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Las 40 mejores preguntas para una entrevista a un ingeniero de software en 2025

Domina el proceso de la entrevista técnica con estas preguntas esenciales que abarcan algoritmos, diseño de sistemas y escenarios de comportamiento. Obtén respuestas de expertos, ejemplos de código y estrategias de preparación probadas.
Actualizado 17 jun 2025  · 15 min de lectura

Para conseguir el trabajo de ingeniería de software de tus sueños, primero tienes que dominar el proceso de la entrevista.

Las entrevistas de ingeniería de software no son sólo sobre codificación - son evaluaciones exhaustivas que ponen a prueba tus habilidades técnicas, tu capacidad para resolver problemas y tu estilo de comunicación. En la mayoría de las empresas cabe esperar varias rondas de entrevistas, que incluyen retos de codificación, preguntas de diseño de sistemas y evaluaciones de comportamiento para identificar a los candidatos que pueden crear software escalable y fiable.

Un buen rendimiento en la entrevista está directamente relacionado con el éxito profesional y el potencial de remuneración. Empresas como Google, Amazon y Microsoft confían en las entrevistas técnicas estructuradas para determinar si los candidatos pueden hacer frente a los retos de ingeniería del mundo real.

En este artículo, conocerás las preguntas esenciales de las entrevistas de ingeniería de software en todos los niveles de dificultad, además de estrategias de preparación probadas que te ayudarán a tener éxito.

> Nadie se convierte en ingeniero de software de la noche a la mañana. Requiere mucho tiempo y esfuerzo en las áreas clave listadas en nuestra guía completa.

¿Por qué es importante la preparación de la entrevista de ingeniería de software?

Las entrevistas de ingeniería de software evalúan múltiples habilidades más allá de la mera capacidad de codificación. Te enfrentarás a evaluaciones técnicas que pondrán a prueba tus conocimientos de algoritmos, estructuras de datos y diseño de sistemas. Las preguntas de comportamiento evalúan cómo trabajas en equipo, manejas los plazos y resuelves problemas bajo presión.

El listón técnico es alto en la mayoría de las empresas. Los entrevistadores quieren ver que puedes escribir código de buena calidad y explicar tu proceso de pensamiento con claridad. También pondrán a prueba si puedes diseñar sistemas que gestionen millones de usuarios (al menos en las grandes empresas tecnológicas) o depurar problemas complejos en entornos de producción.

He aquí el lado positivo: la mayoría de las entrevistas siguen una estructura predecible. Las rondas técnicas suelen incluir problemas de codificación, discusiones sobre el diseño de sistemas y preguntas sobre tus proyectos anteriores. Algunas empresas añaden sesiones de programación por parejas o tareas para llevar a casa para ver cómo trabajas en escenarios realistas.

La preparación te da confianza y te ayuda a rendir al máximo cuando cuenta. Las empresas toman decisiones de contratación basándose en estas entrevistas, así que presentarte sin estar preparado puede costarte oportunidades en la empresa de tus sueños. La diferencia entre conseguir una oferta y ser rechazado a menudo se reduce a lo bien que hayas practicado la explicación de tus soluciones.

La presión del tiempo y los entornos desconocidos pueden echar por tierra tu rendimiento si no has adquirido los hábitos adecuados con la práctica.

En este artículo, te acercaremos a tus objetivos, pero sólo la práctica hace al maestro.

> 2025 es un año difícil para los programadores junior de. Lee nuestros consejos que te ayudarán a destacar y a que te contraten.

Preguntas básicas de la entrevista sobre ingeniería de software

Estas preguntas pondrán a prueba tus conocimientos básicos de los conceptos básicos de programación. Te encontrarás con ellas al principio del proceso de entrevista o como preguntas de calentamiento antes de problemas más difíciles.

¿Qué es la notación Big O?

La notación Big O describe cómo crece el tiempo de ejecución o el uso de espacio de un algoritmo a medida que aumenta el tamaño de la entrada. Te ayuda a comparar la eficacia de los algoritmos y a elegir el mejor enfoque para tu problema.

Las complejidades habituales son O(1) para el tiempo constante, O(n) para el tiempo lineal y O(nˆ2) para el tiempo cuadrático. Una búsqueda binaria se ejecuta en tiempo O(log n), lo que la hace mucho más rápida que la búsqueda lineal para grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, buscar entre un millón de elementos sólo lleva unos 20 pasos con la búsqueda binaria, frente a hasta un millón de pasos con la búsqueda lineal.

También te encontrarás con O(n log n) para algoritmos de ordenación eficientes como merge sort y O(2^n) para algoritmos exponenciales que se vuelven rápidamente impracticables para entradas grandes.

¿Cuál es la diferencia entre una pila y una cola?

Una pila sigue el orden Última entrada, primera salida (LIFO), mientras que una cola sigue el orden Primera entrada, primera salida (FIFO). Piensa en una pila como en un montón de platos: añades y quitas desde arriba. Una cola funciona como una cola en una tienda: la primera persona de la cola es atendida primero.

# Stack implementation
stack = []
stack.append(1)  # Push
stack.append(2)
item = stack.pop()  # Returns 2

# Queue implementation
from collections import deque
queue = deque()
queue.append(1)  # Enqueue
queue.append(2)
item = queue.popleft()  # Returns 1

Explica la diferencia entre los arreglos y las listas enlazadas

Los arreglos almacenan elementos en posiciones de memoria contiguas con un tamaño fijo, mientras que las listas enlazadas utilizan nodos conectados por punteros con un tamaño dinámico. Los arreglos ofrecen O(1) acceso aleatorio, pero inserciones costosas. Las listas enlazadas proporcionan inserciones O(1), pero requieren un tiempoO(n ) para acceder a elementos concretos.

# Array access
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
element = arr[2]  # O(1) access

# Linked list implementation and usage
class ListNode:
   def __init__(self, val=0):
       self.val = val
       self.next = None

# Linked list: 1 -> 2 -> 3
head = ListNode(1)
head.next = ListNode(2)
head.next.next = ListNode(3)

# Traversing the linked list
current = head
while current:
   print(current.val)  # Prints 1, 2, 3
   current = current.next

¿Qué es la recursividad?

La recursión se produce cuando una función se llama a sí misma para resolver versiones más pequeñas del mismo problema. Toda función recursiva necesita un caso base para detener la recursión y un caso recursivo que se desplace hacia el caso base.

def factorial(n):
    if n <= 1:  # Base case
        return 1
    return n * factorial(n - 1)  # Recursive case

¿Cuáles son los cuatro pilares de la programación orientada a objetos?

Los cuatro pilares son la encapsulación, la herencia, el polimorfismo y la abstracción. La encapsulación agrupa datos y métodos. La herencia permite a las clases compartir el código de las clases padre. El polimorfismo permite que distintas clases implementen la misma interfaz de forma diferente. La abstracción oculta detalles de implementación complejos tras interfaces sencillas.

¿Cuál es la diferencia entre pasar por valor y pasar por referencia?

El paso por valor crea una copia de la variable, por lo que los cambios dentro de la función no afectan a la original. El paso por referencia pasa la dirección de memoria, por lo que las modificaciones cambian la variable original. Por ejemplo, Python utiliza el paso por referencia de objetos: los objetos inmutables se comportan como el paso por valor, mientras que los objetos mutables se comportan como el paso por referencia.

¿Qué es una tabla hash (diccionario)?

Una tabla hash almacena pares clave-valor utilizando una función hash para determinar dónde colocar cada elemento. Proporciona una complejidad temporal media O(1) para inserciones, supresiones y búsquedas. Las colisiones hash se producen cuando claves diferentes producen el mismo valor hash, lo que requiere estrategias de resolución de colisiones.

Explica la diferencia entre programación síncrona y asíncrona

El código síncrono se ejecuta línea a línea, bloqueándose hasta que se completa cada operación. El código asíncrono puede iniciar varias operaciones sin esperar a que terminen, lo que mejora el rendimiento de las tareas vinculadas a la E/S, como las solicitudes de red o las operaciones con archivos.

