feat: adicionar sistema de sugestao de consultores por tema

- Novo endpoint GET /api/v1/consultores/sugerir com busca por tema
- Busca inteligente em areas de avaliacao, conhecimento e pesquisa
- Filtro por consultores ativos e area de avaliacao especifica
- Endpoint GET /api/v1/consultores/areas-avaliacao com lista de areas
- Novo componente SugerirConsultores no frontend
- Botao 'Sugerir por Tema' integrado na interface principal
- Score de match baseado em relevancia do tema e experiencia

backend/src/interface/api/routes.py

@@ -24,6 +24,9 @@ from ..schemas.ranking_schema import (
     ProcessarRankingResponseSchema,
     ConsultaNomeSchema,
     PosicaoRankingSchema,
+    SugestaoConsultorSchema,
+    SugerirConsultoresResponseSchema,
+    AreaAvaliacaoSchema,
 )
 from .dependencies import get_repository, get_ranking_store, get_processar_job, get_es_client
 from ...infrastructure.elasticsearch.client import ElasticsearchClient
@@ -410,3 +413,99 @@ async def exportar_ficha_pdf(
             "Content-Disposition": f'attachment; filename="{nome_arquivo}"'
         }
     )
+
+
+@router.get("/consultores/sugerir", response_model=SugerirConsultoresResponseSchema)
+async def sugerir_consultores(
+    tema: str = Query(..., min_length=2, description="Tema ou assunto para buscar consultores"),
+    area_avaliacao: Optional[str] = Query(None, description="Filtrar por area de avaliacao especifica"),
+    apenas_ativos: bool = Query(True, description="Filtrar apenas consultores ativos"),
+    quantidade: int = Query(20, ge=1, le=100, description="Quantidade maxima de sugestoes"),
+    es_client: ElasticsearchClient = Depends(get_es_client),
+    store = Depends(get_ranking_store),
+):
+    try:
+        resultados = await es_client.sugerir_consultores(
+            tema=tema,
+            area_avaliacao=area_avaliacao,
+            apenas_ativos=apenas_ativos,
+            size=quantidade
+        )
+
+        consultores = []
+        for doc in resultados:
+            id_pessoa = doc.get("id")
+            nome = doc.get("dadosPessoais", {}).get("nome", "")
+            score_match = doc.get("_score_match", 0)
+
+            areas_avaliacao = set()
+            areas_conhecimento = set()
+            linhas_pesquisa = set()
+            situacao = ""
+            ies = None
+            foi_coordenador = False
+            foi_premiado = False
+
+            for atuacao in doc.get("atuacoes", []):
+                tipo = atuacao.get("tipo", "")
+
+                if tipo == "Consultor":
+                    dados = atuacao.get("dadosConsultoria", {})
+                    situacao = dados.get("situacaoConsultoria", "")
+                    if dados.get("ies"):
+                        ies = dados["ies"].get("sigla") or dados["ies"].get("nome")
+
+                    for area in dados.get("areaConhecimentoPos", []):
+                        if area.get("nome"):
+                            areas_conhecimento.add(area["nome"])
+                        area_aval = area.get("areaAvaliacao", {})
+                        if area_aval and area_aval.get("nome"):
+                            areas_avaliacao.add(area_aval["nome"])
+
+                    for pesq in dados.get("areaPesquisa", []):
+                        if pesq.get("descricao"):
+                            linhas_pesquisa.add(pesq["descricao"])
+
+                elif "Coordenação" in tipo:
+                    foi_coordenador = True
+
+                elif "Premiação" in tipo:
+                    foi_premiado = True
+
+            posicao_ranking = None
+            if store.is_ready():
+                entry = store.get_by_id(id_pessoa)
+                if entry:
+                    posicao_ranking = entry.posicao
+
+            consultores.append(SugestaoConsultorSchema(
+                id_pessoa=id_pessoa,
+                nome=nome,
+                score_match=score_match,
+                areas_avaliacao=list(areas_avaliacao),
+                areas_conhecimento=list(areas_conhecimento),
+                linhas_pesquisa=list(linhas_pesquisa),
+                situacao=situacao,
+                ies=ies,
+                foi_coordenador=foi_coordenador,
+                foi_premiado=foi_premiado,
+            ))
+
+        return SugerirConsultoresResponseSchema(
+            tema_buscado=tema,
+            total_encontrados=len(consultores),
+            consultores=consultores
+        )
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erro ao sugerir consultores: {str(e)}")
+
+
+@router.get("/consultores/areas-avaliacao", response_model=List[AreaAvaliacaoSchema])
+async def listar_areas_avaliacao(
+    es_client: ElasticsearchClient = Depends(get_es_client),
+):
+    try:
+        areas = await es_client.listar_areas_avaliacao()
+        return [AreaAvaliacaoSchema(**a) for a in areas]
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erro ao listar areas de avaliacao: {str(e)}")