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Criar um sistema de análise de impacto tarifário e otimização de compras internacionais com previsão baseada em inteligência artificial. O projeto visa automatizar a análise de tarifas de importação/exportação, prever alterações tarifárias e sugerir estratégias de compras para reduzir custos.O… Expandir software deverá ser capaz de:• Ler e interpretar tarifas de importação/exportação a partir do Harmonized Tariff Schedule (HTSUS) e outras bases de dados.• Identificar produtos impactados por tarifas comparando códigos HS de produtos com as regras tarifárias.• Calcular o impacto financeiro com base nas taxas aplicadas a cada produto, considerando diferentes fornecedores e países de origem.• Fornecer previsões futuras de tarifas usando Machine Learning (LSTM, ARIMA, ou XGBoost) com base em dados históricos.• Sugerir estratégias de compra inteligentes, comparando fornecedores locais vs. internacionais e considerando cenários tarifários.• Gerar relatórios automatizados e dashboards para análise rápida dos impactos tarifários.Habilidades necessárias:• Experiência com automação de análise de dados• Conhecimento em Machine Learning aplicado a previsões financeiras• Capacidade de integrar APIs para buscar tarifas em tempo real• Boa documentação do código e capacidade de trabalho remoto e assíncronoBibliotecas e frameworks:• Data Processing & Automation: • pandas, numpy - Manipulação de dados. • pdfplumber - Extração de informações de PDFs de tarifas. • requests - Consumo de APIs externas para buscar tarifas atualizadas.• Machine Learning & Forecasting: • scikit-learn - Modelos de aprendizado de máquina. • tensorflow / keras - Implementação de LSTM para previsões tarifárias. • statsmodels - Modelos estatísticos (ARIMA).• Data Visualization & Dashboards: • matplotlib, seaborn - Gráficos de análise. • plotly, dash, streamlit - Construção de interface visual interativa.• APIs & Web Scraping: • BeautifulSoup / Selenium - Extração de dados da web se necessário. • FastAPI ou Flask - Para criar endpoints REST, caso seja necessário.Etapas do desenvolvimento:1. Coletar e estruturar os dados • Importar dados de tarifas e histórico de preços. • Criar banco de dados para armazenar regras tarifárias e previsões.2. Desenvolver análise de impacto tarifário • Implementar match automático entre produtos e tarifas. • Criar ferramenta de cálculo do custo total considerando tarifas.3. Criar algoritmo de previsão de tarifas • Implementar modelo de Machine Learning para prever oscilações. • Ajustar parametrizações para otimizar previsões.4. Construir um dashboard para análise e tomada de decisão • Criar visualização dos impactos tarifários por país e fornecedor. • Gerar relatórios automatizados para tomada de decisão.5. Testes e otimizações • Garantir precisão da previsão tarifária. • Ajustar modelos para diferentes categorias de produtos.Entregáveis:• Código-fonte documentado e modularizado.• Modelos de previsão treinados e ajustados.• Interface gráfica interativa.• Documentação técnica explicando o funcionamento do sistema. Esconder