Preguntas de Entrevista SRE: Simulacros

Avanzando como Ingeniero de Fiabilidad de Sitios

La trayectoria profesional para un Ingeniero de Fiabilidad de Sitios (SRE) es un viaje de creciente alcance e impacto, pasando de la ejecución táctica a la influencia estratégica. Inicialmente, un SRE podría centrarse en la monitorización, la respuesta a incidentes y la automatización de tareas operativas específicas. A medida que avanzan a un nivel senior, sus responsabilidades se amplían para incluir el diseño de sistemas escalables y resilientes, la definición de estándares de fiabilidad y la mentoría de ingenieros junior. Los principales desafíos en esta progresión implican ir más allá de solucionar problemas individuales para prevenir clases enteras de ellos. Esto requiere un profundo cambio de mentalidad de reactiva a proactiva. Un obstáculo clave es aprender a influir en los equipos de desarrollo y en la gestión de productos para priorizar las características de fiabilidad. Superar esto implica dominar el lenguaje del impacto empresarial, utilizando datos de SLOs y presupuestos de error para justificar el esfuerzo de ingeniería. Los puntos de inflexión más críticos son dominar la automatización a nivel sistémico para eliminar el "toil" (trabajo repetitivo) y desarrollar la previsión arquitectónica para liderar las decisiones de fiabilidad en las primeras etapas del ciclo de vida del diseño. En última instancia, el camino puede conducir a roles de SRE principal, centrados en los desafíos técnicos más complejos, o a vías de gestión, guiando la estrategia general de fiabilidad de la organización.

Interpretación de Habilidades para el Puesto de Fiabilidad de Sitios

Interpretación de Responsabilidades Clave

Un Ingeniero de Fiabilidad de Sitios (SRE) es fundamentalmente un ingeniero de software encargado de garantizar que un servicio o sistema cumpla con las expectativas del usuario en cuanto a fiabilidad, rendimiento y disponibilidad. Su misión principal es aplicar los principios de la ingeniería de software para resolver problemas de infraestructura y operaciones. Esto implica una mezcla de diseño proactivo y gestión reactiva de incidentes. Los SREs dedican una parte significativa de su tiempo a automatizar tareas operativas para reducir el trabajo manual y repetitivo ("toil") y mejorar la eficiencia del sistema. También son responsables de establecer y monitorizar Objetivos de Nivel de Servicio (SLOs) e Indicadores de Nivel de Servicio (SLIs) para crear un enfoque basado en datos para la fiabilidad. Cuando ocurren incidentes, los SREs lideran la respuesta, solucionan problemas complejos en toda la pila tecnológica y realizan post-mortems sin culpa para aprender de los fallos y prevenir su recurrencia. En última instancia, el valor de un SRE radica en construir y mantener sistemas a gran escala que no solo son estables, sino que también pueden evolucionar y escalar rápidamente.

Habilidades Indispensables

Ingeniería de Software y Scripting: Debes ser competente en al menos un lenguaje de alto nivel como Python, Go o Java. Esto no es solo para escribir pequeños scripts, sino para construir herramientas de automatización robustas y realizar cambios a nivel de código para mejorar la fiabilidad del sistema. Estas habilidades son esenciales para tratar las operaciones como un problema de software.
Plataformas en la Nube: Una profunda experiencia en un proveedor de nube principal como AWS, Google Cloud Platform (GCP) o Azure es innegociable. Los sistemas modernos se construyen en la nube, y necesitas entender cómo arquitectar, desplegar y gestionar servicios de alta disponibilidad en estos entornos. Esto incluye el conocimiento de sus servicios principales de computación, almacenamiento, redes y bases de datos.
Contenerización y Orquestación: El dominio de Docker y Kubernetes es fundamental para gestionar aplicaciones modernas y nativas de la nube. Necesitas entender cómo construir, desplegar y escalar servicios en contenedores de manera eficiente. Esto incluye el conocimiento de la programación de pods, redes, almacenamiento y la gestión de todo el ciclo de vida del clúster de Kubernetes.
Infraestructura como Código (IaC): Debes tener habilidades con herramientas como Terraform o Ansible para gestionar la infraestructura a través de código. Esta práctica es crucial para crear entornos consistentes, repetibles y automatizados, lo que reduce significativamente los errores manuales y mejora la velocidad de despliegue.
Monitorización y Observabilidad: La competencia con herramientas de monitorización (como Prometheus) y plataformas de visualización (como Grafana) es esencial. Más importante aún, necesitas una sólida comprensión de los principios de observabilidad, utilizando registros (logs), métricas y trazas (traces) para obtener una visión profunda del comportamiento del sistema y diagnosticar problemas complejos.
Pipelines de CI/CD: Se requiere una sólida comprensión de la integración continua y la entrega continua (CI/CD). Los SREs están profundamente involucrados en el ciclo de vida de la entrega de software para garantizar que el nuevo código pueda desplegarse de manera segura y fiable sin afectar la producción.
Administración de Sistemas Linux/Unix: Un profundo entendimiento del sistema operativo Linux es un requisito fundamental. Debes sentirte cómodo con la línea de comandos, comprender los componentes internos del sistema y ser capaz de depurar problemas de rendimiento a nivel del sistema operativo. Este conocimiento es crítico ya que la mayor parte de la infraestructura en la nube se ejecuta en Linux.
Fundamentos de Redes: Debes tener un sólido conocimiento de los conceptos básicos de redes, incluyendo TCP/IP, DNS, HTTP/S y balanceo de carga. Los SREs solucionan con frecuencia problemas que abarcan múltiples servicios y capas de red. Este conocimiento es vital para diagnosticar problemas de latencia, conectividad y configuración en sistemas distribuidos.