¿Qué es un árbol de búsqueda binario?

Un árbol de búsqueda binario organiza datos en los que cada nodo tiene como máximo dos hijos. Los hijos de la izquierda contienen valores más pequeños, y los de la derecha, valores más grandes. Esta estructura permite realizar búsquedas, inserciones y eliminaciones eficientes en Tiempo medio O(log n).

¿Cuál es la diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL?

Las bases de datos SQL utilizan tablas estructuradas con esquemas predefinidos y admiten transacciones ACID. Las bases de datos NoSQL ofrecen esquemas flexibles y escalado horizontal, pero pueden sacrificar la coherencia por el rendimiento. Elige SQL para consultas y transacciones complejas, y NoSQL para escalabilidad y desarrollo rápido.

> Para explorar más a fondo las ventajas de flexibilidad y escalabilidad de las bases de datos NoSQL, considera la posibilidad de tstudiar un curso de Introducción a NoSQL.

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Preguntas de la entrevista sobre ingeniería de software intermedia

Estas preguntas pasan por una mayor competencia técnica y requieren una comprensión más profunda de los algoritmos, los conceptos de diseño de sistemas y los patrones de programación. Tendrás que demostrar tu capacidad para resolver problemas y explicar claramente tu razonamiento.

¿Cómo se invierte una lista enlazada?

Invertir una lista enlazada requiere cambiar la dirección de todos los punteros para que el último nodo pase a ser el primero. Necesitarás tres punteros: anterior, actual y siguiente. La clave está en recorrer la lista invirtiendo cada conexión de una en una.

Empieza con el puntero anterior fijado en null y el actual apuntando a la cabeza. Para cada nodo, guarda el nodo siguiente antes de romper la conexión, y luego apunta el nodo actual de nuevo al nodo anterior. Desplaza los punteros anterior y actual hacia delante y repite hasta que llegues al final.

El algoritmo se ejecuta en O(n) con O(1) de complejidad espacial, lo que lo hace óptimo para este problema:

def reverse_linked_list(head):
    prev = None
    current = head
    
    while current:
        next_node = current.next  # Store next
        current.next = prev       # Reverse connection
        prev = current            # Move pointers
        current = next_node
    
    return prev  # New head

¿Cuál es la diferencia entre la búsqueda en profundidad y la búsqueda en amplitud?

La búsqueda en profundidad (DFS) explora una rama lo más abajo posible antes de retroceder, mientras que la búsqueda en amplitud (BFS) explora todos los vecinos del nivel actual antes de profundizar. DFS utiliza una pila (o recursión), y BFS utiliza una cola para gestionar el orden de exploración.

DFS funciona bien para problemas como detectar ciclos, encontrar componentes conectados o explorar todos los caminos posibles. Utiliza menos memoria cuando el árbol es ancho, pero puede atascarse en ramas profundas. El BFS garantiza la búsqueda del camino más corto en grafos no ponderados y funciona mejor cuando es probable que la solución esté cerca del punto de partida.

Ambos algoritmos tienen una complejidad temporal O(V + E) para grafos, donde V son vértices y E son aristas. Elige DFS cuando necesites explorar todas las posibilidades o cuando la memoria sea limitada. Elige BFS cuando busques el camino más corto o cuando sea probable que las soluciones sean poco profundas.

# DFS using recursion
def dfs(graph, node, visited):
    visited.add(node)
    for neighbor in graph[node]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)

# BFS using queue
from collections import deque
def bfs(graph, start):
    visited = set([start])
    queue = deque([start])
    
    while queue:
        node = queue.popleft()
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

Explica el concepto de programación dinámica

La programación dinámica resuelve problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más sencillos y almacenando los resultados para evitar cálculos redundantes. Funciona cuando un problema tiene subestructura óptima (la solución óptima contiene soluciones óptimas a subproblemas) y subproblemas solapados (los mismos subproblemas aparecen varias veces).

Los dos enfoques principales son el descendente (memoización ) y el ascendente (tabulación). La memorización utiliza la recursividad con almacenamiento en caché, mientras que la tabulación construye soluciones de forma iterativa. Ambos transforman los algoritmos de tiempo exponencial en tiempo polinómico eliminando el trabajo repetido.

Algunos ejemplos clásicos son la secuencia de Fibonacci, la subsecuencia común más larga y los problemas de mochila. Sin programación dinámica, calcular el 40º número de Fibonacci requiere más de mil millones de llamadas recursivas. Con la memoización, sólo se necesitan 40 cálculos.

# Fibonacci with memoization
def fib_memo(n, memo={}):
    if n in memo:
        return memo[n]
    if n <= 1:
        return n
    memo[n] = fib_memo(n-1, memo) + fib_memo(n-2, memo)
    return memo[n]

# Fibonacci with tabulation
def fib_tab(n):
    if n <= 1:
        return n
    dp = [0] * (n + 1)
    dp[1] = 1
    for i in range(2, n + 1):
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
    return dp[n]

¿Cómo se detecta un ciclo en una lista enlazada?

El algoritmo de detección de ciclos de Floyd (tortuga y liebre) utiliza dos punteros que se mueven a velocidades diferentes para detectar los ciclos de forma eficaz. El puntero lento se mueve un paso cada vez, mientras que el puntero rápido se mueve dos pasos. Si hay un ciclo, el puntero rápido acabará alcanzando al lento dentro del bucle.

El algoritmo funciona porque la velocidad relativa entre los punteros es de un paso por iteración. Una vez que ambos punteros entran en el ciclo, la distancia entre ellos disminuye en uno en cada paso hasta que se encuentran. Este enfoque utiliza espacio O(1) en comparación con el espacioO(n) necesario para una solución de conjunto hash.

Tras detectar un ciclo, puedes encontrar el punto de inicio del ciclo moviendo un puntero hacia atrás, hacia la cabeza, mientras mantienes el otro en el punto de encuentro. Mueve ambos punteros un paso cada vez hasta que vuelvan a encontrarse: este punto de encuentro es donde comienza el ciclo.

def has_cycle(head):
    if not head or not head.next:
        return False
    
    slow = head
    fast = head
    
    while fast and fast.next:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
        if slow == fast:
            return True
    
    return False

def find_cycle_start(head):
    # First detect if cycle exists
    slow = fast = head
    while fast and fast.next:
        slow = slow.next
        fast = fast.next.next
        if slow == fast:
            break
    else:
        return None  # No cycle
    
    # Find cycle start
    slow = head
    while slow != fast:
        slow = slow.next
        fast = fast.next
    return slow

¿Cuál es la diferencia entre un proceso y un hilo?

Un proceso es un programa independiente en ejecución con su propio espacio de memoria, mientras que un hilo es una unidad ligera de ejecución dentro de un proceso que comparte memoria con otros hilos. Los procesos proporcionan aislamiento y seguridad, pero requieren más recursos para su creación y gestión. Los hilos ofrecen una creación y comunicación más rápidas, pero pueden causar problemas al compartir datos.

La comunicación entre procesos se produce a través de mecanismos de comunicación entre procesos (IPC) como tuberías, memoria compartida o colas de mensajes. La comunicación entre hilos es más sencilla, ya que comparten el mismo espacio de direcciones, pero esto requiere una sincronización cuidadosa para evitar condiciones de carrera y corrupción de datos.

La elección entre procesos e hilos depende de tus necesidades específicas. Utiliza procesos cuando necesites aislamiento, tolerancia a fallos o quieras utilizar varios núcleos de CPU para tareas intensivas de CPU. Utiliza subprocesos para tareas de E/S, cuando necesites una comunicación rápida o cuando trabajes con limitaciones de memoria.

¿Cómo se implementa una caché LRU?

