6 +390,9 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
                 tipo=tipo,
                 nivel=nivel,
                 ano=ano,
+                coorientacao=False,
+                premiada=premiada,
+                premiacao_tipo=tipo_prem,
             ))
 
         return orientacoes
@@ -363,6 +407,15 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
 
             dados = a.get("dadosOrientacao", {}) or a.get("dadosCoorientacao", {}) or {}
             nivel = dados.get("nivel", "") or dados.get("tipo", "") or ""
+            premio_texto = (
+                dados.get("premiacao")
+                or dados.get("tipoPremiacao")
+                or dados.get("premio")
+                or dados.get("resultado")
+                or ""
+            )
+            tipo_prem = self._inferir_premiacao_tipo(str(premio_texto))
+            premiada = tipo_prem is not None
             ano = dados.get("ano")
             if not ano:
                 inicio = self._parse_date(a.get("inicio"))
@@ -381,6 +434,9 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
                 tipo=tipo,
                 nivel=nivel,
                 ano=ano,
+                coorientacao=True,
+                premiada=premiada,
+                premiacao_tipo=tipo_prem,
             ))
 
         return coorientacoes
@@ -432,11 +488,13 @@ class ConsultorRepositoryImpl(ConsultorRepository):
         orientacoes = self._extrair_orientacoes(atuacoes)
         coorientacoes = self._extrair_coorientacoes(atuacoes)
         membros_banca = self._extrair_membros_banca(atuacoes)
+        coordenador_ppg = self._tem_coordenacao_ppg(atuacoes)
 
         consultor = Consultor(
             id_pessoa=id_pessoa,
             nome=dados_pessoais.get("nome", "N/A"),
             cpf=dados_pessoais.get("cpf"),
+            coordenador_ppg=coordenador_ppg,
             coordenacoes_capes=coordenacoes_capes,
             consultoria=consultoria,
             inscricoes=inscricoes,

backend/src/interface/api/app.py

@@ -8,13 +8,7 @@ from .routes import router
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 from .config import settings
-from .dependencies import (
+from .dependencies import es_client, get_processar_job
-    es_client,
-    oracle_local_client,
-    oracle_remote_client,
-    get_processar_job,
-    get_popular_componente_b_job,
-)
 from ...application.jobs.scheduler import RankingScheduler
 
 
@@ -22,24 +16,12 @@ from ...application.jobs.scheduler import RankingScheduler
 async def lifespan(app: FastAPI):
     await es_client.connect()
 
-    try:
-        oracle_local_client.connect()
-        logger.info("Oracle LOCAL conectado (Docker)")
-    except Exception as e:
-        logger.warning(f"Oracle LOCAL não conectou: {e}")
-
-    try:
-        oracle_remote_client.connect()
-        logger.info("Oracle REMOTO conectado (CAPES)")
-    except Exception as e:
-        logger.warning(f"Oracle REMOTO não conectou: {e}. Sistema rodando sem Componente B (PPG).")
-
     scheduler = None
     try:
-        job = get_processar_job()
+        if settings.SCHEDULER_ENABLED:
-        job_b = get_popular_componente_b_job()
+            job = get_processar_job()
-        scheduler = RankingScheduler(job, job_componente_b=job_b)
+            scheduler = RankingScheduler(job)
-        await scheduler.iniciar()
+            await scheduler.iniciar(hora_alvo=settings.SCHEDULER_HOUR)
     except Exception as e:
         logger.warning(f"Scheduler não iniciou: {e}")
 
@@ -53,16 +35,6 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
 
     await es_client.close()
 
