Preguntas de entrevista Full Stack: Simulacros con IA

Desglose de habilidades del rol

Desglose de responsabilidades

Los desarrolladores Full Stack diseñan, construyen, entregan y mantienen funcionalidades de extremo a extremo tanto en el frontend como en el backend. Colaboran estrechamente con los equipos de producto, diseño y otros ingenieros para traducir los requisitos en soluciones robustas y centradas en el usuario. Arquitectan modelos de datos y APIs que son escalables, seguras y mantenibles. Implementan interfaces de usuario responsivas y accesibles que funcionan bien en diferentes dispositivos y redes. Integran servicios, gestionan la persistencia de datos y aseguran la observabilidad y la preparación operativa. Escriben pruebas, revisan código y contribuyen a estándares que mejoran la velocidad del equipo y la calidad del código. Monitorean el rendimiento, gestionan incidentes y mejoran continuamente la fiabilidad. Automatizan los pipelines de compilación, prueba y despliegue para acelerar la entrega y reducir el riesgo. Documentan sistemas y comunican las compensaciones para alinear a las partes interesadas. Sobre todo, conectan los objetivos de negocio con la ejecución técnica, asegurando que el valor para el cliente se entregue de manera eficiente y segura, con un enfoque en la calidad en cada capa.

• Responsabilidades más críticas: entregar funcionalidades de extremo a extremo en frontend y backend, diseñar e implementar APIs y modelos de datos escalables, y asegurar el rendimiento, la seguridad, las pruebas y la preparación operativa.

Habilidades indispensables

• JavaScript/TypeScript: La maestría en JS/TS moderno te permite escribir código seguro y mantenible tanto en el frontend como en el backend. Es fundamental para trabajar con frameworks, herramientas y APIs con tipado seguro.
• Frameworks de Frontend (React/Vue/Angular): Debes construir interfaces de usuario accesibles y basadas en componentes con enrutamiento, gestión de estado y optimizaciones de rendimiento. Es esencial comprender SSR/CSR, la hidratación y la división de código.
• Frameworks de Backend (Node.js/Express/Nest o similar): Necesitas diseñar APIs RESTful (y a veces GraphQL), manejar middleware e implementar arquitecturas modulares. La familiaridad con patrones asíncronos, streams y manejo de errores es clave.
• Bases de datos (SQL y NoSQL): Competencia en diseño de esquemas, indexación y optimización de consultas para bases de datos relacionales, además de modelado para almacenes de documentos/clave-valor. Debes conocer las transacciones, los modelos de consistencia y cuándo elegir cada tipo.
• Diseño de APIs y Fundamentos de HTTP: Debes crear modelos de recursos, códigos de estado, idempotencia, paginación y estrategias de versionado. Comprender los encabezados de caché, CORS y la limitación de velocidad es crucial.
• Fundamentos de seguridad (OWASP Top 10): Proteger contra XSS, CSRF, inyección SQL/NoSQL, SSRF e implementar autenticación/autorización seguras. Debes gestionar secretos, validar entradas y seguir el principio de mínimo privilegio.
• Pruebas (Unitarias, de Integración, E2E): Construir pirámides de prueba con mocks, fixtures y ejecución fiable en CI. Las pruebas deben ser rápidas, deterministas y proporcionar señales de fallo claras.
• DevOps y CI/CD (Git, Docker, conceptos básicos de la nube): Debes automatizar compilaciones, pruebas y despliegues; contenerizar servicios; y configurar infraestructura básica en la nube. Las estrategias de rollback, blue/green y canary reducen el riesgo de los lanzamientos.
• Rendimiento y Observabilidad: Optimizar el tamaño del bundle, el renderizado y la latencia de la API; instrumentar logs, métricas y trazas. Usar herramientas de perfilado y establecer SLOs/alertas para mantener la fiabilidad.