Una caché LRU (Least Recently Used) desaloja el elemento al que se ha accedido menos recientemente cuando alcanza su capacidad. La implementación óptima combina un mapa hash para O(1) búsquedas con una lista doblemente enlazada para seguir el orden de acceso. El mapa hash almacena pares clave-nodo, mientras que la lista enlazada mantiene los nodos en orden de uso reciente.

La lista doblemente enlazada permite O(1) insertar y borrar en cualquier posición, lo que es crucial para mover al frente los elementos a los que se ha accedido. Cuando accedas a un elemento, quítalo de su posición actual y añádelo a la cabeza. Cuando la caché esté llena y necesites añadir un nuevo elemento, elimina el nodo de cola y añade el nuevo nodo en la cabeza.

Esta combinación de estructuras de datos proporciona una complejidad temporalO(1) tanto para las operaciones de obtención como de colocación, lo que la hace adecuada para aplicaciones de alto rendimiento. Muchos sistemas utilizan la caché LRU para mejorar el rendimiento, manteniendo en memoria rápida los datos a los que se accede con frecuencia.

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        # Dummy head and tail nodes
        self.head = Node(0, 0)
        self.tail = Node(0, 0)
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head
    
    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            node = self.cache[key]
            self._remove(node)
            self._add(node)
            return node.value
        return -1
    
    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self._remove(self.cache[key])
        node = Node(key, value)
        self._add(node)
        self.cache[key] = node
        
        if len(self.cache) > self.capacity:
            tail = self.tail.prev
            self._remove(tail)
            del self.cache[tail.key]

¿Cuáles son los distintos tipos de índices de bases de datos?

Los índices de bases de datos son estructuras de datos que mejoran el rendimiento de las consultas creando accesos directos a las filas de datos. Los índices agrupados determinan el orden físico de almacenamiento de los datos, y cada tabla tiene como máximo un índice agrupado. Los índices no agrupados crean estructuras separadas que apuntan a filas de datos, lo que permite múltiples índices por tabla.

Los índices de árbol B funcionan bien para consultas de rango y búsquedas de igualdad, por lo que son la opción por defecto en la mayoría de las bases de datos. Los índices hash proporcionan O(1) búsqueda para comparaciones de igualdad, pero no pueden manejar consultas de rango. Los índices de mapa de bits funcionan eficazmente para datos de baja cardinalidad, como los campos de sexo o estado, especialmente en almacenes de datos.

Los índices compuestos cubren varias columnas y pueden acelerar considerablemente las consultas que filtran en varios campos. Sin embargo, los índices requieren espacio de almacenamiento adicional y ralentizan las operaciones de inserción, actualización y eliminación, porque la base de datos debe mantener la coherencia de los índices. Elige los índices cuidadosamente en función de tus patrones de consulta y requisitos de rendimiento.

> Para quienes deseen profundizar en su comprensión de cómo estructurar los datos de forma eficiente, explorar los exhaustivos recursos del curso Diseño de Bases de Datos puede ser muy valioso.

¿Cómo manejas las transacciones de bases de datos y las propiedades ACID?

Las propiedades ACID garantizan la fiabilidad de la base de datos mediante Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad. La atomicidad significa que las transacciones se completan o no se completan: si falla alguna parte, toda la transacción retrocede. La coherencia garantiza que las transacciones salgan de la base de datos en un estado válido, respetando todas las restricciones y reglas.

El aislamiento impide que las transacciones concurrentes interfieran entre sí mediante diversos niveles de aislamiento. La lectura no comprometida permite lecturas sucias, la lectura comprometida impide lecturas sucias, la lectura repetible impide lecturas no repetibles, y la serializable proporciona el mayor aislamiento pero la menor concurrencia. Cada nivel cambia coherencia por rendimiento.

La durabilidad garantiza que las transacciones comprometidas sobrevivan a los fallos del sistema mediante el registro de escritura anticipada y otros mecanismos de persistencia. Las bases de datos modernas implementan estas propiedades mediante mecanismos de bloqueo, control de concurrencia multiversión (MVCC) y registros de transacciones. Comprender estos conceptos te ayudará a diseñar sistemas fiables y a depurar problemas de concurrencia.

> Dominar las transacciones y la gestión de errores, sobre todo en sistemas populares como PostgreSQL, es crucial. Puedes aprender más sobre esto en nuestrocurso rsobre Transacciones y Gestión de Errores en PostgreSQL.

¿Cuál es la diferencia entre REST y GraphQL?

REST (Representational State Transfer) organiza las API en torno a recursos a los que se accede mediante métodos HTTP estándar, mientras que GraphQL proporciona un lenguaje de consulta que permite a los clientes solicitar exactamente los datos que necesitan. REST utiliza varios puntos finales para diferentes recursos, mientras que GraphQL suele exponer un único punto final que gestiona todas las consultas y mutaciones.

REST puede dar lugar a una sobrecarga (obtener más datos de los necesarios) o a una infracarga (requerir múltiples peticiones), especialmente en aplicaciones móviles con un ancho de banda limitado. GraphQL resuelve esto permitiendo a los clientes especificar exactamente qué campos quieren, reduciendo el tamaño de la carga y las peticiones a la red. Sin embargo, esta flexibilidad puede hacer que el almacenamiento en caché sea más complejo en comparación con el almacenamiento en caché directo basado en URL de REST.

Elige REST para API sencillas, cuando necesites un almacenamiento en caché fácil o cuando trabajes con equipos familiarizados con los servicios web tradicionales. Elige GraphQL para requisitos de datos complejos, aplicaciones móviles o cuando quieras dar más flexibilidad a los equipos frontales. Ten en cuenta que GraphQL requiere más configuración y puede ser excesivo para operaciones CRUD sencillas.

¿Cómo se diseña una arquitectura de sistema escalable?

El diseño de un sistema escalable empieza por comprender tus requisitos: tráfico previsto, volumen de datos, necesidades de latencia y proyecciones de crecimiento. Empieza con una arquitectura sencilla e identifica los cuellos de botella a medida que escalas. Utiliza el escalado horizontal (añadir más servidores) en lugar del escalado vertical (actualizar el hardware) cuando sea posible, ya que proporciona mejor tolerancia a los fallos y rentabilidad.

Implementa el almacenamiento en caché a varios niveles - caché del navegador, CDN, caché de la aplicación y caché de la base de datos - para reducir la carga de los sistemas backend. Utiliza equilibradores de carga para distribuir el tráfico entre varios servidores e implanta la fragmentación de bases de datos o las réplicas de lectura para gestionar el aumento de la carga de datos. Considera la posibilidad de una arquitectura de microservicios para los grandes sistemas, a fin de permitir un escalado y un despliegue independientes.

Planifica los fallos aplicando la redundancia, los disyuntores y la degradación gradual. Utiliza la supervisión y las alertas para identificar los problemas antes de que afecten a los usuarios. Entre los patrones más populares están la replicación de bases de datos, las colas de mensajes para el procesamiento asíncrono y los grupos de autoescalado que ajustan la capacidad en función de la demanda. Recuerda que una optimización prematura puede perjudicar la velocidad de desarrollo, así que escala en función de las necesidades reales y no de escenarios hipotéticos.

> Comprender la arquitectura de datos moderna es clave para diseñar sistemas escalables que puedan crecer con tus necesidades. Profundiza en este tema con nuestra course sobre Comprender la Arquitectura Moderna de Datos.

Preguntas de la entrevista sobre ingeniería avanzada de software

Estas preguntas abordarán conocimientos profundos de temas especializados o complejos. Tendrás que demostrar experiencia en el diseño de sistemas, algoritmos avanzados y patrones arquitectónicos que los ingenieros superiores encuentran en entornos de producción.

¿Cómo diseñarías un sistema de caché distribuido como Redis?

Un sistema distribuido de almacenamiento en caché requiere tener muy en cuenta la partición de datos, la coherencia y la tolerancia a fallos. El reto principal es distribuir los datos entre varios nodos, manteniendo tiempos de acceso rápidos y gestionando los fallos de los nodos con elegancia. El hashing consistente proporciona una solución elegante al minimizar el movimiento de datos cuando se añaden o eliminan nodos del clúster.