-    try:
-        oracle_local_client.close()
-    except:
-        pass
-
-    try:
-        oracle_remote_client.close()
-    except:
-        pass
-
 
 app = FastAPI(
     title="Ranking de Consultores CAPES",

backend/src/interface/api/config.py

@@ -10,16 +10,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     ES_INDEX: str = "atuacapes"
     ES_USER: str = ""
     ES_PASSWORD: str = ""
-
+    ES_VERIFY_SSL: bool = True
-    # Oracle LOCAL (Docker) - Para salvar ranking
-    ORACLE_LOCAL_USER: str
-    ORACLE_LOCAL_PASSWORD: str
-    ORACLE_LOCAL_DSN: str
-
-    # Oracle REMOTO (CAPES) - Para ler dados de programas
-    ORACLE_REMOTE_USER: str
-    ORACLE_REMOTE_PASSWORD: str
-    ORACLE_REMOTE_DSN: str
 
     API_HOST: str = "0.0.0.0"
     API_PORT: int = 8000
@@ -28,6 +19,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     CORS_ORIGINS: str = "http://localhost:3000,http://localhost:5173"
 
     LOG_LEVEL: str = "INFO"
+    SCHEDULER_ENABLED: bool = False
+    SCHEDULER_HOUR: int = 3
 
     @property
     def cors_origins_list(self) -> List[str]:

backend/src/interface/api/dependencies.py

@@ -1,9 +1,7 @@
 from ...infrastructure.elasticsearch.client import ElasticsearchClient
-from ...infrastructure.oracle.client import OracleClient
-from ...infrastructure.oracle.ranking_repository import RankingOracleRepository
 from ...infrastructure.repositories.consultor_repository_impl import ConsultorRepositoryImpl
 from ...application.jobs.processar_ranking import ProcessarRankingJob
-from ...application.jobs.popular_componente_b_job import PopularComponenteBJob
+from ...infrastructure.ranking_store import ranking_store, RankingStore
 from .config import settings
 
 
@@ -11,41 +9,23 @@ es_client = ElasticsearchClient(
     url=settings.ES_URL,
     index=settings.ES_INDEX,
     user=settings.ES_USER,
-    password=settings.ES_PASSWORD
+    password=settings.ES_PASSWORD,
-)
+    verify_ssl=settings.ES_VERIFY_SSL,
-
-# Oracle LOCAL (Docker) - Para salvar ranking
-oracle_local_client = OracleClient(
-    user=settings.ORACLE_LOCAL_USER,
-    password=settings.ORACLE_LOCAL_PASSWORD,
-    dsn=settings.ORACLE_LOCAL_DSN
-)
-
-# Oracle REMOTO (CAPES) - Para ler dados de programas
-oracle_remote_client = OracleClient(
-    user=settings.ORACLE_REMOTE_USER,
-    password=settings.ORACLE_REMOTE_PASSWORD,
-    dsn=settings.ORACLE_REMOTE_DSN
 )
 
 _repository: ConsultorRepositoryImpl = None
-_ranking_repository: RankingOracleRepository = None
 _processar_job: ProcessarRankingJob = None
-_popular_b_job: PopularComponenteBJob = None
 
 
 def get_repository() -> ConsultorRepositoryImpl:
     global _repository
     if _repository is None:
-        _repository = ConsultorRepositoryImpl(es_client=es_client, oracle_client=oracle_remote_client)
+        _repository = ConsultorRepositoryImpl(es_client=es_client, oracle_client=None)
     return _repository
 
 
-def get_ranking_repository() -> RankingOracleRepository:
+def get_ranking_store() -> RankingStore:
-    global _ranking_repository
+    return ranking_store
-    if _ranking_repository is None:
-        _ranking_repository = RankingOracleRepository(oracle_client=oracle_local_client)
-    return _ranking_repository
 
