Sobre Rafael Tondin
Nutricionista que virou engenheiro de crescimento para ecommerce — a trajetória, a máquina que construí e o motivo de eu trabalhar sozinho.
Eu construo a máquina que faz seu ecommerce vender no automático — do tráfego que traz o cliente à automação que recupera, recomenda e converte. Não sou "gestor de tráfego" no sentido clássico nem só programador: sou a pessoa que faz o código, o anúncio e o dado conversarem entre si, porque construí os três com as próprias mãos.
Sou Rafael Tondin, sócio-fundador da Riwer Labs. Há 4+ anos presto desenvolvimento, automação e gestão de tráfego para operações de ecommerce como PJ — hoje operando um ecossistema com 15 serviços em produção (Docker Swarm, servidor próprio) que eu mesmo desenhei, codei e mantenho no ar.
Fundador · Riwer Labs
Desenvolvimento, automação e gestão de tráfego para ecommerce, como PJ. Construí e opero sozinho um ecossistema de 15 serviços em produção: autopilot de orçamento Meta Ads, data warehouse próprio, motor de recomendação, recuperação de carrinho, IA respondendo Instagram e tracking server-side.
Nutricionista · consultório particular
Atendimento clínico próprio, em paralelo/sequência com o suporte técnico. Foi ali que aprendi a lidar direto com o cliente final, sem camada de atendimento no meio — hábito que carrego até hoje.
Analista de suporte
Base técnica raiz: diagnóstico de problema, infraestrutura, resolução sob pressão. A mesma lógica que hoje aplico para achar por que um pixel parou de disparar ou uma automação travou às 3h da manhã.
Nutrição (superior) & Técnico em Informática
Duas formações que parecem não conversar — e é exatamente esse cruzamento que sustenta a forma como trabalho: raciocínio clínico (dado, diagnóstico, protocolo) aplicado à engenharia de crescimento.
Dev + gestor de tráfego + dados numa pessoa só
É raro achar essa combinação no mercado — a maioria das agências divide isso em três times que raramente se falam. Eu sou o mesmo time.
O que isso destrava na prática
- Não dependo de terceiro para instalar Conversions API, corrigir tracking ou ajustar banco de dados.
- Decisão de escala sai do ROAS real calculado no meu próprio painel — não do número inflado do gerenciador.
- Automação com guard-rails de produção: nada escala sem trava, nada quebra sem alerta.
Portfólio técnico
- Data warehouse próprio (Painel Fiber): ~106 mil pedidos, 7 fontes de dados integradas, PII sempre cifrada em AES-256-GCM.
- Autopilot de orçamento Meta Ads com regras de escala e travas de sROAS — sem intervenção manual.
- Motor de recomendação de produtos, recuperação de carrinho abandonado e IA respondendo comentários no Instagram.
Onde a base técnica foi construída
Introduction to Programming with Python
Introduction to AI with Python
70-410 & 70-411 · Windows Server 2012
Case Fiber. Tirei a operação de R$40 mil/mês em vendas para R$2,5 milhões faturados numa única Black Friday (2025), com a máquina que eu mesmo construí — tráfego, automação e painel de dados juntos. São bases de tempo diferentes (um é o ritmo mensal, o outro é o pico de um único evento), mas o salto de patamar é o mesmo: de operação pequena a um volume que só se sustenta com sistema, não com sorte.
Quer ver a máquina por dentro? Veja os sistemas que construí → Ou leia sobre atribuição, ROAS real e automação no blog.