Jul/2023 - Fev/2025
Instituto Adventista de Técnologia - IATEC
Atuei como Desenvolvedor .NET no projeto Scribos, um sistema de atendimento ao cliente
multicanal (WhatsApp e Web) com chatbot, projetado com Clean Architecture e escalonado com
Docker. Fui responsável pelo desenvolvimento de novas funcionalidades, otimização de
performance e manutenção de um sistema de alta criticidade, utilizando um stack tecnológico
moderno que inclui .NET Core, MongoDB, Redis, AWS SQS, WebSockets, SignalR e Azure DevOps,
dentro de um ambiente ágil.
Realização 1: Otimização do Processo de Migração de Dados de Clientes
• Situação (Situation): Havia a necessidade de integrar novas instituições como clientes na
plataforma Scribos. No entanto, os dados desses clientes estavam em planilhas de Excel com
formatos variados e sem uma validação padronizada, o que tornava o processo de importação
para o MongoDB lento e propenso a erros.
• Tarefa (Task): Minha responsabilidade era garantir a integridade dos dados, validar as
informações e criar um processo de migração mais rápido e confiável para acelerar o
onboarding de novos clientes.
• Ação (Action): Colaborei diretamente com o Product Owner (PO) para definir as regras de
negócio e os critérios de validação dos dados. Em seguida, implementei o uso de fórmulas e
validações avançadas diretamente no Excel para pré-processar e limpar os dados antes da
importação. Por fim, desenvolvi os scripts que realizavam a migração para o banco de dados
MongoDB.
• Resultado (Result): Essa abordagem acelerou significativamente o processo de importação de
dados, reduzindo o tempo de cadastro de novos clientes. Além disso, a pré-validação diminuiu
em mais de 90% os erros de inconsistência encontrados após a migração, garantindo uma maior
qualidade e integridade dos dados na plataforma.
Realização 2: Refatoração de Módulo para Geração de Métricas de Atendimento
• Situação (Situation): A tela principal de gestão de atendimentos do sistema não possuía
métricas de desempenho, o que dificultava a análise da eficiência da operação pelos
clientes. O módulo existente não era escalável para suportar novas funcionalidades de
analytics.
• Tarefa (Task): Fui encarregado de refatorar o módulo de exibição de informações para
permitir a implementação de novas métricas de atendimento e performance, como volume de
atendimentos e tempo de resposta.
• Ação (Action): Refatorei o backend utilizando .NET Core, otimizando as consultas
(expressões LINQ) no MongoDB para agregar os dados necessários. Desenvolvi novos endpoints
na API RESTful e utilizei SignalR para enviar as atualizações em tempo real para o frontend
em Angular. Também aprimorei o processo de mockagem das entidades, o que permitiu uma maior
cobertura de testes unitários (XUnit) para a nova funcionalidade.
• Resultado (Result): A refatoração permitiu que os clientes tivessem acesso a métricas
cruciais de desempenho, melhorando a sua capacidade de gestão em tempo real. A nova
arquitetura do módulo tornou-se mais escalável, facilitando a implementação de futuros
recursos de BI e relatórios com baixo esforço de desenvolvimento.
Realização 3: Diagnóstico e Resolução de Bug Crítico em Produção
• Situação (Situation): Processos em background do sistema pararam de ser executados no
ambiente de produção, causando uma falha crítica que impedia o processamento de mensagens
pendentes armazenadas na fila do AWS SQS.
• Tarefa (Task): Minha missão era identificar a causa raiz do problema, que não era aparente
pelos logs convencionais, e implementar uma correção de forma urgente para restaurar a
funcionalidade do sistema.
• Ação (Action): Iniciei a investigação analisando os logs e métricas no AWS Elastic. Em
seguida, analisei o gerenciamento de memória da aplicação e o funcionamento do cache em
Redis para mapear o fluxo de dados. Ao replicar o cenário em um ambiente de depuração,
utilizei breakpoints para rastrear a execução do código e identifiquei um conflito que
estava causando a falha.
• Resultado (Result): Consegui detectar e resolver o problema em poucas horas,
restabelecendo 100% da funcionalidade dos processos em background. Essa ação garantiu a
confiabilidade do sistema e evitou a perda de dados críticos dos clientes, validando minha
capacidade de atuar em cenários de alta pressão.