 
 def get_processar_job() -> ProcessarRankingJob:
@@ -53,18 +33,6 @@ def get_processar_job() -> ProcessarRankingJob:
     if _processar_job is None:
         _processar_job = ProcessarRankingJob(
             es_client=es_client,
-            oracle_remote_client=oracle_remote_client,
+            ranking_store=ranking_store,
-            oracle_local_client=oracle_local_client,
-            ranking_repo=get_ranking_repository()
         )
     return _processar_job
-
-
-def get_popular_componente_b_job() -> PopularComponenteBJob:
-    global _popular_b_job
-    if _popular_b_job is None:
-        _popular_b_job = PopularComponenteBJob(
-            oracle_local_client=oracle_local_client,
-            oracle_remote_client=oracle_remote_client
-        )
-    return _popular_b_job

backend/src/interface/api/routes.py

@@ -1,9 +1,10 @@
-from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query, BackgroundTasks
+import asyncio
+
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
 from typing import Optional, List
 
 from ...application.use_cases.obter_ranking import ObterRankingUseCase
 from ...application.use_cases.obter_consultor import ObterConsultorUseCase
-from ...application.mappers import RankingMapper
 from ...infrastructure.repositories.consultor_repository_impl import ConsultorRepositoryImpl
 from ..schemas.consultor_schema import (
     RankingResponseSchema,
@@ -20,7 +21,7 @@ from ..schemas.ranking_schema import (
     ProcessarRankingResponseSchema,
     ConsultaNomeSchema,
 )
-from .dependencies import get_repository, get_ranking_repository, get_processar_job
+from .dependencies import get_repository, get_ranking_store, get_processar_job
 from ...application.jobs.job_status import job_status
 
 router = APIRouter(prefix="/api/v1", tags=["ranking"])
@@ -34,19 +35,34 @@ async def obter_ranking(
         default=None, description="Filtrar por bloco (a, c, d)"
     ),
     repository: ConsultorRepositoryImpl = Depends(get_repository),
+    store = Depends(get_ranking_store),
 ):
+    if store.is_ready():
+        total, entries = store.get_slice(offset=offset, limit=limite)
+        consultores_schema = [
+            ConsultorResumoSchema(
+                id_pessoa=e.id_pessoa,
+                nome=e.nome,
+                anos_atuacao=e.anos_atuacao,
+                ativo=e.ativo,
+                veterano=e.anos_atuacao >= 10,
+                pontuacao_total=e.pontuacao_total,
+                bloco_a=e.bloco_a,
+                bloco_c=e.bloco_c,
+                bloco_d=e.bloco_d,
+                rank=e.posicao,
+            )
+            for e in entries
+        ]
+        return RankingResponseSchema(
+            total=total, limite=limite, offset=offset, consultores=consultores_schema
+        )
+
     use_case = ObterRankingUseCase(repository=repository)
     consultores_dto = await use_case.executar(limite=limite, componente=componente)
-
     total = await repository.contar_total()
-
+    consultores_schema = [ConsultorResumoSchema(**vars(dto)) for dto in consultores_dto]
-    consultores_schema = [
+    return RankingResponseSchema(total=total, limite=limite, offset=offset, consultores=consultores_schema)
-        ConsultorResumoSchema(**vars(dto)) for dto in consultores_dto
-    ]
-
-    return RankingResponseSchema(
-        total=total, limite=limite, offset=offset, consultores=consultores_schema
-    )
 
 
 @router.get("/ranking/detalhado", response_model=RankingDetalhadoResponseSchema)
@@ -73,9 +89,15 @@ async def obter_ranking_detalhado(
 async def obter_consultor(
     id_pessoa: int,
     repository: ConsultorRepositoryImpl = Depends(get_repository),
+    store = Depends(get_ranking_store),
 ):
     use_case = ObterConsultorUseCase(repository=repository)
-    consultor = await use_case.executar(id_pessoa=id_pessoa)
+    rank = None
+    if store.is_ready():
+        found = store.get_by_id(id_pessoa)
+        rank = found.posicao if found else None
+
+    consultor = await use_case.executar(id_pessoa=id_pessoa, rank=rank)
 