El sistema debe gestionar las políticas de desalojo de caché, la replicación de datos y las particiones de red. Implementa una arquitectura basada en anillos en la que cada clave se asigne a una posición en el anillo, y el nodo responsable sea el primero que se encuentre moviéndose en el sentido de las agujas del reloj. Utiliza nodos virtuales para garantizar una mejor distribución de la carga y reducir los puntos calientes. Para la tolerancia a fallos, replica los datos en N nodos sucesores e implementa quórums de lectura/escritura para mantener la disponibilidad durante los fallos.

La gestión de la memoria se vuelve crítica a escala, requiriendo sofisticados algoritmos de desalojo más allá del simple LRU. Considera un LRU aproximado mediante muestreo, o implanta cachés de reemplazo adaptativas que equilibren la recencia y la frecuencia. Añade funciones como la compresión de datos, la gestión TTL y la supervisión de los índices de aciertos de la caché y del uso de la memoria. El sistema debe admitir tanto la replicación síncrona como la asíncrona, en función de los requisitos de coherencia.

Explicar el teorema CAP y sus implicaciones para los sistemas distribuidos

El teorema CAP afirma que los sistemas distribuidos pueden garantizar como máximo dos de tres propiedades: Coherencia (todos los nodos ven los mismos datos simultáneamente), Disponibilidad (el sistema sigue operativo) y Tolerancia a las particiones (el sistema continúa a pesar de los fallos de la red). Esta limitación fundamental obliga a los arquitectos a hacer concesiones explícitas cuando diseñan sistemas distribuidos.

En la práctica, la tolerancia a la partición no es negociable en los sistemas distribuidos, ya que los fallos de red son inevitables. Esto te deja elegir entre coherencia y disponibilidad durante las particiones. Los sistemas de CP, como las bases de datos tradicionales, dan prioridad a la coherencia y pueden dejar de estar disponibles durante las divisiones de la red. Los sistemas AP, como muchas bases de datos NoSQL, siguen estando disponibles pero pueden servir datos obsoletos hasta que la partición se cure.

Los sistemas modernos suelen aplicar la coherencia eventual, en la que el sistema se vuelve coherente con el tiempo y no inmediatamente. Los CRDT (Tipos de Datos Replicados sin Conflictos) y los relojes vectoriales ayudan a gestionar la coherencia en los sistemas AP. Algunos sistemas utilizan distintos modelos de consistencia para distintas operaciones: consistencia fuerte para datos críticos, como las transacciones financieras, y consistencia eventual para datos menos críticos, como las preferencias de los usuarios o las publicaciones en redes sociales.

> Comprender los componentes y aplicaciones de la informática distribuida puede mejorar tus habilidades de diseño de sistemas. Aprende más en nuestro artículo sobre Informática Distribuida.

¿Cómo se implementa un limitador de velocidad para una API?

La limitación de velocidad protege las APIs de los abusos y garantiza un uso equitativo de los recursos entre los clientes. Los algoritmos más comunes son el cubo de fichas, el cubo con fugas, la ventana fija y la ventana deslizante. El cubo de fichas permite ráfagas de hasta el tamaño del cubo mientras mantiene una tasa media, lo que lo hace ideal para APIs que necesitan manejar picos ocasionales mientras evitan un abuso sostenido.

Implementa la limitación de velocidad a varios niveles: por usuario, por IP, por clave API y límites globales. Utiliza Redis u otro almacén de datos rápido para realizar un seguimiento de los contadores de límite de velocidad con tiempos de caducidad adecuados. Para sistemas a gran escala, considera la limitación de velocidad distribuida, en la que varias instancias de la pasarela API se coordinan a través de un almacenamiento compartido. Implementa diferentes límites para los distintos niveles de usuarios y puntos finales de la API en función de su coste computacional.

Gestiona las violaciones del límite de velocidad con elegancia devolviendo los códigos de estado HTTP apropiados (429 Too Many Requests) con cabeceras de reintento posterior. Proporciona mensajes de error claros y considera la posibilidad de implantar un procesamiento basado en colas para las solicitudes no urgentes. Las implementaciones avanzadas incluyen la limitación dinámica de la tasa que se ajusta en función de la carga del sistema, y la derivación de la limitación de la tasa para operaciones críticas durante emergencias.

import time
import redis

class TokenBucketRateLimiter:
    def __init__(self, redis_client, max_tokens, refill_rate):
        self.redis = redis_client
        self.max_tokens = max_tokens
        self.refill_rate = refill_rate
    
    def is_allowed(self, key):
        pipe = self.redis.pipeline()
        now = time.time()
        
        # Get current state
        current_tokens, last_refill = pipe.hmget(key, 'tokens', 'last_refill')
        
        if last_refill:
            last_refill = float(last_refill)
            time_passed = now - last_refill
            new_tokens = min(self.max_tokens, 
                           float(current_tokens) + time_passed * self.refill_rate)
        else:
            new_tokens = self.max_tokens
        
        if new_tokens >= 1:
            new_tokens -= 1
            pipe.hset(key, mapping={
                'tokens': new_tokens,
                'last_refill': now
            })
            pipe.expire(key, 3600)  # Expire after 1 hour
            pipe.execute()
            return True
        
        return False

¿Cómo diseñarías una estrategia de fragmentación de bases de datos?

La fragmentación de bases de datos distribuye los datos entre varias bases de datos para gestionar cargas que superan la capacidad de una sola base de datos. La clave de fragmentación determina cómo se distribuyen los datos e influye significativamente en el rendimiento y la escalabilidad de las consultas. Elige claves que distribuyan los datos uniformemente, manteniendo juntos los datos relacionados, para minimizar las consultas cruzadas.

La fragmentación horizontal divide las filas en tableros basándose en una función de fragmentación, mientras que la fragmentación vertical separa tablas o columnas. La fragmentación basada en rangos utiliza rangos de valores (ID de usuario 1-1000 en el fragmento 1), lo que funciona bien para datos de series temporales, pero puede crear puntos calientes. La fragmentación basada en hash distribuye los datos de forma más uniforme, pero dificulta las consultas de rango. La fragmentación basada en directorios utiliza un servicio de búsqueda para asignar claves a los fragmentos, lo que proporciona flexibilidad a costa de una búsqueda adicional.

Planifica el reequilibrio de los fragmentos cuando los datos crezcan de forma desigual en los fragmentos. Implementa una capa de gestión de fragmentos que gestione el enrutamiento, la agrupación de conexiones y las operaciones entre fragmentos. Considera la posibilidad de utilizar proxies de bases de datos o middleware que abstraigan la complejidad de la fragmentación de las aplicaciones. Para consultas complejas que abarquen varios fragmentos, aplica patrones de recopilación dispersa o mantén vistas desnormalizadas. Supervisa la utilización de los fragmentos e implementa la división o fusión automatizada en función de umbrales predefinidos.

Explicar la arquitectura de microservicios y cuándo utilizarla

La arquitectura de microservicios descompone las aplicaciones en pequeños servicios independientes que se comunican a través de API bien definidas. Cada servicio es propietario de sus datos, puede desarrollarse y desplegarse independientemente, y suele centrarse en una única capacidad empresarial. Este enfoque permite a los equipos trabajar de forma autónoma, utilizar diferentes tecnologías y escalar los servicios de forma independiente en función de la demanda.

Las principales ventajas incluyen un mejor aislamiento de fallos, diversidad tecnológica y ciclos de implantación independientes. Cuando falla un servicio, los demás siguen funcionando. Los equipos pueden elegir las mejores herramientas para sus problemas específicos y desplegar actualizaciones sin coordinarse con otros equipos. Sin embargo, los microservicios introducen una complejidad en el descubrimiento de servicios, el rastreo distribuido, la coherencia de los datos y la comunicación de red que no existe en las aplicaciones monolíticas.

