A Eddydata é uma empresa que presta serviços para órgãos públicos, principalmente para prefeituras e câmaras. Como Desenvolvedor, minhas responsabilidades eram realizar manutenções e criar novas features em seus sistemas, atuei no time Contábil trabalhando com o principal software do setor e com o portal da transparência, disponível em todas as cidades do país, até mesmo aquelas que não tinham contrato com a Eddydata. Neste cargo trabalhei com Java 8 para o sistema contábil que era um sistema desktop, e para o portal da transparência utilizei o Java JSF (JavaServer Faces). Utilizei banco de dados diferentes para a necessidade de cada aplicação, eram estes: Firebird, PostgresSQL, SQLServer.
Durante 4 meses fui trainee na Squad Mini-CD's. Minha responsabilidade foi apenas estudar sobre a tecnologia NodeJS e participar de reuniões em que a Squad precisava decidir alguns pontos sobre novos projetos que iriam realizar. Após 4 meses estudando fui movido para a Squad Checkout-lojas da tribo Lojas. Como já tinha uma base de programação em NodeJS, fiquei com o desafio de desenvolver um ChatBot integrado ao Slack para desfazer transações eletrônicas de fundo (TEF) automaticamente. Para utilizar o Bot era necessário mandar uma mensagem para ele no Slack, informando o NSU da venda e sua respectiva filial, assim ele realizava uma consulta na base da Auttar para verificar se a transação estava mesmo pendente. Após realizar essa verificação, era feita uma requisição em outra API para desfazer a transação e voltar o limite para o cartão do cliente. Nessa última etapa do meu contrato fui movido para a célula Implantação da tribo Lojas. Nessa célula eu era o único desenvolvedor, pois, era um time focado em promover a usabilidade dos produtos da tribo nas lojas físicas, e, ao mesmo tempo, monitorar e oferecer suporte para as tecnologias contidas na loja. Como esse time trabalhava muito com gráficos no Google DataStudio, resolvi automatizar alguns processos repetitivos, mas que eram essenciais para que os gráficos funcionassem corretamente. Utilizando NodeJS eu consegui fazer com que processos que antes duravam em média 20 minutos para serem realizados, passassem a durar apenas 2 minutos ou até menos dependendo da quantidade de dados. Foi uma solução simples, configurei um schedule para fazer requisições em uma API de tempos em tempos, sendo que todas às vezes que requisições eram feitas, o script atualizava uma planilha de dados no Google Sheets com os novos dados contidos na resposta da API.
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