     if not consultor:
         raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Consultor {id_pessoa} não encontrado")
@@ -93,14 +115,46 @@ async def ranking_paginado(
     page: int = Query(default=1, ge=1, description="Número da página"),
     size: int = Query(default=50, ge=1, le=1000, description="Tamanho da página (máx 1000)"),
     ativo: Optional[bool] = Query(default=None, description="Filtrar por status ativo"),
-    ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
+    store = Depends(get_ranking_store),
 ):
-    total = ranking_repo.contar_total(filtro_ativo=ativo)
+    if not store.is_ready():
-    consultores = ranking_repo.buscar_paginado(page=page, size=size, filtro_ativo=ativo)
+        raise HTTPException(
+            status_code=503,
+            detail="Ranking ainda não foi processado. Execute POST /api/v1/ranking/processar.",
+        )
+
+    total, entries = store.get_page(page=page, size=size, filtro_ativo=ativo)
 
     total_pages = (total + size - 1) // size
 
-    consultores_schema = [RankingMapper.consultor_ranking_to_schema(c) for c in consultores]
+    consultores_schema = []
+    for e in entries:
+        d = e.detalhes
+        consultores_schema.append(
+            ConsultorRankingResumoSchema(
+                id_pessoa=e.id_pessoa,
+                nome=e.nome,
+                posicao=e.posicao,
+                pontuacao_total=float(e.pontuacao_total),
+                bloco_a=float(e.bloco_a),
+                bloco_b=float(e.bloco_b),
+                bloco_c=float(e.bloco_c),
+                bloco_d=float(e.bloco_d),
+                ativo=e.ativo,
+                anos_atuacao=float(e.anos_atuacao),
+                coordenador_ppg=bool(d.get("coordenador_ppg", False)),
+                consultoria=d.get("consultoria"),
+                coordenacoes_capes=d.get("coordenacoes_capes"),
+                inscricoes=d.get("inscricoes"),
+                avaliacoes_comissao=d.get("avaliacoes_comissao"),
+                premiacoes=d.get("premiacoes"),
+                bolsas_cnpq=d.get("bolsas_cnpq"),
+                participacoes=d.get("participacoes"),
+                orientacoes=d.get("orientacoes"),
+                membros_banca=d.get("membros_banca"),
+                pontuacao=d.get("pontuacao"),
+            )
+        )
 
     return RankingPaginadoResponseSchema(
         total=total,
@@ -115,9 +169,15 @@ async def ranking_paginado(
 async def buscar_por_nome(
     nome: str = Query(..., min_length=3, description="Nome (ou parte) para buscar"),
     limit: int = Query(default=5, ge=1, le=20, description="Limite de resultados"),
-    ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
+    store = Depends(get_ranking_store),
 ):
-    resultados = ranking_repo.buscar_por_nome(nome=nome, limit=limit)
+    if not store.is_ready():
+        raise HTTPException(
+            status_code=503,
+            detail="Ranking ainda não foi processado. Execute POST /api/v1/ranking/processar.",
+        )
+
+    resultados = store.buscar_por_nome(nome=nome, limit=limit)
     return [
         ConsultaNomeSchema(
             id_pessoa=r["ID_PESSOA"],
@@ -131,10 +191,53 @@ async def buscar_por_nome(
 