Considera los microservicios cuando tengas un equipo grande, requisitos de dominio complejos o necesites escalar diferentes partes de tu sistema de forma independiente. Evítalos para aplicaciones sencillas, equipos pequeños o cuando aún estés explorando el dominio del problema. Empieza con un monolito y ve extrayendo servicios a medida que se aclaren los límites. El éxito de los microservicios requiere sólidas prácticas DevOps, infraestructura de supervisión y madurez organizativa para manejar la complejidad del sistema distribuido.

¿Cómo se gestiona la coherencia eventual en los sistemas distribuidos?

La coherencia eventual garantiza que, si no se producen nuevas actualizaciones, todas las réplicas acabarán convergiendo al mismo valor. Este modelo cambia la coherencia inmediata por la disponibilidad y la tolerancia a las particiones, por lo que es adecuado para sistemas que pueden tolerar incoherencias temporales. Implementa la coherencia final mediante estrategias de resolución de conflictos, versionado y un cuidadoso diseño de la aplicación.

Los relojes vectoriales o vectores de versión ayudan a rastrear la causalidad entre sucesos en los sistemas distribuidos. Cada réplica mantiene un reloj lógico que se incrementa con las actualizaciones locales y se actualiza al recibir actualizaciones remotas. Cuando se producen conflictos, el sistema puede detectar actualizaciones concurrentes y aplicar estrategias de resolución como el último escritor gana, funciones de fusión definidas por el usuario, o presentar los conflictos a los usuarios para que los resuelvan manualmente.

Diseña tu aplicación para manejar con elegancia los estados incoherentes. Utiliza transacciones compensatorias para corregir incoherencias, aplica operaciones idempotentes para gestionar mensajes duplicados y diseña IU que puedan mostrar estados pendientes o conflictivos. Considera el uso de CRDT (Tipos de Datos Replicados sin Conflictos) para estructuras de datos que puedan fusionarse automáticamente sin conflictos, como contadores, conjuntos y documentos colaborativos.

class VectorClock:
    def __init__(self, node_id, clock=None):
        self.node_id = node_id
        self.clock = clock or {}
    
    def increment(self):
        self.clock[self.node_id] = self.clock.get(self.node_id, 0) + 1
        return self
    
    def update(self, other_clock):
        for node, timestamp in other_clock.items():
            self.clock[node] = max(self.clock.get(node, 0), timestamp)
        self.increment()
        return self
    
    def compare(self, other):
        # Returns: 'before', 'after', 'concurrent'
        self_greater = any(self.clock.get(node, 0) > other.clock.get(node, 0) 
                          for node in set(self.clock.keys()) | set(other.clock.keys()))
        other_greater = any(other.clock.get(node, 0) > self.clock.get(node, 0) 
                           for node in set(self.clock.keys()) | set(other.clock.keys()))
        
        if self_greater and not other_greater:
            return 'after'
        elif other_greater and not self_greater:
            return 'before'
        else:
            return 'concurrent'

¿Cuáles son las compensaciones entre los distintos algoritmos de consenso?

Los algoritmos de consenso permiten a los sistemas distribuidos acordar valores a pesar de los fallos y las particiones de la red. Raft da prioridad a la comprensibilidad con su enfoque basado en líderes y una clara separación de la elección de líderes, la replicación de registros y las propiedades de seguridad. Garantiza la coherencia, pero puede tener una indisponibilidad temporal durante las elecciones de líderes. La PBFT (Tolerancia Práctica a los Fallos Bizantinos) se ocupa de los nodos maliciosos, pero requiere una importante sobrecarga de mensajes y sólo funciona bien con un número reducido de nodos.

Paxos proporciona sólidos fundamentos teóricos y maneja varios modos de fallo, pero su complejidad hace que su implementación sea un reto. Multi-Paxos optimiza los casos comunes en los que existe un líder estable, reduciendo la complejidad de los mensajes. Los algoritmos más recientes, como la Replicación con Sello de Vista y Zab (utilizado en ZooKeeper), ofrecen distintos equilibrios entre los requisitos de rendimiento, simplicidad y tolerancia a fallos.

Elige algoritmos de consenso en función de tu modelo de fallos, requisitos de rendimiento y experiencia del equipo. Utiliza Raft para la mayoría de las aplicaciones que requieran una fuerte consistencia con fallos por colisión. Considera la PBFT para sistemas que requieran tolerancia a fallos bizantinos, como las aplicaciones blockchain. Para sistemas de alto rendimiento, investiga protocolos de consenso especializados como Fast Paxos o protocolos optimizados para topologías de red específicas. Recuerda que el consenso es sólo un componente: considera cómo se integra en la arquitectura general de tu sistema.

¿Cómo implantarías un sistema de mensajería en tiempo real?

Los sistemas de mensajería en tiempo real necesitan baja latencia, alto rendimiento y fiabilidad en la entrega de mensajes a través de millones de conexiones simultáneas. Los WebSockets proporcionan una comunicación full-duplex a través de una única conexión TCP, lo que los hace ideales para funciones en tiempo real. Diseña el sistema con capacidades de gestión de conexiones, enrutamiento de mensajes, seguimiento de presencia y escalado horizontal.

Implementa una arquitectura de intermediario de mensajes en la que los clientes se conecten a servidores pasarela que gestionen las conexiones WebSocket. Dirige los mensajes a través de un sistema distribuido de cola de mensajes como Apache Kafka o Redis Streams para garantizar la fiabilidad y permitir el escalado horizontal. Utiliza un hashing consistente para dirigir las conexiones de los usuarios a servidores específicos, manteniendo la capacidad de migrar las conexiones durante los fallos del servidor o el reequilibrio de la carga.

Gestiona con cuidado el pedido de mensajes, las garantías de entrega y el almacenamiento de mensajes sin conexión. Implementa acuses de recibo de mensajes para garantizar la entrega, números de secuencia para ordenar y almacenamiento persistente para usuarios sin conexión. Considera la posibilidad de implementar funciones como indicadores de escritura, recibos de lectura y estado de presencia a través de mensajes ligeros. Para escalar, implementa la agrupación de conexiones, la agrupación de mensajes y la compresión. Supervisa los recuentos de conexiones, el rendimiento de los mensajes y la latencia para identificar los cuellos de botella y las necesidades de escalado.

Explicar los principios del diseño de bases de datos distribuidas

Las bases de datos distribuidas se enfrentan a retos únicos a la hora de mantener la coherencia, la disponibilidad y la tolerancia a las particiones, al tiempo que ofrecen un rendimiento aceptable. Los principios de diseño incluyen estrategias de partición de datos, modelos de replicación y gestión de transacciones en múltiples nodos. La partición horizontal (sharding) distribuye las filas entre los nodos, mientras que la partición vertical separa las columnas o tablas.

Las estrategias de replicación equilibran los requisitos de coherencia y disponibilidad. La replicación síncrona garantiza la coherencia, pero puede afectar a la disponibilidad en caso de problemas de red. La replicación asíncrona mantiene la disponibilidad, pero corre el riesgo de perder datos en caso de fallo. La replicación multimaestro permite escribir en varios nodos, pero requiere una sofisticada resolución de conflictos. Considera la posibilidad de utilizar diferentes estrategias de replicación para los distintos tipos de datos en función de sus requisitos de coherencia.

Implementar protocolos de transacciones distribuidas como la confirmación en dos fases para operaciones que abarcan varios nodos, pero comprender su comportamiento de bloqueo durante los fallos. Los sistemas modernos suelen preferir la coherencia eventual con patrones de compensación a las transacciones distribuidas. Diseña tu esquema y patrones de consulta para minimizar las operaciones entre particiones, e implanta la supervisión del rendimiento de las consultas, el retardo de la replicación y la utilización de las particiones.

¿Cómo se diseña la tolerancia a fallos y la recuperación ante desastres?

