Desafio Backend Kotlin - Projeto Ridely

🌟 Objetivo do Desafio

Este desafio tem como base o projeto Ridely, um aplicativo de transporte de passageiros por taxi criado para atender a demanda crescente por mobilidade urbana em Aracaju. O candidato deve analisar o código existente e implementar melhorias e novas funcionalidades com foco em escalabilidade, performance e cálculos baseados em geolocalização.

O objetivo é avaliar sua capacidade de:

• Ler e entender um projeto Kotlin já em funcionamento
• Implementar novas funcionalidades
• Refatorar e melhorar a estrutura existente
• Garantir performance e escalabilidade em cenários de alta demanda
• Projeto PROJECT-SETTINGS

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🚀 Novas Funcionalidades Obrigatórias

1. Cálculo de tempo e distância baseado em rota

Ao solicitar uma corrida, deve ser feito o cálculo do tempo estimado e da distância total entre o ponto de origem e o ponto de destino, utilizando a API do Google Maps:

• Endpoint sugerido: GET https://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json

• A resposta deve conter:

  • tempo_estimado_minutos
  • distancia_km
  • preco_estimado (veja monetização abaixo)

2. Alocação do motorista mais próximo

Implementar uma lógica que, ao solicitar a corrida, encontre o motorista mais próximo da localização do passageiro, baseado em latitude/longitude. Utilize:

• Cálculo de distância via Haversine formula (pode ser local ou API do Google Maps)
• Retorne os 3 motoristas mais próximos (caso queira mostrar opções)

3. Cálculo automático de preço

Com base nos dados da rota:

• Valor por km: R$ 3,00
• Valor por minuto: R$ 2,00
• Exemplo: 10 km e 15 minutos = R$ 30 + R$ 30 = R$ 60,00
• Monetização: Simular taxa de 1% para o app

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🚫 Restrições e Validações

• Sem uso de taxímetro
• Sem reprocessamento de corridas canceladas
• As corridas devem ser persistidas com os dados do passageiro, origem, destino, motorista alocado e preço final

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🧰 Cenário de Escalabilidade

A arquitetura atual suporta 10% da frota (200 motoristas). Sua proposta deve considerar:

• Como escalar para suportar 10.000 requisições por minuto?

• O que você faria para otimizar:

  • Banco de dados
  • Threads/processamento concorrente
  • Cache para estimativas frequentes
  • Indexações geoespaciais (sugestão: PostGIS, MongoDB, Redis GEO)

Inclua essa avaliação em um arquivo SCALABILITY.md explicando suas escolhas.

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⚖️ Critérios de Avaliação

• Clareza e organização do código
• Domínio da linguagem Kotlin
• Estrutura de pastas, separação de responsabilidades (Clean Architecture é um plus)
• Performance da lógica de localização
• Escalabilidade e segurança das soluções
• Testes unitários e/ou integrados (preferencialmente usando JUnit + Mockk)
• Logs e tratamento de erros

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🏢 Contexto Real

• Aracaju possui cerca de 30.000 corridas diárias
• A frota do app crescerá de 200 para 2000 motoristas nos próximos meses
• O app deve funcionar bem em regiões de alta densidade demográfica
• Usuários relatam cancelamento por falta de previsão de chegada do motorista

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📋 Entrega

Para padronizar a entrega e facilitar a análise:

1. Faça um fork deste repositório para sua conta pessoal do GitHub.
2. Crie uma branch com seu nome em snake_case (exemplo: joao_silva_souza).
3. Suba sua solução utilizando commits organizados e descritivos.
4. Após finalizar:
   • Certifique-se de que o repositório esteja público
   • Envie o link do seu fork para nossa equipe com:
     • Título: Entrega - joao_silva_souza
     • Descrição: Nome completo, data da entrega e quaisquer observações que julgar relevantes.

✅ Dica: Você pode incluir um arquivo THOUGHTS.md com decisões técnicas, ideias descartadas e sugestões de melhoria.

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🎓 Licença

Este desafio é baseado no projeto Ridely e deve ser usado apenas para fins de avaliação técnica e educacional.

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📢 Contato

• Autor original: Leandro Costa
• Avaliação técnica por: Equipe de Engenharia Jaya Tech