 @router.get("/ranking/estatisticas", response_model=EstatisticasRankingSchema)
 async def ranking_estatisticas(
-    ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
+    store = Depends(get_ranking_store),
 ):
-    estatisticas = ranking_repo.obter_estatisticas()
+    if not store.is_ready():
-    distribuicao = ranking_repo.obter_distribuicao()
+        raise HTTPException(
+            status_code=503,
+            detail="Ranking ainda não foi processado. Execute POST /api/v1/ranking/processar.",
+        )
+
+    total = store.total()
+    ativos = store.total(filtro_ativo=True)
+    inativos = total - ativos
+    entries = store.get_page(page=1, size=total)[1] if total else []
+    totais = [e.pontuacao_total for e in entries]
+    distribuicao = []
+    if total:
+        buckets = [
+            ("800+", lambda x: x >= 800),
+            ("600-799", lambda x: 600 <= x < 800),
+            ("400-599", lambda x: 400 <= x < 600),
+            ("200-399", lambda x: 200 <= x < 400),
+            ("0-199", lambda x: x < 200),
+        ]
+        for faixa, pred in buckets:
+            qtd = sum(1 for x in totais if pred(x))
+            distribuicao.append(
+                {
+                    "faixa": faixa,
+                    "quantidade": qtd,
+                    "percentual": round((qtd * 100.0 / total), 2) if total else 0,
+                }
+            )
+
+    estatisticas = {
+        "total_consultores": total,
+        "total_ativos": ativos,
+        "total_inativos": inativos,
+        "ultima_atualizacao": store.last_update.isoformat() if store.last_update else None,
+        "pontuacao_media": (sum(totais) / total) if total else 0,
+        "pontuacao_maxima": max(totais) if totais else 0,
+        "pontuacao_minima": min(totais) if totais else 0,
+        "media_componentes": {
+            "a": (sum(e.bloco_a for e in entries) / total) if total else 0,
+            "b": (sum(e.bloco_b for e in entries) / total) if total else 0,
+            "c": (sum(e.bloco_c for e in entries) / total) if total else 0,
+            "d": (sum(e.bloco_d for e in entries) / total) if total else 0,
+        },
+    }
 
     return EstatisticasRankingSchema(
         total_consultores=estatisticas.get("total_consultores", 0),
@@ -156,14 +259,13 @@ async def status_processamento():
 
 @router.post("/ranking/processar", response_model=ProcessarRankingResponseSchema)
 async def processar_ranking(
-    background_tasks: BackgroundTasks,
     request: ProcessarRankingRequestSchema = ProcessarRankingRequestSchema(),
     job = Depends(get_processar_job),
 ):
     if job_status.is_running:
         raise HTTPException(status_code=409, detail="Job já está em execução")
 
-    background_tasks.add_task(job.executar, limpar_antes=request.limpar_antes)
+    asyncio.create_task(job.executar(limpar_antes=request.limpar_antes))
 
     return ProcessarRankingResponseSchema(
         sucesso=True,

backend/src/interface/schemas/consultor_schema.py

@@ -16,6 +16,7 @@ class CoordenacaoCapesSchema(BaseModel):
     periodo: PeriodoSchema
     areas_adicionais: List[str]
     ja_coordenou_antes: bool
+    presidente: bool = False
 
 
 class ConsultoriaSchema(BaseModel):
@@ -48,6 +49,7 @@ class PremiacaoSchema(BaseModel):
     tipo: str
     nome_premio: str
     ano: int
+    papel: Optional[str] = None
 
 
 class BolsaCNPQSchema(BaseModel):
@@ -68,6 +70,9 @@ class OrientacaoSchema(BaseModel):
     tipo: str
     nivel: str
     ano: Optional[int] = None
+    coorientacao: bool = False
+    premiada: bool = False
+    premiacao_tipo: Optional[str] = None
 
 
 class MembroBancaSchema(BaseModel):
@@ -115,10 +120,10 @@ class ConsultorResumoSchema(BaseModel):
 class ConsultorDetalhadoSchema(BaseModel):
     id_pessoa: int
     nome: str
-    cpf: Optional[str] = None
     anos_atuacao: float
     ativo: bool
     veterano: bool
+    coordenador_ppg: bool = False
     coordenacoes_capes: List[CoordenacaoCapesSchema]
     consultoria: Optional[ConsultoriaSchema] = None
     inscricoes: List[InscricaoSchema]

backend/src/interface/schemas/ranking_schema.py

@@ -14,6 +14,7 @@ class ConsultorRankingResumoSchema(BaseModel):
     bloco_d: float
     ativo: bool
     anos_atuacao: float
+    coordenador_ppg: Optional[bool] = None
     consultoria: Optional[dict] = None
     coordenacoes_capes: Optional[list] = None
     inscricoes: Optional[list] = None

docker-compose.yml

@@ -22,9 +22,6 @@ services:
       - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
     networks:
       - shared_network
-    depends_on:
-      oracle18c:
-        condition: service_healthy
     restart: unless-stopped
 
   frontend:
@@ -47,32 +44,6 @@ services:
       - shared_network
     restart: unless-stopped
 