La tolerancia a fallos requiere redundancia en todos los niveles del sistema: hardware, software, red y datos. Implementa el principio de "asume que todo fallará" diseñando sistemas que gestionen con elegancia los fallos de los componentes sin afectar a la experiencia del usuario. Utiliza servidores redundantes, equilibradores de carga, rutas de red y centros de datos para eliminar los puntos únicos de fallo.

Diseña disyuntores para evitar fallos en cascada cuando los servicios descendentes dejen de estar disponibles. Implementa patrones de mamparo para aislar los distintos componentes del sistema, asegurando que el fallo en un área no haga caer todo el sistema. Utiliza tiempos de espera, reintentos con retroceso exponencial y degradación gradual para gestionar los fallos temporales. Supervisa continuamente el estado del sistema y aplica mecanismos automatizados de conmutación por error.

La planificación de la recuperación en caso de catástrofe implica copias de seguridad periódicas, infraestructura distribuida geográficamente y procedimientos de recuperación probados. Aplica los requisitos del Objetivo de Tiempo de Recuperación (RTO) y del Objetivo de Punto de Recuperación (RPO) en función de las necesidades de la empresa. Utiliza la replicación de bases de datos entre regiones, la verificación automatizada de copias de seguridad y simulacros periódicos de recuperación ante desastres. Considera las prácticas de ingeniería del caos para identificar proactivamente los modos de fallo y mejorar la resistencia del sistema antes de que afecten a la producción.

Preguntas de la entrevista de ingeniería de software basadas en escenarios y en el comportamiento

Estas preguntas evalúan la capacidad para resolver problemas en situaciones reales y valoran cómo afrontas los retos, trabajas en equipo y tomas decisiones técnicas complejas. Te recomiendo que utilices el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tus respuestas.

Cuéntame alguna ocasión en la que hayas tenido que depurar un problema de producción complejo

Empieza por describir claramente la situación: qué sistema estaba afectado, qué síntomas experimentaban los usuarios y el impacto empresarial. Explica tu enfoque sistemático para aislar el problema, como la comprobación de registros, la supervisión de métricas y la reproducción del problema en un entorno controlado. Haz hincapié en cómo priorizaste las soluciones inmediatas para restablecer el servicio mientras investigabas la causa raíz.

Recorre paso a paso tu metodología de depuración. ¿Utilizaste técnicas de búsqueda binaria para acotar el marco temporal? ¿Cómo correlacionaste las distintas fuentes de datos, como los registros de las aplicaciones, las métricas de las bases de datos y la monitorización de la infraestructura? Comenta las herramientas que hayas utilizado para el rastreo distribuido o el análisis de registros, y explica cómo descartaste las distintas hipótesis.

Concluye con la resolución y lo que has aprendido de la experiencia. Tal vez implementaste una mejor supervisión, mejoraste la gestión de errores o cambiaste los procedimientos de despliegue para evitar problemas similares. Muestra cómo has equilibrado las soluciones rápidas con las soluciones a largo plazo y cómo te has comunicado con las partes interesadas a lo largo del proceso.

Describe una situación en la que hayas tenido que trabajar con un miembro difícil del equipo

Céntrate en una situación concreta en la que las diferencias de personalidad o los estilos de comunicación hayan creado problemas, en lugar de atacar el carácter de alguien. Explica el contexto del proyecto y cómo la dinámica del equipo estaba afectando a los resultados o a la moral del equipo. Haz hincapié en tu enfoque para comprender su perspectiva y encontrar un terreno común.

Describe las medidas concretas que tomaste para mejorar la relación laboral. ¿Programaste conversaciones individuales para comprender sus preocupaciones? ¿Cómo adaptaste tu estilo de comunicación para trabajar mejor con ellos? Tal vez encontraste formas de potenciar sus puntos fuertes al tiempo que mitigabas las áreas en las que les costaba colaborar eficazmente.

Muestra el resultado positivo de tus esfuerzos: mejora de la entrega del proyecto, mejor comunicación en equipo o crecimiento personal para ambos. Demostrar inteligencia emocional y tu capacidad para trabajar profesionalmente con diversos tipos de personalidad. Esta pregunta pone a prueba tu madurez y tus habilidades de colaboración, que son cruciales para los puestos directivos de ingeniería.

¿Cómo manejarías una situación en la que no estás de acuerdo con la decisión técnica de tu jefe?

Explica cómo lo abordarías diplomáticamente al tiempo que defiendes lo que crees que es la solución técnica correcta. Empieza por asegurarte de que comprendes plenamente su razonamiento: haz preguntas aclaratorias y escucha sus preocupaciones sobre plazos, recursos o prioridades empresariales que puedan influir en la decisión.

Prepara un argumento bien razonado que aborde tanto los méritos técnicos como las consideraciones empresariales. Utiliza datos, experiencias pasadas y ejemplos concretos para apoyar tu postura. Considera la posibilidad de crear un breve documento o prototipo que demuestre tu enfoque alternativo. Presenta honestamente las compensaciones, incluyendo los riesgos y beneficios de ambos enfoques.

Si tu jefe sigue sin estar de acuerdo tras una discusión exhaustiva, explícale cómo aplicarías su decisión de forma profesional, documentando adecuadamente tus preocupaciones. Demuestra que puedes discrepar respetuosamente, escalar cuando sea necesario, pero en última instancia apoyar las decisiones del equipo. Esto demuestra potencial de liderazgo y madurez profesional.

Cuéntame alguna ocasión en la que hayas tenido que aprender rápidamente una nueva tecnología para un proyecto

Elige un ejemplo en el que hayas tenido verdadera presión de tiempo y una curva de aprendizaje significativa. Explica el contexto empresarial que hizo necesaria esta tecnología y las limitaciones temporales a las que te enfrentaste. Podría tratarse de adoptar un nuevo marco, sistema de base de datos, plataforma en la nube o lenguaje de programación para un proyecto crítico.

Detalla tu estrategia de aprendizaje: ¿cómo priorizaste qué aprender primero? ¿Empezaste con documentación oficial, tutoriales en línea o experimentación práctica? Explica cómo has equilibrado el aprendizaje con el progreso en el proyecto real. Quizá construiste pequeñas pruebas de concepto, encontraste mentores dentro de la empresa o identificaste los conocimientos mínimos viables necesarios para empezar a contribuir.

Muestra el resultado satisfactorio y lo que has aprendido sobre tu propio proceso de aprendizaje. ¿Te has convertido en el experto del equipo en esta tecnología? ¿Cómo compartiste los conocimientos con tus compañeros de equipo? Esta pregunta pone a prueba tu capacidad de adaptación y de aprendizaje autónomo, que son esenciales en nuestro campo en rápida evolución.

Describe un proyecto en el que hayas tenido que tomar decisiones arquitectónicas importantes

Elige un proyecto en el que hayas tenido verdadera influencia en el diseño del sistema, en lugar de limitarte a aplicar las decisiones de otra persona. Explica los requisitos empresariales, las limitaciones técnicas y las consideraciones de escala que influyeron en tus elecciones arquitectónicas. Incluye detalles sobre el tráfico previsto, el volumen de datos, el tamaño del equipo y las limitaciones de tiempo.

Recorre tu proceso de toma de decisiones sobre los componentes arquitectónicos clave. ¿Cómo evaluaste las distintas opciones de bases de datos, estrategias de implantación o modelos de integración? Explica las compensaciones que has considerado: rendimiento frente a complejidad, coste frente a escalabilidad, o tiempo de comercialización frente a mantenimiento a largo plazo. Muestra cómo reuniste las aportaciones de las partes interesadas y de los miembros del equipo.

Describe el resultado y las lecciones aprendidas. ¿Se escaló la arquitectura como se esperaba? ¿Qué harías de forma diferente sabiendo lo que sabes ahora? Esto demuestra tu capacidad para pensar estratégicamente sobre el diseño de sistemas y aprender de la experiencia, ambas cosas cruciales para puestos de ingeniería de alto nivel.