Habilidades deseables

• Experiencia en plataformas en la nube (AWS/GCP/Azure): El uso práctico de servicios gestionados (RDS, S3/GCS, Cloud Run/Lambda) acelera la entrega. Es un diferenciador porque puedes entregar funcionalidades fiables más rápido y con menos carga operativa.
• Infraestructura como Código (Terraform/CDK/Pulumi): Codificar la infraestructura mejora la reproducibilidad y la colaboración. Demuestra madurez en el escalado de sistemas y el mantenimiento de entornos consistentes.
• Observabilidad avanzada (OpenTelemetry/Prometheus/Grafana): Una visibilidad profunda de los sistemas distribuidos acorta el MTTR y previene regresiones. Es una ventaja porque eleva la fiabilidad y el aprendizaje del equipo.

10 preguntas típicas de entrevista

Pregunta 1: ¿Cómo diseñarías una API REST escalable para un servicio de inventario de e-commerce?

• Enfoque de la evaluación:
  • Capacidad para modelar recursos, endpoints y relaciones claramente.
  • Consideración de la escalabilidad, consistencia e integridad de los datos.
  • Comprensión del almacenamiento en caché, la limitación de velocidad y el versionado.
• Ejemplo de respuesta:
  • Comenzaría definiendo los recursos principales como productos, artículos de inventario y almacenes, y modelaría las relaciones entre ellos. Los endpoints incluirían GET/POST/PATCH para productos y ajustes de inventario, con PATCH idempotente para las actualizaciones de cantidad. Para garantizar la consistencia, usaría transacciones para actualizaciones críticas y bloqueo optimista o campos de versión para evitar actualizaciones perdidas. Soportaría paginación y filtrado en los endpoints de listado, y expondría ETags y encabezados Cache-Control para el tráfico de alta lectura. La limitación de velocidad y las claves de API o los scopes de OAuth protegerían los endpoints, mientras que el logging y el tracing capturarían el contexto de la solicitud. Añadiría versionado de la API a través de la URI o de un encabezado para la compatibilidad con versiones anteriores. Para escalar, separaría las rutas de lectura y escritura con réplicas y consideraría actualizaciones impulsadas por eventos a las cachés. Incluiría el monitoreo de la latencia p95/p99 y las tasas de error con alertas. Finalmente, documentaría la API con OpenAPI y proporcionaría un servidor mock para facilitar la integración del cliente.
• Errores comunes:
  • Ignorar los problemas de concurrencia al actualizar cantidades en paralelo.
  • Omitir el versionado y la semántica de caché, lo que lleva a clientes frágiles y un rendimiento deficiente.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo evitarías la sobreventa durante las ventas flash?
  • ¿Cuál es tu enfoque para la paginación y ordenación de la API a gran escala?
  • ¿Cómo desplegarías un cambio disruptivo de forma segura?

Pregunta 2: ¿Cuándo elegirías SQL vs. NoSQL para una funcionalidad y cómo modelarías los datos?

• Enfoque de la evaluación:
  • Comprensión de la consistencia, las transacciones y los patrones de consulta.
  • Capacidad para justificar las compensaciones con ejemplos concretos.
  • Habilidades de modelado de datos tanto para almacenes relacionales como de documentos.
• Ejemplo de respuesta:
  • Elijo SQL cuando necesito una fuerte consistencia, joins complejos y garantías transaccionales, como en pedidos y pagos. Elijo NoSQL para esquemas flexibles, alto rendimiento de escritura o grandes agregaciones de documentos, como catálogos de productos o feeds de actividad. En SQL, normalizaría las entidades principales y desnormalizaría selectivamente con índices y vistas materializadas para el rendimiento. En NoSQL, diseñaría los documentos en torno a los patrones de acceso, incrustando donde las lecturas están localizadas y referenciando donde los datos se reutilizan. Para escrituras bajo carga pesada, usaría patrones optimizados para escritura y estrategias de sharding. Consideraría la consistencia eventual donde sea aceptable y aprovecharía las transacciones compensatorias para actualizaciones entre colecciones. Las copias de seguridad, las políticas de TTL y las estrategias de migración son parte de mi plan. Haría benchmarks de las consultas y revisaría los planes de ejecución regularmente. En última instancia, la elección está impulsada por los SLAs, el volumen de datos y la madurez operativa.
• Errores comunes:
  • Decantarse por un tipo de base de datos sin analizar los patrones de acceso.
  • Sobrenormalizar en NoSQL o sobredesnormalizar en SQL, lo que conduce a problemas de mantenimiento.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo manejas la evolución del esquema de forma segura en producción?
  • ¿Qué estrategia de indexación usarías para una lista que se filtra con frecuencia?
  • ¿Cómo modelarías un producto con atributos variantes tanto en SQL como en NoSQL?

