Finance AI Cockpit (n8n + PostgreSQL + RAG)
Budget: $250 – $750 USD
Título
Implantação de Cockpit Estratégico Financeiro com IA (n8n + PostgreSQL + RAG)
Descrição do projeto
Estamos buscando um(a) freelancer com experiência sólida em dados, automação e IA aplicada para implementar um Cockpit Estratégico Financeiro para um grupo empresarial com múltiplas empresas.
O projeto tem como objetivo criar uma camada única de dados confiáveis, com atualização diária automatizada, dashboard executivo e uma interface de consulta via IA.
(Preferência por profissionais brasileiros ou fluentes em português do Brasil)
Escopo geral
A solução envolve:
Consolidação de dados financeiros de múltiplas empresas
Automação de pipelines com ingestão diária
Estruturação de banco de dados central
Criação de dashboard executivo
Implementação de camada de IA com RAG (LLM + dados reais)
Sistema com controle de acesso, auditoria e alta confiabilidade
Stack principal (obrigatório)
n8n (orquestração de workflows)
PostgreSQL (preferencialmente v16)
pgvector (embeddings / busca vetorial)
APIs (integrações externas)
LLM (Claude ou similar via API)
Ferramenta de dashboard (Metabase ou Superset)
Fases do projeto
Fase 1 — Consolidação e automação de dados
Ingestão de dados via planilhas (Excel)
Validação de schema
Pipeline automatizado com:
retry
logs
tratamento de erros (quarentena)
Carga histórica (mínimo 12 meses)
Banco de dados estruturado
Critério de sucesso:
Pipeline rodando por 10 dias seguidos sem intervenção manual
Fase 2 — Inteligência e IA
Cálculo de KPIs e consolidação financeira
Implementação de RAG (LLM + dados estruturados)
Integração com pgvector
Interface de perguntas em linguagem natural
Auditoria de respostas da IA
Controle de acesso (RBAC)
Critério de sucesso:
Responder perguntas executivas em menos de 30s com dados confiáveis
Fase 3 — Integração com ERP
Integração direta com ERP (API ou banco)
Substituição de planilhas
Evolução da arquitetura sem retrabalho
Entregáveis esperados
Workflows n8n completos e documentados
Banco PostgreSQL estruturado
Scripts e queries organizados
Pipeline de embeddings funcional
Integração com LLM via API
Dashboard executivo funcional
Documentação técnica (essencial)
Orientação para operação (runbook)
Diferenciais importantes
Experiência com arquitetura de dados robusta (não só scripts simples)
Experiência com RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Conhecimento em confiabilidade de pipelines (logs, retries, validação)
Experiência com dados financeiros ou BI executivo
Experiência com LGPD / anonimização de dados (diferencial)
Perfil desejado
Procuramos alguém que:
Pense como engenheiro de dados, não só desenvolvedor
Tenha preocupação com qualidade, auditoria e confiabilidade
Consiga trabalhar com arquitetura e não só execução
Tenha boa comunicação (explicar decisões técnicas)
Como se candidatar
Por favor envie:
Projetos semelhantes (especialmente com dados + automação + IA)
Stack utilizada
Seu papel no projeto
Disponibilidade estimada
Valor por fase ou projeto completo
Observações
O projeto poderá evoluir para contrato de longo prazo (manutenção e evolução)
Buscamos qualidade técnica acima de preço baixo
Implantação de Cockpit Estratégico Financeiro com IA (n8n + PostgreSQL + RAG)
Descrição do projeto
Estamos buscando um(a) freelancer com experiência sólida em dados, automação e IA aplicada para implementar um Cockpit Estratégico Financeiro para um grupo empresarial com múltiplas empresas.
O projeto tem como objetivo criar uma camada única de dados confiáveis, com atualização diária automatizada, dashboard executivo e uma interface de consulta via IA.
(Preferência por profissionais brasileiros ou fluentes em português do Brasil)
Escopo geral
A solução envolve:
Consolidação de dados financeiros de múltiplas empresas
Automação de pipelines com ingestão diária
Estruturação de banco de dados central
Criação de dashboard executivo
Implementação de camada de IA com RAG (LLM + dados reais)
Sistema com controle de acesso, auditoria e alta confiabilidade
Stack principal (obrigatório)
n8n (orquestração de workflows)
PostgreSQL (preferencialmente v16)
pgvector (embeddings / busca vetorial)
APIs (integrações externas)
LLM (Claude ou similar via API)
Ferramenta de dashboard (Metabase ou Superset)
Fases do projeto
Fase 1 — Consolidação e automação de dados
Ingestão de dados via planilhas (Excel)
Validação de schema
Pipeline automatizado com:
retry
logs
tratamento de erros (quarentena)
Carga histórica (mínimo 12 meses)
Banco de dados estruturado
Critério de sucesso:
Pipeline rodando por 10 dias seguidos sem intervenção manual
Fase 2 — Inteligência e IA
Cálculo de KPIs e consolidação financeira
Implementação de RAG (LLM + dados estruturados)
Integração com pgvector
Interface de perguntas em linguagem natural
Auditoria de respostas da IA
Controle de acesso (RBAC)
Critério de sucesso:
Responder perguntas executivas em menos de 30s com dados confiáveis
Fase 3 — Integração com ERP
Integração direta com ERP (API ou banco)
Substituição de planilhas
Evolução da arquitetura sem retrabalho
Entregáveis esperados
Workflows n8n completos e documentados
Banco PostgreSQL estruturado
Scripts e queries organizados
Pipeline de embeddings funcional
Integração com LLM via API
Dashboard executivo funcional
Documentação técnica (essencial)
Orientação para operação (runbook)
Diferenciais importantes
Experiência com arquitetura de dados robusta (não só scripts simples)
Experiência com RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Conhecimento em confiabilidade de pipelines (logs, retries, validação)
Experiência com dados financeiros ou BI executivo
Experiência com LGPD / anonimização de dados (diferencial)
Perfil desejado
Procuramos alguém que:
Pense como engenheiro de dados, não só desenvolvedor
Tenha preocupação com qualidade, auditoria e confiabilidade
Consiga trabalhar com arquitetura e não só execução
Tenha boa comunicação (explicar decisões técnicas)
Como se candidatar
Por favor envie:
Projetos semelhantes (especialmente com dados + automação + IA)
Stack utilizada
Seu papel no projeto
Disponibilidade estimada
Valor por fase ou projeto completo
Observações
O projeto poderá evoluir para contrato de longo prazo (manutenção e evolução)
Buscamos qualidade técnica acima de preço baixo