¿Cómo enfocarías la estimación de los plazos de una función compleja?

Explica tu enfoque sistemático para desglosar características complejas en componentes más pequeños y estimables. Empieza por reunir los requisitos a fondo, comprender los casos extremos e identificar las dependencias de otros sistemas o equipos. Discute cómo implicarías a otros miembros del equipo en el proceso de estimación para aprovechar el conocimiento colectivo e identificar los puntos ciegos.

Detalla tu metodología de estimación: ¿utilizas puntos de historia, estimaciones basadas en el tiempo u otras técnicas? ¿Cómo tienes en cuenta la incertidumbre y el riesgo? Explica cómo tienes en cuenta el tiempo de revisión del código, las pruebas, la documentación y las posibles modificaciones. Discute la importancia de incluir tiempo de amortiguación para complicaciones imprevistas y retos de integración.

Muestra cómo comunicarías las estimaciones y gestionarías las expectativas con las partes interesadas. ¿Cómo manejas la presión para proporcionar estimaciones optimistas? Explica tu enfoque para seguir el progreso y actualizar las estimaciones a medida que aprendas más sobre el problema. Esto pone a prueba tus habilidades de gestión de proyectos y tu capacidad para equilibrar el realismo técnico con las necesidades empresariales.

Cuéntame alguna ocasión en la que hayas tenido que optimizar el rendimiento del sistema

Elige un ejemplo concreto en el que hayas identificado cuellos de botella en el rendimiento y aplicado mejoras significativas. Explica claramente el problema de rendimiento: ¿fueron tiempos de respuesta lentos, un uso elevado de recursos o una escalabilidad deficiente? Incluye métricas que cuantifiquen el problema y su impacto en los usuarios o en las operaciones de la empresa.

Describe tu enfoque sistemático del análisis de resultados. ¿Utilizaste herramientas de creación de perfiles, pruebas de carga o paneles de control para identificar los cuellos de botella? ¿Cómo priorizaste qué optimizaciones debías perseguir primero? Explica los cambios concretos que has realizado: optimización de las consultas a la base de datos, estrategias de almacenamiento en caché, mejoras del algoritmo o ampliación de la infraestructura.

Cuantifica los resultados de tus optimizaciones con métricas específicas: mejoras en el tiempo de respuesta, reducciones en el uso de recursos o aumento del rendimiento. Explica cómo validaste las mejoras y controlaste cualquier efecto secundario negativo. Esto demuestra tu capacidad para enfocar el rendimiento de forma sistemática y medir el impacto de tu trabajo.

¿Cómo manejarías una situación en la que tu código causara una interrupción de la producción?

Demostrar propiedad y un enfoque sistemático de la respuesta a incidentes. Explica cómo te centrarías inmediatamente en restaurar el servicio, hacer retroceder la implantación, implantar un hotfix o activar los sistemas de copia de seguridad. Demuestra que comprendes la importancia de la comunicación durante los incidentes y que mantendrás informadas a las partes interesadas sobre el estado y el tiempo de resolución previsto.

Describe tu enfoque para realizar una autopsia exhaustiva una vez restablecido el servicio. ¿Cómo investigarías la causa raíz, identificarías los factores contribuyentes y documentarías la cronología de los hechos? Explica la importancia de las autopsias sin culpables, centradas en la mejora del sistema y no en la búsqueda de culpables individuales.

Muestra cómo aplicarías medidas preventivas para evitar problemas similares: mejores procedimientos de prueba, mejor supervisión, despliegues escalonados o mecanismos automatizados de reversión. Esto demuestra la responsabilidad, el aprendizaje de los errores y el compromiso con la fiabilidad del sistema, que es esencial para los altos cargos de ingeniería.

Describe un momento en el que hayas tenido que equilibrar la deuda técnica con el desarrollo de características

Elige un ejemplo en el que hayas tenido que hacer concesiones explícitas entre abordar la deuda técnica y ofrecer nuevas características. Explica cómo afectaba la deuda técnica a la velocidad de desarrollo, la fiabilidad del sistema o la productividad del equipo. Incluye ejemplos concretos, como dependencias obsoletas, cobertura de pruebas deficiente o código demasiado complejo que necesitaba refactorización.

Describe cómo cuantificaste el impacto de la deuda técnica para argumentar a favor de abordarla. ¿Has medido la frecuencia de despliegue, la tasa de errores o el tiempo de desarrollo de nuevas funciones? ¿Cómo priorizaste qué deuda técnica abordar primero en función del riesgo y el impacto? Explica cómo comunicaste la importancia de la deuda técnica a las partes interesadas no técnicas.

Muestra el enfoque que adoptaste para abordar gradualmente la deuda técnica, manteniendo al mismo tiempo la entrega de características. Tal vez asignaste un porcentaje de cada sprint a la deuda técnica, emparejaste la refactorización con el trabajo de características, o programaste sprints dedicados a la deuda técnica. Esto demuestra tu capacidad para equilibrar las necesidades empresariales a corto plazo con la salud del sistema a largo plazo.

¿Cómo orientarías a un programador junior que tiene dificultades con las prácticas de codificación?

Explica primero tu enfoque para comprender sus retos específicos: ¿tienen problemas con las técnicas de depuración, la organización del código, las prácticas de prueba o algo más? Describe cómo evaluarías su nivel actual de habilidades y su estilo de aprendizaje para adaptar tu enfoque de tutoría de forma eficaz.

Detalla las técnicas específicas de tutoría que utilizarías: sesiones de programación en parejas, debates sobre revisión de código o recomendación de recursos específicos. ¿Cómo equilibrarías la orientación con el fomento de la resolución independiente de problemas? Explícales cómo fijarías objetivos alcanzables y les proporcionarías información periódica para seguir sus progresos.

Muestra cómo crearías un entorno de aprendizaje propicio, manteniendo al mismo tiempo los estándares de calidad del código. Tal vez aplicarías aumentos graduales de responsabilidad, crearías oportunidades de aprendizaje mediante la asignación de proyectos adecuados, o les pondrías en contacto con otros miembros del equipo para obtener perspectivas diversas. Esto pone a prueba tus dotes de liderazgo y tu capacidad para desarrollar las capacidades del equipo.

Consejos para preparar una entrevista de ingeniería de software

Una buena preparación de la entrevista requiere un enfoque sistemático por tu parte. Debe abarcar habilidades técnicas, estrategias de resolución de problemas y capacidades de comunicación. Empieza a prepararte al menos 2 ó 3 meses antes de la fecha prevista para la entrevista, a fin de adquirir confianza y dominio en todas las áreas.

Dicho esto, compartiré un par de consejos para preparar las entrevistas en esta sección.

Domina los fundamentos básicos de la informática.

Céntrate en las estructuras de datos y los algoritmos, ya que constituyen la base de la mayoría de las entrevistas técnicas. Practica la implementación de arreglos, listas enlazadas, pilas, colas, árboles, grafos y tablas hash desde cero. Entender cuándo utilizar cada estructura de datos y sus compensaciones de complejidad tiempo/espacio. Estudia algoritmos de ordenación como el merge sort, el quick sort y el heap sort, junto con técnicas de búsqueda como la búsqueda binaria y los algoritmos de graph traversal.

No te limites a memorizar implementaciones: comprende los principios subyacentes y sé capaz de explicar por qué determinados enfoques funcionan mejor para problemas concretos. Practica el análisis de la complejidad temporal y espacial utilizando la notación Big O, ya que los entrevistadores suelen pedirte que optimices soluciones o compares distintos enfoques.

Practica la codificación de problemas de forma coherente.

Dedica tiempo diariamente a resolver problemas de codificación en plataformas como DataCamp. Empieza con problemas fáciles para ganar confianza, y luego trabaja gradualmente hacia niveles de dificultad media y difícil. Céntrate en comprender patrones en lugar de memorizar soluciones: muchos problemas de las entrevistas son variaciones de patrones comunes como dos punteros, ventana deslizante o programación dinámica.

