~35 Airflow DAGs, tagged by role — download, consolidation, report, audit — with a sensor-style DAG polling state every five minutes and triggering what's ready. Three kinds of source: an RPA pipeline built on Page Object Model patterns for the administrator's portal, REST/GraphQL clients for custodian APIs, and a standalone loader package for public macro data.

~35 DAGs do Airflow, tagueadas por papel — download, consolidação, relatório, auditoria — com uma DAG estilo sensor consultando o estado a cada cinco minutos e disparando o que estiver pronto. Três tipos de fonte: um pipeline de RPA construído sobre o padrão Page Object Model para o portal da administradora, clientes REST/GraphQL para APIs custodiais, e um pacote de loaders standalone para dados macro públicos.

• Custodian REST/GraphQL endpoints for positions and cash statements.
• Endpoints REST/GraphQL custodiais de posições e demonstrativos de caixa.
• Public macro feeds (BCB, IBGE, CVM, CAGED, Tesouro) for context.
• Feeds macro públicos (BCB, IBGE, CVM, CAGED, Tesouro) para contexto.
• Selenium RPA built on Page Object Model patterns where no API exists.
• RPA com Selenium e Page Object Model onde não existe API.

A three-tier, immutable file lake (raw → reference/manual → consolidated), with idempotency and backfill driven by a JSON manifest per pipeline. Every intermediate state is a file a human can open and diff.

Um lake de arquivos imutável em três camadas (raw → referência/manual → consolidado), com idempotência e backfill conduzidos por um manifest JSON por pipeline. Todo estado intermediário é um arquivo que um humano pode abrir e comparar.

Caught, via a sanity check born from a real incident: an administrator migration where BR/US number-format ambiguity inflated figures roughly 100×.

Pego por uma checagem de sanidade nascida de um incidente real: uma migração de administradora em que a ambiguidade de formato de número BR/US inflou valores em cerca de 100×.

Table-driven amortization: each receivable's settlement rule lives in a spreadsheet, not in code, so a new asset type is an edit an analyst can make. IRR by numerical root-finding over the projected schedule, a senior/subordinated waterfall, and an audit DAG that flags assets with no matching rule before the 10am liquidity report.

Amortização orientada a dados: a regra de liquidação de cada recebível vive numa planilha, não no código, então um tipo de ativo novo é uma edição que um analista consegue fazer. TIR por busca numérica de raiz sobre o cronograma projetado, uma cascata sênior/subordinada, e uma DAG de auditoria que sinaliza ativos sem regra correspondente antes do relatório de liquidez das 10h.

No unit test suite — correctness is enforced at runtime instead: six named consistency checks on every load, a version-diff audit that catches silent restatements, and a compliance engine with a hand-written recursive-descent rule parser (no eval()) whose history is append-only by design.

Sem suíte de testes unitários — a correção é garantida em tempo de execução: seis checagens de consistência nomeadas em toda carga, uma auditoria de version-diff que pega reapresentações silenciosas, e um motor de enquadramento com um parser de regras recursivo-descendente escrito à mão (sem eval()) cujo histórico é append-only por desenho.

Two classifiers (cross-sectional and walk-forward, out-of-time), plus a survival model answering "how long until it stops paying," cross-checked against public fiscal filings for the counterparties behind the payroll deductions. Honestly offline and exploratory — reviewed by a person, not wired into a daily DAG.

Dois classificadores (cross-sectional e walk-forward, out-of-time), mais um modelo de sobrevivência respondendo "até quando continua pagando", cruzado com prestações de contas fiscais públicas das contrapartes por trás dos descontos em folha. Honestamente offline e exploratório — revisado por uma pessoa, não conectado a uma DAG diária.

Six report generators (aging, concentration, liquidity, receivables flow, payment performance, compliance) render as self-contained HTML — pandas tables, matplotlib charts inlined as base64. A four-dependency Flask dashboard serves them on demand; a mailbox-driven watcher pushes the daily ones out automatically, before market open.

Seis geradores de relatório (aging, concentração, liquidez, fluxo de recebíveis, performance de pagamento, enquadramento) renderizam como HTML autocontido — tabelas pandas, gráficos matplotlib embutidos como base64. Um dashboard Flask de quatro dependências serve sob demanda; um watcher de caixa de e-mail dispara os diários automaticamente, antes da abertura do mercado.