Fernando Gomes

Quando me juntei como CTO em maio de 2023, herdei uma infraestrutura complexa que não correspondia à escala ou necessidades do negócio:

• 7 microsserviços em Python rodando em AWS Lambda
• Uma API separada em Java
• 3 bancos de dados diferentes: Neo4j, MySQL e DynamoDB
• App Flutter e plataforma web React
• Custos AWS de R$600/mês para um punhado de usuários sem monetização

Não havia raciocínio lógico por trás dessas escolhas—foi construído incrementalmente com base no que era conhecido na época, sem considerar escalabilidade ou eficiência de custos.

Minha primeira grande decisão como CTO foi simplificar a infraestrutura. Sem monetização e com baixo uso, a configuração complexa não era justificada. Propus e executei:

• API unificada única em NestJS, construída do zero
• PostgreSQL como única fonte da verdade
• Reescrevi a plataforma web em Next.js para melhor SEO
• Hospedado inteiramente no Fly.io para infraestrutura gerenciada e acessível

Escrevi todo o código da nova API e liderei a migração. Esta base permitiu iteração rápida de produto e nos preparou para o crescimento.

Conforme o produto escalou e o uso cresceu, precisávamos de mais controle e escalabilidade do que a plataforma gerenciada poderia fornecer. Orquestrei uma migração completa de volta para AWS:

• Deploy ECS Fargate: Containers Dockerizados com capacidades de autoscaling para lidar com picos de tráfego
• Infraestrutura de nível de produção: RDS Postgres, ElastiCache Redis, CloudFront CDN, subnets privadas com bastion hosts
• 100% Infrastructure as Code: Toda infraestrutura gerenciada com Terraform para reprodutibilidade e controle de versão
• Migração zero-downtime: Migração cuidadosamente planejada e executada sem interrupção de serviço, mantendo 100% de uptime durante a transição
• Escalabilidade e controle: Infraestrutura projetada para suportar 100K+ usuários com controle total sobre escalonamento, monitoramento e gerenciamento de custos

Esta migração forneceu a base necessária para escalar eficientemente mantendo controle de custos e excelência operacional.

Encontrar monetização sustentável foi desafiador. A maioria dos materiais eram provas antigas, criando preocupações de direitos autorais. Tentamos múltiplas abordagens:

• Parcerias B2B: Banners e integrações de quadro de empregos. Receita cresceu de R$200 para R$650/mês, mas exigia distribuição manual e trabalhosa através de grupos universitários.
• Vendas de crédito B2C: Usuários podiam comprar créditos para acessar materiais. Algumas vendas, mas não escalável.
• Primeiro modelo de assinatura: Assinatura de acesso ilimitado. Apenas 3 assinantes—não escalou.
• AI Question Scan + nova assinatura: Este foi o avanço. Lançado junto com o novo modelo de assinatura, impulsionou crescimento consistente de assinantes.

Através de interações com usuários, descobrimos que o principal incentivo para compartilhar materiais era o puro instinto de ajudar colegas—quase como um símbolo de status. O programa de embaixadores aproveitou este comportamento natural:

• Onboarding pessoal: Inicialmente, fizemos chamadas com cada candidato para entender melhor nosso público-alvo
• Modelo de compensação: Recompensado em dinheiro por uploads de materiais (marcos) e visualizações. Embaixadores tinham um dashboard com saldo que podia ser sacado uma vez que o limite mínimo fosse atingido
• Expansão nacional: Quando os vídeos viralizaram, embaixadores vieram de todo o Brasil. Crescemos nas principais universidades federais, exatamente nosso alvo. Atualmente: 600 embaixadores ativos, 4K lista de espera
• Desafio técnico: Construí sistema orientado a eventos com ledger transacional. Mais tarde refatorei para suportar duas versões concorrentes do programa durante a migração, migrando lentamente usuários entre versões

Conforme o produto cresceu, assumi a responsabilidade de escalar a equipe de produto e estabelecer processos claros:

• Contratação e onboarding: Recrutei e integrei novos membros da equipe de produto, criando materiais e processos abrangentes de onboarding
• Documentação de processos de desenvolvimento: Estabeleci fluxos de trabalho de desenvolvimento claros, do planejamento à implantação, com exemplos práticos e checklists
• Manual interno: Criei um sistema de documentação vivo cobrindo processos, modelos de PRD, princípios de qualidade e diretrizes de uso de ferramentas
• Padrões de qualidade: Defini padrões de codificação, requisitos de teste e processos de revisão para garantir consistência em toda a equipe
• Mentoria e compartilhamento de conhecimento: Realizei sessões regulares de transferência de conhecimento e mentorei membros da equipe sobre melhores práticas técnicas e decisões de arquitetura

Estes processos permitiram que a equipe escalasse efetivamente mantendo altos padrões de qualidade e alinhamento na direção técnica.

Criamos o sistema de checkout especificamente para permitir um modelo de vendas diretas para assinaturas. Esta abordagem mudou fundamentalmente como adquirimos e convertemos usuários:

• Campanhas de anúncios Meta: Múltiplas campanhas direcionando tráfego para várias landing pages em diferentes plataformas
• Landing pages distribuídas: Landing pages espalhadas pelo Framer e Lovable, cada uma redirecionando para o sistema de checkout unificado
• Rastreamento completo de atribuição: Todas as variantes rastreadas de ponta a ponta, permitindo medição precisa do desempenho da campanha e taxas de conversão
• Funil de vendas simplificado: Usuários compram antes de usar, tornando a atribuição trivial e o escalonamento de receita previsível
• Escalonamento de receita previsível: O funil simplificado e a atribuição clara permitiram otimização baseada em dados e crescimento de receita confiável

Este modelo de vendas diretas transformou nossa estratégia de aquisição, tornando mais fácil medir ROI, otimizar campanhas e escalar receita de forma previsível.