Pregunta 3: Describe tu enfoque para la autenticación y autorización en una aplicación web.

• Enfoque de la evaluación:
  • Conocimiento de la autenticación basada en sesión vs. token (JWT), almacenamiento seguro y rotación.
  • Diseño de control de acceso basado en roles y atributos.
  • Manejo de escenarios de inicio de sesión multi-inquilino y de terceros (OAuth2/OIDC).
• Ejemplo de respuesta:
  • Empiezo eligiendo el mecanismo de autenticación adecuado: cookies con flags Secure y HttpOnly para sesiones web, o JWTs de corta duración con tokens de refresco para APIs. Almaceno los secretos de forma segura y roto las claves regularmente, usando JWKS para la verificación de firmas de JWT. La autorización es basada en roles o atributos con políticas aplicadas en el gateway de la API y en las capas de servicio. Aplico el principio de mínimo privilegio y verifico el acceso en cada solicitud, incluidas las comprobaciones de aislamiento de inquilinos. Para el inicio de sesión de terceros, uso flujos OAuth2/OIDC y valido el estado, nonce y PKCE cuando es relevante. Protejo contra CSRF con cookies same-site o tokens anti-CSRF y me aseguro de que CORS esté configurado mínimamente. Añado MFA para acciones sensibles e inicios de sesión sospechosos. La auditoría y la detección de anomalías ayudan a detectar abusos. Finalmente, documento los flujos, construyo rutas de cierre de sesión/rotación y pruebo los escenarios de fallo.
• Errores comunes:
  • Almacenar tokens de larga duración en localStorage o no rotar los tokens de refresco.
  • Implementar las comprobaciones de autorización solo en el frontend.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cuándo elegirías sesiones en lugar de JWTs?
  • ¿Cómo implementas el aislamiento de inquilinos en un sistema multi-inquilino?
  • ¿Cómo revocas tokens y manejas el cierre de sesión en múltiples dispositivos?

Pregunta 4: ¿Cómo optimizas el rendimiento del frontend para una aplicación grande de React?

• Enfoque de la evaluación:
  • Capacidad para reducir el tamaño del bundle y mejorar el rendimiento en tiempo de ejecución.
  • Uso de caché, división de código y estrategias de renderizado.
  • Optimización e instrumentación de la obtención de datos.
• Ejemplo de respuesta:
  • Mido con Lighthouse, WebPageTest y RUM para establecer líneas base y objetivos. Reduzco el tamaño del bundle mediante la división de código, el tree shaking y la eliminación de dependencias pesadas, y cargo rutas y componentes de forma diferida (lazy loading). Optimizo las imágenes con formatos modernos, tamaños responsivos y entrega a través de CDN. Uso la memoización (React.memo, useMemo) con prudencia y evito renders innecesarios normalizando el estado. Muevo el trabajo pesado en red y no crítico fuera de la ruta crítica usando prefetching e hidratación en segundo plano. Almaceno en caché las respuestas de la API con caché HTTP y bibliotecas del lado del cliente como React Query. Me aseguro de que el CSS esté optimizado para la ruta crítica y difiero los scripts no esenciales. Monitoreo las Core Web Vitals (LCP, CLS, INP) y asocio alertas a las regresiones. El perfilado continuo y los presupuestos de rendimiento mantienen la salud de la aplicación a medida que crece.
• Errores comunes:
  • Usar en exceso la memoización sin perfilar, aumentando la complejidad y la memoria.
  • Ignorar la optimización de imágenes y fuentes, que a menudo dominan el tiempo de carga.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo diagnosticas y solucionas una puntuación alta de CLS?
  • ¿Qué técnicas utilizas para reducir el TTFB y el LCP?
  • ¿Cómo establecerías y harías cumplir los presupuestos de rendimiento en CI?

