feat: Implementa job de ranking para 300k consultores

Backend:
- Adiciona Scroll API no cliente Elasticsearch para processar todos os 300k+ consultores
- Cria tabela TB_RANKING_CONSULTOR no Oracle para ranking pré-calculado
- Implementa job de processamento com APScheduler (diário às 3h)
- Adiciona endpoints: /ranking/paginado, /ranking/status, /ranking/processar, /ranking/estatisticas
- Repository Oracle com paginação eficiente via ROW_NUMBER
- Status do job com progresso em tempo real (polling)
- Leitura automática de LOBs no OracleClient

Frontend:
- Componente RankingPaginado com paginação completa
- Barra de progresso do job em tempo real
- Botão para reprocessar ranking
- Alternância entre Top N (rápido) e Ranking Completo (300k)

Infraestrutura:
- Docker compose com depends_on para garantir Oracle disponível
- Schema SQL com procedure SP_ATUALIZAR_POSICOES
- Índices otimizados para paginação

backend/src/interface/api/routes.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query, BackgroundTasks
 from typing import Optional
 
 from ...application.use_cases.obter_ranking import ObterRankingUseCase
@@ -10,7 +10,16 @@ from ..schemas.consultor_schema import (
     ConsultorDetalhadoSchema,
     ConsultorResumoSchema,
 )
-from .dependencies import get_repository
+from ..schemas.ranking_schema import (
+    RankingPaginadoResponseSchema,
+    ConsultorRankingResumoSchema,
+    EstatisticasRankingSchema,
+    JobStatusSchema,
+    ProcessarRankingRequestSchema,
+    ProcessarRankingResponseSchema,
+)
+from .dependencies import get_repository, get_ranking_repository, get_processar_job
+from ...application.jobs.job_status import job_status
 
 router = APIRouter(prefix="/api/v1", tags=["ranking"])
 
@@ -75,3 +84,88 @@ async def obter_consultor(
 @router.get("/health")
 async def health_check():
     return {"status": "ok", "message": "API Ranking CAPES funcionando"}
+
+
+@router.get("/ranking/paginado", response_model=RankingPaginadoResponseSchema)
+async def ranking_paginado(
+    page: int = Query(default=1, ge=1, description="Número da página"),
+    size: int = Query(default=50, ge=1, le=100, description="Tamanho da página"),
+    ativo: Optional[bool] = Query(default=None, description="Filtrar por status ativo"),
+    ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
+):
+    """
+    Retorna ranking paginado do Oracle (pré-calculado).
+    """
+    total = ranking_repo.contar_total(filtro_ativo=ativo)
+    consultores = ranking_repo.buscar_paginado(page=page, size=size, filtro_ativo=ativo)
+
+    total_pages = (total + size - 1) // size
+
+    consultores_schema = [
+        ConsultorRankingResumoSchema(
+            id_pessoa=c.id_pessoa,
+            nome=c.nome,
+            posicao=c.posicao,
+            pontuacao_total=c.pontuacao_total,
+            componente_a=c.componente_a,
+            componente_b=c.componente_b,
+            componente_c=c.componente_c,
+            componente_d=c.componente_d,
+            ativo=c.ativo,
+            anos_atuacao=c.anos_atuacao
+        )
+        for c in consultores
+    ]
+
+    return RankingPaginadoResponseSchema(
+        total=total,
+        page=page,
+        size=size,
+        total_pages=total_pages,
+        consultores=consultores_schema
+    )
+
+
+@router.get("/ranking/estatisticas", response_model=EstatisticasRankingSchema)
+async def ranking_estatisticas(
+    ranking_repo = Depends(get_ranking_repository),
+):
+    """
+    Retorna estatísticas do ranking.
+    """
+    estatisticas = ranking_repo.obter_estatisticas()
+    distribuicao = ranking_repo.obter_distribuicao()
+
+    return EstatisticasRankingSchema(
+        **estatisticas,
+        distribuicao=distribuicao
+    )
+
+
+@router.get("/ranking/status", response_model=JobStatusSchema)
+async def status_processamento():
+    """
+    Retorna o status do job de processamento do ranking.
+    """
+    return JobStatusSchema(**job_status.to_dict())
+
+
+@router.post("/ranking/processar", response_model=ProcessarRankingResponseSchema)
+async def processar_ranking(
+    background_tasks: BackgroundTasks,
+    request: ProcessarRankingRequestSchema = ProcessarRankingRequestSchema(),
+    job = Depends(get_processar_job),
+):
+    """
+    Dispara o processamento do ranking em background.
+    """
+    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)
+
+    return ProcessarRankingResponseSchema(
+        sucesso=True,
+        mensagem="Processamento do ranking iniciado em background",
+        job_id="ranking_job"
+    )