Cronométrate al resolver los problemas para simular la presión de la entrevista. Intenta resolver problemas fáciles en 10-15 minutos, problemas medios en 20-30 minutos y problemas difíciles en 45 minutos. Practica explicando tu proceso de pensamiento en voz alta, ya que esto refleja la experiencia de la entrevista, en la que tienes que comunicar tu razonamiento con claridad.

Construye y muestra proyectos paralelos.

Trabaja en proyectos personales que demuestren tu capacidad para crear aplicaciones completas de principio a fin. Elige proyectos que resuelvan problemas reales o muestren tecnologías relevantes para tus empresas objetivo. Incluye proyectos que demuestren distintas habilidades: quizá una aplicación web que muestre el desarrollo full-stack, un proyecto de análisis de datos que muestre tus habilidades analíticas o una aplicación móvil que muestre el desarrollo multiplataforma.

Documenta tus proyectos minuciosamente con archivos README claros que expliquen el problema que resolviste, las tecnologías utilizadas y los retos que superaste. Despliega tus proyectos en plataformas como Heroku, Vercel o AWS para que los entrevistadores puedan verlos en funcionamiento. Prepárate para discutir las decisiones técnicas, las concesiones que hiciste y cómo mejorarías los proyectos si tuvieras más tiempo.

Contribuye a proyectos de código abierto.

Las contribuciones al código abierto demuestran tu capacidad para trabajar con bases de código existentes, colaborar con otros programadores y escribir código de calidad de producción. Empieza por buscar proyectos que utilicen tecnologías con las que estés familiarizado o que quieras aprender. Comienza con pequeñas contribuciones, como corregir errores, mejorar la documentación o añadir pruebas, antes de enfrentarte a funciones más amplias.

Lee atentamente las directrices de contribución al proyecto y sigue las normas de codificación establecidas. Relaciónate profesionalmente con los mantenedores y responde a los comentarios sobre tus pull requests. Las contribuciones de calidad son más valiosas que la cantidad: unas pocas contribuciones bien pensadas demuestran más habilidad que muchos cambios triviales.

Estudia los principios de diseño de sistemas.

Aprende a diseñar sistemas escalables estudiando arquitecturas del mundo real y patrones de diseño comunes. Comprender conceptos como el equilibrio de carga, el almacenamiento en caché, la fragmentación de bases de datos, los microservicios y las colas de mensajes. Practica el diseño de sistemas como acortadores de URL, aplicaciones de chat o feeds de redes sociales durante los simulacros de entrevistas.

Lee libros como "Designing Data-Intensive Applications" de Martin Kleppmann y "System Design Interview" de Alex Xu. Estudia casos prácticos de cómo empresas como Netflix, Uber y Facebook resuelven los retos de la ampliación. Céntrate en comprender las ventajas y desventajas de los distintos enfoques, en lugar de memorizar soluciones concretas.

Practica simulacros de entrevistas con regularidad.

Programa simulacros de entrevistas con amigos, compañeros o plataformas online como Pramp o Interviewing.io. Practica tanto las preguntas de codificación técnica como las de comportamiento utilizando el método STAR. Grábate o pide comentarios detallados sobre tu estilo de comunicación, tu enfoque para resolver problemas y tus explicaciones técnicas.

Únete a grupos de estudio o encuentra compañeros de responsabilidad que se preparen para funciones similares. Enseñar conceptos a los demás ayuda a consolidar tu propia comprensión e identifica las lagunas de conocimiento. Practica la codificación en pizarra si las empresas a las que te diriges utilizan ese formato, ya que requiere habilidades diferentes a las de codificar en un ordenador.

Prepárate para las preguntas de comportamiento.

Desarrolla de 5 a 7 historias detalladas de tu experiencia que muestren diferentes habilidades como el liderazgo, la resolución de problemas, el manejo de conflictos y el aprendizaje del fracaso. Practica contando estas historias de forma concisa, destacando tus contribuciones específicas y los resultados positivos. Prepara ejemplos que demuestren la toma de decisiones técnicas, el trabajo en equipo y el manejo de la presión.

Investiga a fondo tus empresas objetivo: conoce sus productos, su cultura de ingeniería, sus noticias recientes y sus retos técnicos. Prepara preguntas reflexivas sobre el puesto, el equipo y la empresa que muestren un interés genuino más allá de la mera obtención de una oferta de trabajo.

Repasa los conocimientos específicos de la lengua.

Repasa la sintaxis, las mejores prácticas y los errores más comunes de tu lenguaje de programación principal. Comprende conceptos específicos del lenguaje, como el GIL de Python, el bucle de eventos de JavaScript o la gestión de memoria de Java. Prepárate para escribir código limpio e idiomático que siga las convenciones establecidas para el lenguaje que hayas elegido.

Practica la implementación de algoritmos y estructuras de datos comunes en tu lenguaje preferido sin buscar la sintaxis. Conoce la biblioteca estándar lo suficientemente bien como para utilizar las funciones incorporadas adecuadas y evitar reinventar la rueda durante las entrevistas.

Lee libros técnicos esenciales.

Invierte tiempo en leer libros fundamentales que profundicen tu comprensión de los principios de la informática. "Cracking the Coding Interview", de Gayle McDowell, proporciona una excelente orientación específica para la entrevista y problemas de práctica. "Código limpio", de Robert Martin, te enseña a escribir código mantenible y profesional que impresione a los entrevistadores.

"Introducción a los Algoritmos" de Cormen te ayuda a comprender en profundidad el pensamiento algorítmico. "Diseño de aplicaciones intensivas en datos" abarca conceptos de sistemas distribuidos esenciales para puestos directivos. No intentes leerlo todo de una vez: elige libros que se ajusten a tu fase de preparación actual y a tu nivel profesional.

Desarrollar una gran capacidad de comunicación.

Practica explicando conceptos técnicos a públicos tanto técnicos como no técnicos. Esfuérzate en pensar en voz alta durante la resolución de problemas, ya que muchos entrevistadores quieren entender tu proceso de pensamiento. Aprende a hacer preguntas aclaratorias cuando te enfrentes a enunciados de problemas ambiguos.

Practica dando respuestas concisas y estructuradas que aborden directamente las preguntas del entrevistador. Evita divagar o salirte por la tangente. Cuando cometas errores, reconócelos rápidamente y corrige el rumbo en lugar de intentar ocultarlos.

> Además de la competencia técnica, prepararte para funciones específicas puede aumentar mucho tus posibilidades. Para quienes estén interesados en puestos relacionados con las bases de datos,puedeser beneficioso volver ay verlas 30 mejores preguntas de entrevista para administradores de bases de datos de 2025.

Resumiendo las preguntas de la entrevista a un ingeniero de software

Las entrevistas de ingeniería de software ponen a prueba una amplia gama de habilidades, desde los algoritmos y estructuras de datos fundamentales hasta el pensamiento de diseño de sistemas y la comunicación profesional. Tener éxito en ellas requiere una preparación consistente en conocimientos técnicos, práctica en la resolución de problemas y narración de comportamientos.

No intentes dominarlo todo a la vez. Reserva 2 ó 3 meses para prepararte a fondo, centrándote en un área cada vez, y manteniendo al mismo tiempo una práctica regular de codificación. Empieza por reforzar tus fundamentos, y luego avanza hacia temas más complejos, como los sistemas distribuidos y los algoritmos avanzados, en función del nivel de tu función objetivo.

Recuerda que entrevistar es una habilidad que mejora con la práctica. Cada entrevista te enseña algo nuevo sobre el proceso y te ayuda a perfeccionar tu enfoque. Sé persistente, sigue tus progresos y celebra las pequeñas victorias del camino.

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Dario Radečić
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Científico de Datos Senior con base en Croacia. Top Tech Writer con más de 700 artículos publicados, generando más de 10M de visitas. Autor del libro Automatización del aprendizaje automático con TPOT.
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