Pregunta 5: Explica tu estrategia de gestión de estado entre componentes, páginas y datos de red.

• Enfoque de la evaluación:
  • Claridad sobre la separación entre estado local, global y caché del servidor.
  • Familiaridad con Redux/Context vs. cachés de obtención de datos (React Query/SWR).
  • Capacidad para evitar el prop drilling y el sobreacoplamiento.
• Ejemplo de respuesta:
  • Separo claramente el estado de la UI (componente local), el estado global de la UI (tema, autenticación) y la caché del servidor (datos remotos). El estado local permanece en los componentes; el estado global de la UI usa Context o Redux cuando múltiples consumidores lo necesitan. El estado del servidor se gestiona con React Query/SWR para aprovechar el almacenamiento en caché, la actualización en segundo plano y la deduplicación. Evito poner datos del servidor en Redux para reducir el boilerplate y los problemas de datos obsoletos. Uso selectores y memoización para el rendimiento y creo límites de slice que se alinean con las funcionalidades. Para los formularios, uso bibliotecas que soportan validación y flujos asíncronos. Documento la propiedad y los ciclos de vida de los datos para reducir el acoplamiento. Perfilo los puntos calientes de interacción y añado carga diferida donde sea apropiado. Este enfoque mantiene los componentes ligeros y predecibles a medida que la aplicación escala.
• Errores comunes:
  • Tratar los datos del servidor como estado global del cliente, causando obsolescencia y complejidad.
  • Uso excesivo de Context que lleva a re-renders generalizados.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cuándo elegirías Redux Toolkit en lugar de Context?
  • ¿Cómo manejas las actualizaciones optimistas y los rollbacks?
  • ¿Cómo evitas las solicitudes en cascada en la carga de la página?

Pregunta 6: Diseña un pipeline de CI/CD para un monorepo full stack con servicios de frontend y backend.

• Enfoque de la evaluación:
  • Etapas del pipeline, estrategias de caché y tipos de pruebas.
  • Estrategias de despliegue (blue/green/canary) y planes de rollback.
  • Escaneo de seguridad y configuraciones de entorno.
• Ejemplo de respuesta:
  • Lo activaría en los PRs con linting, comprobaciones de tipo, pruebas unitarias y compilaciones incrementales usando caché. Luego, ejecutaría pruebas de integración con entornos efímeros y mocks según sea necesario. En main, construiría artefactos versionados (imágenes de Docker), ejecutaría escaneos de seguridad (SCA/SAST) y firmaría las imágenes. Desplegaría en staging con pruebas de humo y e2e condicionadas por controles de calidad. Para producción, usaría blue/green o canary con comprobaciones de salud automatizadas y rollback rápido (fijación de versión o cambio de tráfico). Gestionaría los secretos a través de un vault e inyectaría la configuración en tiempo de ejecución. Haría cumplir las aprobaciones de cambios, rastrearía la procedencia de la compilación y publicaría notas de la versión automáticamente. Los hooks de observabilidad verificarían los SLOs post-despliegue. Este pipeline equilibra la velocidad con la seguridad y la trazabilidad.
• Errores comunes:
  • Omitir las pruebas de integración/e2e y depender solo de las pruebas unitarias.
  • Carecer de un procedimiento de rollback rápido y determinista.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo paralelizarías las pruebas y optimizarías los tiempos de compilación?
  • ¿Qué métricas monitorearías durante un lanzamiento canary?
  • ¿Cómo gestionas las configuraciones específicas del entorno?

Pregunta 7: ¿Cuál es tu estrategia de pruebas en las capas unitaria, de integración y e2e?

