Como a Stone roda pagamentos e banco com C#, Go e três nuvens
A Stone vende maquininha, conta digital PJ e crédito para lojistas brasileiros. A engenharia se divide por linha de negócio, com C# e .NET no crédito, Go no banking, Kotlin Multiplatform no mobile e infraestrutura espalhada entre AWS, Google Cloud e Azure.
Copiar stackstone.com.br Pagamentos, conta digital e crédito para pequenos negócios · Brasil · fundada em 2012
Central de atendimento que reúne toda interação com o cliente numa tela, inclusive WhatsApp.
Por quê: A Stone viu nela a plataforma mais customizável do mercado, com alcance global.
Como montaram
Duas linguagens no backend, divididas por negócio
A Stone não mantém um blog de engenharia, então as vagas abertas são o retrato público mais claro da stack. O time de crédito trabalha com C#, Docker, pipelines no Azure DevOps e Datadog ou Elasticsearch para observabilidade, e pede event sourcing, CQRS e arquitetura hexagonal.
Os times de banking que cuidam de boletos, gestão da conta e investimentos contratam para Go, com bancos relacionais, mensageria e streaming, e ferramentas de desenvolvimento com IA como Claude Code ou Codex.
O time de Foundation atende clientes internos em AWS, Google Cloud e Azure ao mesmo tempo. O trabalho vai de VMs, redes, DNS e CDN até pipelines de entrega no GitHub Actions e no Azure DevOps, gestão de custo de nuvem e migração de cargas entre nuvens e do on-premise para a nuvem.
A infraestrutura é escrita como código com Terraform e Ansible, e as aplicações rodam em Docker sobre Kubernetes e ECS.
No mobile, a Stone compartilha regras de negócio entre Android e iOS com Kotlin Multiplatform, e trata isso como requisito obrigatório para engenheiros mobile sêniores. As telas usam Jetpack Compose, Compose Multiplatform ou SwiftUI.
A parte web dos mesmos produtos é feita em React e TypeScript.
A Stone levou a central de atendimento para o Twilio Flex para enxergar toda interação com o cliente num lugar só, e depois somou integração com WhatsApp e IA. Escolheu a Twilio por ser a plataforma mais customizável e com alcance global, e relatou aumento na satisfação dos clientes.
Hoje um time de GenAI em Florianópolis cria recursos de IA generativa e machine learning para esses produtos de conversa no WhatsApp e na Twilio, principalmente em Python e TypeScript.