-  oracle18c:
-      container_name: mqapilc_oracle18c
-      image: gvenzl/oracle-xe:18-slim
-      environment:
-        - ORACLE_PASSWORD=local123
-        - ORACLE_CHARACTERSET=AL32UTF8
-        - APP_USER=local123
-        - APP_USER_PASSWORD=local123
-        - TZ=America/Sao_Paulo
-      ports:
-        - "1521:1521"
-        - "5500:5500"
-      volumes:
-        - oracle_data:/opt/oracle/oradata
-      healthcheck:
-        test: ["CMD", "bash", "-c", "echo 'SELECT 1 FROM DUAL;' | sqlplus -s SYSTEM/\"$${ORACLE_PASSWORD}\"@localhost:1521/XEPDB1"]
-        interval: 30s
-        timeout: 10s
-        retries: 20
-      networks:
-        - shared_network    
-
 networks:
   shared_network:
     external: true
-
-volumes:
-  oracle_data:
-    driver: local

scripts/reload_atuacapes.sh

@@ -15,7 +15,7 @@ for i in {1..30}; do
   if docker compose exec backend python - <<'PY' >/dev/null 2>&1; then
 import httpx, sys
 try:
-    r = httpx.get("http://localhost:8000/api/v1/health", verify=False, timeout=15)
+    r = httpx.get("http://localhost:8000/api/v1/health", timeout=15)
     if r.status_code == 200:
         sys.exit(0)
 except Exception:
@@ -36,7 +36,7 @@ done
 echo "[4/5] Disparando job do ranking (limpar_antes=true)..."
 docker compose exec backend python - <<'PY'
 import httpx
-client = httpx.Client(verify=False, timeout=120)
+client = httpx.Client(timeout=120)
 resp = client.post("http://localhost:8000/api/v1/ranking/processar", json={"limpar_antes": True})
 print("POST /api/v1/ranking/processar ->", resp.status_code, resp.text)
 PY
@@ -44,7 +44,7 @@ PY
 echo "[5/5] Acompanhando status até finalizar..."
 docker compose exec backend python - <<'PY'
 import httpx, time
-client = httpx.Client(verify=False, timeout=120)
+client = httpx.Client(timeout=120)
 while True:
     r = client.get("http://localhost:8000/api/v1/ranking/status")
     data = r.json()

start-ngrok.sh

@@ -17,7 +17,7 @@ pkill -f "ngrok http 5173" 2>/dev/null
 echo "[4/5] Criando rede e subindo containers..."
 docker network create shared_network 2>/dev/null
 docker compose up -d backend frontend
-echo "Aguardando backend subir (e Oracle ficar healthy)..."
+echo "Aguardando backend subir..."
 sleep 10
 docker compose up -d backend frontend >/dev/null
 
@@ -33,9 +33,6 @@ if ! docker ps | grep -q ranking_frontend; then
     exit 1
 fi
 
-echo "[4b/5] Rodando bootstrap do ranking dentro do backend..."
-docker exec ranking_backend bash -lc "ORACLE_LOCAL_DSN=oracle18c:1521/XEPDB1 /app/scripts/bootstrap_ranking.sh"
-
 echo "[5/5] Iniciando ngrok..."
 ngrok http 5173 --log=stdout > /tmp/ngrok-ranking.log 2>&1 &