Tecnologia escolhida pelo problema, não pelo hype
Trabalhamos com stacks modernas de frontend, backend, dados e cloud. A escolha considera o sistema existente, escala, segurança, custo operacional e a capacidade do time.
Cinco critérios antes de qualquer logo
Não existe stack “certa” universal — a decisão parte do seu contexto e destes cinco pontos.
Compatibilidade com o que já existe. A stack precisa conversar com os sistemas e dados que você já opera.
Escala e desempenho necessários. Dimensionada para a carga real e o crescimento esperado, sem superengenharia.
Segurança e requisitos de dados. Proteção, LGPD e controle de acesso entram na decisão desde o desenho.
Custo de operação e observabilidade. O barato de escrever pode ser caro de manter: custo e monitoramento contam.
Capacidade de manutenção pelo time. Escolhemos o que o seu time — ou nós, com você — consegue sustentar.
Tecnologias com as quais trabalhamos
Um recorte por frente — a lista completa (32) fica a um clique.
Frontend
9
React
Next.js
Angular
+6 em Frontend
Vue.js
TypeScript
Tailwind CSS
Flutter
Swift
Kotlin
Backend
7
Node.js
Java
.NET
+4 em Backend
Python
Kafka
RabbitMQ
Redis
Cloud & DevOps
8
AWS
Azure
Google Cloud
+5 em Cloud & DevOps
Terraform
Docker
Kubernetes
Datadog
Grafana
Dados
4
PostgreSQL
MongoDB
SQL Server
+1 em Dados
Oracle
IA & Aceleradores
4
Claude
Cursor
GitHub Copilot
+1 em IA & Aceleradores
OpenAI
Não achou a sua tecnologia? A stack certa depende do problema — inclusive quando a resposta é “não precisa disso”.
Onde a IA pode entrar no fluxo
Ferramenta de apoio ao time sênior — nunca substituta do critério humano.
- Pesquisa e descoberta — referências e comparação de abordagens.
- Apoio à implementação — boilerplate e rascunhos que o time revisa.
- Revisão e análise estática — padrões e possíveis falhas apontados cedo.
- Testes e documentação — geração e manutenção, com o time no controle.
- Automações internas — fluxos repetitivos da equipe, sob supervisão.
Não afirmamos que toda alteração passa por um agente, que a cobertura de testes sempre cresce ou que o custo sempre cai. O que a IA faz em cada projeto é definido e revisado pelo time responsável.
A mesma pergunta muda de resposta
Abra cada contexto para ver as decisões que colocamos na mesa.
Produto novoDo zero, com liberdade de escolha
- Qual o caminho mais rápido para validar e, ainda assim, escalar depois?
- Onde vale um monólito enxuto e onde já compensa separar serviços?
- Que decisões dá para adiar sem gerar retrabalho?
Integração / evolução de legadoEvoluir sem parar a operação
- O que dá para modernizar de forma incremental, sem big bang?
- Como isolar o legado atrás de APIs para reduzir risco?
- Onde a dívida técnica custa mais caro hoje?
Plataforma com dados / IADados confiáveis antes do modelo
- A base de dados está pronta para alimentar analytics ou IA?
- Onde a IA resolve de fato — e onde seria só custo?
- Como garantir governança, custo e privacidade dos dados?
Vamos avaliar a stack do seu projeto?
Conte o contexto do seu sistema e converse sobre arquitetura, riscos e capacidade de evolução.
Engenharia, produto e IA · atuação remota no Brasil