• Enfoque de la evaluación:
  • Comprensión de la pirámide de pruebas y la reducción de la inestabilidad (flake).
  • Límites claros entre los tipos de pruebas y las elecciones de herramientas.
  • Mejores prácticas para la siembra de datos, fixtures y mocking.
• Ejemplo de respuesta:
  • Sigo una pirámide de pruebas: muchas pruebas unitarias rápidas, menos pruebas de integración y un conjunto específico de pruebas e2e. Las pruebas unitarias aíslan la lógica con mocks y cubren los casos límite a fondo. Las pruebas de integración validan que los módulos funcionen juntos, interactuando con bases de datos reales o contenedores de prueba para detectar problemas de contrato. Las pruebas e2e validan los recorridos críticos del usuario en un entorno similar al de producción. Siembro datos con factorías/fixtures y me aseguro de que las pruebas sean deterministas y paralelizables. Hago un seguimiento pragmático de la cobertura de código para encontrar lagunas, no como un objetivo absoluto. Ejecuto pruebas de humo e2e en los PRs y la suite completa durante la noche. Deshago continuamente la inestabilidad de las pruebas, pongo en cuarentena las que son inestables y arreglo las causas raíz rápidamente. Los resultados de las pruebas alimentan las puertas de CI para lanzamientos fiables.
• Errores comunes:
  • Depender en exceso de las pruebas e2e, causando pipelines lentos e inestables.
  • Exceso de mocking que oculta problemas de integración.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo pruebas de manera fiable las funcionalidades asíncronas o dependientes del tiempo?
  • ¿Cuál es tu enfoque para las pruebas de contrato entre servicios?
  • ¿Cómo gestionas los datos de prueba y su limpieza?

Pregunta 8: Describe cómo manejarías e investigarías un incidente de producción con tasas de error elevadas.

• Enfoque de la evaluación:
  • Depuración estructurada, prueba de hipótesis y comunicación.
  • Uso de logs, métricas, trazas y feature flags.
  • Criterios de rollback y prevención de recurrencia.
• Ejemplo de respuesta:
  • Declararía un incidente, asignaría roles y comunicaría el estado con actualizaciones de impacto y ETA. Examinaría los dashboards en busca de picos en los códigos de error, la latencia y el uso de recursos, y luego lo correlacionaría con despliegues recientes o cambios de configuración. Usando logs y trazas distribuidas, identificaría el componente que falla y acotaría la ruta de código sospechosa. Si el impacto en el cliente es alto, haría un rollback o desactivaría la funcionalidad mediante feature flags antes de una investigación más profunda. Reproduciría el problema en un entorno de staging con tráfico similar si es posible. Después de la mitigación, escribiría una revisión post-incidente con la causa raíz, los factores contribuyentes y acciones específicas. Añadiría alertas o salvaguardas para detectar este tipo de problemas antes. Finalmente, haría un seguimiento de los aprendizajes para mejorar los runbooks y la salud del equipo de guardia.
• Errores comunes:
  • Sumergirse en el código sin revisar los dashboards y los cambios recientes.
  • Retrasar el rollback cuando el impacto es claro y continuo.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo evitas la fatiga por alertas mientras te mantienes receptivo?
  • ¿Qué telemetría añadirías para acortar el MTTR?
  • ¿Cómo diseñas los feature flags para que fallen de forma segura?

Pregunta 9: ¿Qué medidas de seguridad implementas para proteger una aplicación full stack?

• Enfoque de la evaluación:
  • Conocimiento de vulnerabilidades comunes y sus mitigaciones.
  • Codificación segura, gestión de secretos e higiene de dependencias.
  • Defensa en profundidad en el cliente, el servidor y la infraestructura.
• Ejemplo de respuesta:
  • Empiezo con la validación de entradas, la codificación de salidas y las consultas parametrizadas para prevenir inyecciones y XSS. Aplico CSP, cookies seguras, políticas same-site y tokens anti-CSRF donde sea aplicable. Restrinjo CORS a orígenes de confianza y a los scopes de API de mínimo privilegio. Los secretos van a un vault con rotación y credenciales de corta duración; las dependencias se escanean y se fijan. Implemento limitación de velocidad, detección de bots y bloqueos de cuenta con umbrales cuidadosos. En la infraestructura, uso segmentación de red, WAFs y plantillas base reforzadas. Los logs y los registros de auditoría son a prueba de manipulaciones, y las alertas se activan con patrones sospechosos. Realizo modelado de amenazas para nuevas funcionalidades e incluyo pruebas de seguridad en CI. Las revisiones y parches regulares mantienen una postura de seguridad fuerte a lo largo del tiempo.
• Errores comunes:
  • Asumir que CSP o un WAF por sí solos son protección suficiente.
  • Almacenar secretos en el código o en archivos de entorno sin rotación.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo te defiendes contra CSRF en una SPA con cookies?
  • ¿Cuál es tu estrategia para la rotación y auditoría de secretos?
  • ¿Cómo implementas de forma segura la subida de archivos?

