Linguagem
Linguagem principal do backend.
Pythonjob-boards.greenhouse.io
Backend do Criador de Agentes de IA e de outros serviços de IA.
Biblioteca de interface
Front dos produtos, com TypeScript.
Hospedagem
Google Cloudjob-boards.greenhouse.io
Nuvem dos produtos, junto com AWS e Oracle Cloud.
Kubernetesjob-boards.greenhouse.io
Plataforma de containers de vários produtos, no GKE e no EKS.
Terraformjob-boards.greenhouse.io
Infraestrutura como código, com módulos reutilizáveis para os times.
Banco de dados
PostgreSQLjob-boards.greenhouse.io
Banco relacional principal.
MongoDBpt.slideshare.net
Banco de documentos, que já guardava um bilhão de documentos em 2015.
Google Cloud Bigtablegithub.com
Banco de alto volume que a RD escala com um operador de Kubernetes próprio e open source.
Busca de dados
Sidekiqjob-boards.greenhouse.io
Processamento assíncrono dos apps em Rails.
Eventos entre os serviços, junto com o Google Pub/Sub.
Framework de servidor
Ruby on Railsjob-boards.greenhouse.io
Framework dos produtos centrais, inclusive o sistema de cobrança.
Erros
Datadogjob-boards.greenhouse.io
Monitoramento e desempenho em produção.
Rollbarjob-boards.greenhouse.io
Rastreamento de erros em produção.
No TDC 2014, engenheiros da RD mostraram como a stack tinha crescido. No começo de 2013 eram só Postgres, Rails, Heroku e Delayed::Job. Em março de 2014 já tinha Elasticsearch, Redis, MongoDB, memcached, Resque, GitHub e CircleCI.
As lições dos slides vão na mesma linha: separar apps, desacoplar o front do back e automatizar o deploy.
Fontes:speakerdeck.com
Em 2015 a RD Station já mandava mais de 70 milhões de emails por mês, rodava mais de 4 milhões de jobs por dia e guardava um bilhão de documentos no MongoDB, com cinco times de desenvolvimento fazendo uns dez deploys por dia.
Para dar conta, apostaram em autoscalers e microsserviços, testando primeiro Ruby, depois Node.js e depois Go. O New Relic media o desempenho, o Rollbar rastreava erros e o Hubot cuidava do deploy.
Fontes:pt.slideshare.net
A TOTVS comprou a RD Station em 2021 por R$ 1,86 bilhão. O Rails segue no centro: uma vaga atual do time de cobrança pede Ruby on Rails com PostgreSQL, Sidekiq para tarefas assíncronas, Docker e Kubernetes, com Datadog e Rollbar em produção.
O time de nuvem cuida de uma base comum entre Google Cloud, AWS e Oracle Cloud, com Kubernetes no GKE e no EKS e Terraform para a infraestrutura como código. A RD também abriu o código de um operador de Kubernetes que ajusta os nós do Google Cloud Bigtable pela CPU.
Fontes:olhardigital.com.br job-boards.greenhouse.io job-boards.greenhouse.io github.com
O trabalho com IA fica num grupo que atende vários produtos, a Aliança de IA, que constrói o Criador de Agentes de IA da RD Station. O backend é em Python, com React e TypeScript no front, Kafka ou Pub/Sub para eventos, PostgreSQL e MongoDB para dados e Datadog para observabilidade.
A expectativa é usar ferramentas de IA como o Cursor para ir mais rápido, sem largar a responsabilidade por qualidade e segurança.
Achado na página inicial com as regras abertas do Wappalyzer (HTML, scripts e cabeçalhos). Mostra o que roda no navegador, não o backend inteiro.
Conferido em 2026-10-29. Cada ferramenta leva à fonte pública que mostra o uso.
