Desafio Backend Backoffice !

Um dos pilares da nossa operação é o rigoroso processo de aprovação de usuários na nossa plataforma. Nele, precisamos garantir que um cadastro não representa uma possível fraude de identidade, e para tanto, consultamos uma série de fornecedores e checamos o máximo de informações disponíveis para aprová-lo.

Sua missão nesse desafio é automatizar o processo de aprovação de usuários para conseguirmos escalar a operação da moObie; só que num escopo reduzido para caber nesse teste! Então não se desespere, nós já temos a base do serviço e todos os requisitos necessários, como você verá abaixo.

Prerequisitos

• node.js: de preferência versão 10.12.0 ou posterior
• git: para clonar o repositório e fazer os commits

Projeto

O fluxo de aprovação inicia com o evento newUser que trás os dados inseridos no app pelo usuário. Em seguida precisamos executar uma série de validações e consultas como especificado nas tarefas abaixo. Caso o usuário não passe em alguma validação ele deve ser rejeitado com um motivo de reprovação correspondente, mas se esse passar por todas deverá ser aprovado.

Esse projeto contém a implementação base do serviço responsável pela aprovação de usuários, entretanto, no estado atual todos os usuários estão sendo reprovados! 😱

Nele você encontrará os seguintes diretórios:

• events:
  • listeners: contém funções que recebem os eventos do nosso ecossistema. Precisamos que você as implemente.
  • publishers: contém funções que permitem publicar eventos no nosso ecossistema para obter dados ou aprovar e rejeitar usuários.
• middlewareMocks: simulam nosso ecossistema de integrações com fornecedores, não modificar!
• repository: contém a implementação de um banco de dados em memória que você usará para simular a persistência.

Sinta-se a vontade para criar diretórios e arquivos como achar melhor. Esperamos uma solução final clara e elegante, mas não tema iniciar com soluções brutas.

A utilização de pacotes públicos é permitida.

O arquivo index.js na raiz do projeto contém inicialização das dependências e emite uma série de eventos de newUser com dados para serem validados. Esse arquivo não deve ser modificado.

Para iniciar o fluxo de aprovação basta rodar o comando npm start ou node index.js na raiz do projeto, caso não tenha um gerenciador de pacotes do node instalado.

Submissão

Após clonar o repositório, resolva as tarefas em ordem crescente e faça commits pelo menos uma vez a cada tarefa.

Submeta sua solução independente de ter conseguido terminar todas as tarefas ou alcançado todos os requisitos.

Ao final, envie seu projeto compactado (não esqueça o .git).

Tarefas

1. Novo usuário cadastrado:

Primeiramente, precisamos que você persista os dados de produto dos usuários recebidos nos eventos newUser. Não esqueça de criar sua solução utilizando a classe /repository/InMemoryDb.js para persistência.

//Payload do evento "newUser"
{ 
   userId: '00001',
   fullName: 'SILVA DANILO',
   cnhPictureUrl: 'cnhPicture-00001',
   profilePictureUrl: 'https://image-service.moobie.com.br/api/v1/images/profilePicture-00001',
   birthDate: '1990-06-20T21:50:26.030Z'
}

Além disso, precisamos que você adicione a primeira regra para aprovação:

• Usuários com mais de 18 anos

2. Dados da CNH:

Nessa tarefa, você precisa requisitar novas consultas do fornecedor de OCR utilizando o método disponível em /events/publishers/index.js.

//Payload do evento "cnhOcr"
{ 
 userId: '00001',
 cnhPictureUrl: 'cnhPicture-00001',
 cnhFullName: 'Silva Danilo',
 cnhCategory: 'B',
 cnhNumber: '000000000001',
 cnhExpiryDate: '3000-01-01T02:00:00.000Z',
 cnhProfilePictureUrl: 'https://image-service.moobie.com.br/api/v1/images/cnhProfilePicture-00001' 
}

Em seguida, precisamos persistir os retornos dessas consultas.

Por fim, adicionar as seguintes condições para aprovação:

• Categoria da CNH diferente de 'A'
• Data de vencimento da CNH menor que a data atual
• Nome da CNH bate com o fornecido no produto

3. Restrições:

Assim como na tarefa anterior, precisamos que você requisite uma nova consulta, mas do fornecedor de restrições da CNH, e a persista no serviço.

//Payload do evento "cnhRestrictions"
{ 
   userId: '00001',
   cnhNumber: '000000000001',
   score: '29',
   hasRestriction: false 
}

Além disso, adicionar as seguintes condições para aprovação:

• Pontuação da CNH menor do que 21 pontos
• Não ter restrição

4. Reconhecimento facial:

Por fim, utilizando os dados dos fornecedores anteriores, precisamos requisitar uma consulta de reconhecimento facial e persisti-la.

//Payload do evento "faceRecognition"
{
	userId: '00001', 
	profilePictureUrl: 'https://image-service.moobie.com.br/api/v1/images/profilePicture-00001', 
	cnhProfilePictureUrl: 'https://image-service.moobie.com.br/api/v1/images/cnhProfilePicture-00001',
	picturesMatch: true
}

Para finalizar, precisamos adicionar a condição de aprovação:

• Fotos de perfil e perfil da CNH são da mesma pessoa

Bonus

Caso tenha conseguido terminar todas as tarefas anteriores, vamos deixar algumas perguntas que gostariamos de conseguir responder com base nos valores persistidos nas suas soluções:

• Taxa de aprovação

• Quais validações possuem a maior taxa de reprovação

• Quais validações foram executadas para um determinado cadastro

• SLA (tempo de duração entre a requisição e o fim da validação) de cada etapa

• SLA (tempo de duração entre a requisição e o fim da validação) de aprovação e reprovação

Além disso, deixamos abaixo alguns pontos que gostariamos de encontrar na sua solução final:

• Possibilidade de executar uma requisição e validação do fluxo de aprovação sem desencadear as demais

• Facilidade em mudar a ordem, adicionar e remover as requisições e validações, respeitando possíveis pre-requisitos de requisições