Pregunta 10: Esboza una estrategia de caché de extremo a extremo (cliente, borde/CDN, servidor, base de datos).

• Enfoque de la evaluación:
  • Comprensión de las capas de caché y las estrategias de invalidación.
  • Uso correcto de los encabezados de caché HTTP y las características de la CDN.
  • Consistencia de los datos y lógica de fallback.
• Ejemplo de respuesta:
  • Aplicaría caché HTTP con directivas ETag/Last-Modified y Cache-Control adaptadas a cada recurso. En el borde, usaría una CDN con claves de caché que incluyan encabezados de autenticación o Vary donde sea necesario, además de stale-while-revalidate para la resiliencia. En el cliente, emplearía service workers para el soporte offline y cachearía los activos estáticos de forma agresiva con hashing de contenido. En el lado del servidor, añadiría Redis para respuestas computadas y claves calientes con TTLs y protección contra estampidas. Invalidaría las cachés en las escrituras usando eventos o APIs de purga explícitas, buscando ventanas de consistencia predecibles. Monitorearía las tasas de acierto y la latencia para ajustar las políticas. Para contenido personalizado, me basaría en micro-caching o segmentación de claves para evitar fugas. Documentaría los invariantes y los modos de fallo, asegurando fallbacks en caso de fallo de caché. Este enfoque en capas reduce la latencia mientras mantiene los datos suficientemente frescos.
• Errores comunes:
  • Almacenamiento en caché demasiado agresivo que causa contenido obsoleto o personalizado incorrecto.
  • Falta de invalidación coordinada, lo que lleva a sutiles errores de consistencia.
• Posibles preguntas de seguimiento:
  • ¿Cómo cachearías de forma segura las respuestas autenticadas?
  • ¿Cómo previenes las estampidas de caché en claves populares?
  • ¿Qué métricas indican que tu caché es efectiva?

Simulacro de entrevista con IA

Recomendamos usar una herramienta de IA para entrevistas simuladas: te ayuda a acostumbrarte a la presión, calibrar tu tiempo y obtener feedback inmediato y específico. Si yo fuera un entrevistador de IA diseñado para este rol, así es como te evaluaría:

Evaluación uno: Arquitectura técnica y compensaciones

Como entrevistador de IA, exploraré tu capacidad para diseñar sistemas bajo restricciones, pidiéndote que esquematices APIs, modelos de datos y topología de despliegue para una funcionalidad. Pondré a prueba si consideras el rendimiento, la fiabilidad, la seguridad y el costo, y cómo justificas cada compensación. Presentaré requisitos cambiantes para ver si puedes adaptar el diseño con elegancia. También verificaré si puedes cuantificar las decisiones con estimaciones y SLOs.

Evaluación dos: Depuración práctica y excelencia operativa

Como entrevistador de IA, simularé un incidente de producción con logs, métricas y trazas, y te preguntaré cómo aislarías el problema. Evaluaré tu generación de hipótesis, el uso de herramientas de observabilidad y los criterios para un rollback frente a una solución hacia adelante. Valoraré tu capacidad para escribir una revisión post-incidente concisa con prevenciones accionables. Buscaré una comunicación tranquila y una toma de decisiones clara bajo presión.

Evaluación tres: Colaboración, comunicación y entrega

Como entrevistador de IA, te pediré que expliques temas complejos (por ejemplo, flujos de autenticación o caché) a partes interesadas no técnicas. Evaluaré tu claridad, estructura y capacidad para alinear cronogramas y alcance. Sondearé la estimación, la gestión de riesgos y cómo negocias las compensaciones con producto/diseño. También buscaré evidencia de hábitos de documentación y mentoría.

Comienza a practicar con la simulación

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