Cualificaciones Preferidas

Ingeniería del Caos: La experiencia con la ingeniería del caos implica inyectar fallos de forma proactiva en un sistema para probar su resiliencia. Esta habilidad es una ventaja significativa porque demuestra un enfoque maduro y ofensivo hacia la fiabilidad, ayudando a identificar debilidades antes de que causen interrupciones reales. Muestra que piensas en construir sistemas diseñados para fallar con gracia.
Diseño de Sistemas Distribuidos: Una sólida comprensión teórica y práctica de los sistemas distribuidos es un diferenciador poderoso. Esto incluye conceptos como consenso, replicación y particionamiento. Te permite contribuir a las decisiones arquitectónicas, asegurando que los sistemas estén diseñados para la escalabilidad y la tolerancia a fallos desde el principio.
Mejores Prácticas de Seguridad: El conocimiento de la ingeniería de seguridad (DevSecOps) es cada vez más valioso. Un SRE que puede identificar y mitigar vulnerabilidades de seguridad dentro de la infraestructura y el pipeline de despliegue es muy buscado. Esta habilidad garantiza que los esfuerzos de fiabilidad no se vean socavados por incidentes de seguridad.

Observabilidad Más Allá de la Monitorización Tradicional

El cambio de la monitorización a la observabilidad representa una evolución crucial en cómo gestionamos sistemas complejos. La monitorización tradicional se centra en métricas predefinidas y modos de fallo conocidos; vigilamos los picos de CPU o las alertas de espacio en disco porque ya nos han causado problemas antes. La observabilidad, por otro lado, consiste en tener la capacidad de hacer preguntas arbitrarias sobre el comportamiento de tu sistema sin tener que predecir esas preguntas de antemano. Es la capacidad de inferir el estado interno de un sistema a partir de sus salidas externas, que generalmente se clasifican en tres pilares: métricas, registros (logs) y trazas (traces). En el mundo actual de microservicios y arquitecturas distribuidas, el número de "desconocidos desconocidos" se ha disparado. Una simple solicitud de un usuario puede atravesar docenas de servicios, lo que hace imposible preconfigurar un panel de control para cada fallo potencial. La observabilidad brinda a los ingenieros las herramientas para explorar y comprender problemas emergentes e impredecibles, pasando de "el sistema está roto" a "el sistema está roto de esta manera específica para estos usuarios específicos debido a un fallo en cascada que comenzó aquí". Esta comprensión más profunda es fundamental para el objetivo del SRE de construir sistemas verdaderamente resilientes.

La Importancia de los Presupuestos de Error

Los presupuestos de error son una práctica central de SRE que proporciona un marco basado en datos para equilibrar la fiabilidad con el ritmo de la innovación. Un presupuesto de error es la inversa de un Objetivo de Nivel de Servicio (SLO); si tu SLO de disponibilidad es del 99.9%, tu presupuesto de error es el 0.1% restante del tiempo en el que el servicio puede fallar. Este concepto, aparentemente simple, es revolucionario porque replantea la conversación entre desarrollo y operaciones. En lugar de una política de tolerancia cero a los fallos, que sofoca la innovación, el presupuesto de error otorga a los equipos de producto una cantidad clara y cuantificable de riesgo que pueden asumir. Mientras el servicio cumpla con su SLO y el presupuesto de error no se haya agotado, los desarrolladores tienen libertad para lanzar nuevas características y realizar cambios. Sin embargo, si los fallos provocan que el presupuesto de error se gaste, se activa una política preacordada, a menudo una congelación de nuevos lanzamientos, con todos los esfuerzos de ingeniería redirigidos a mejorar la fiabilidad hasta que el presupuesto vuelva a estar en verde. Esto crea una propiedad compartida de la fiabilidad, alineando los incentivos tanto de los desarrolladores como de los SREs. Transforma la fiabilidad de un objetivo vago a un recurso finito que debe gestionarse de forma colaborativa.

Adoptando la Automatización con Infraestructura como Código

La Infraestructura como Código (IaC) es una práctica fundamental para la Ingeniería de Fiabilidad de Sitios moderna, tratando la configuración y gestión de la infraestructura como un problema de desarrollo de software. Al definir la infraestructura —servidores, redes, bases de datos y balanceadores de carga— en archivos de definición legibles por máquina (utilizando herramientas como Terraform o Ansible), los SREs pueden automatizar el aprovisionamiento y la gestión a escala. Este enfoque es crítico para la fiabilidad porque elimina la configuración manual, una fuente importante de error humano e inconsistencia entre entornos. Con IaC, cada cambio en la infraestructura es controlado por versiones, revisado por pares y probado antes del despliegue, al igual que el código de la aplicación. Esto crea un historial auditable de cambios y permite despliegues rápidos y repetibles. El verdadero poder de IaC reside en su capacidad para facilitar sistemas automatizados de autorreparación y recuperación ante desastres. Si una región entera se cae, un equipo de SRE puede usar sus definiciones de IaC para reconstruir toda la pila de infraestructura en una nueva región en cuestión de minutos, no de horas o días. Esto transforma la infraestructura de una entidad frágil y artesanal a un activo robusto, desechable y reproducible.

10 Preguntas Típicas de Entrevista de Fiabilidad de Sitios

Pregunta 1: Explica la diferencia entre SLIs, SLOs y SLAs.

Puntos de Evaluación: Evalúa la comprensión del candidato de los principios fundamentales de SRE. Valora su capacidad para definir y medir la fiabilidad en términos concretos y centrados en el usuario. Determina si puede diferenciar entre objetivos internos y promesas externas.
Respuesta Estándar: "Los SLIs, SLOs y SLAs son los componentes básicos de cómo medimos y gestionamos la fiabilidad. Un SLI, o Indicador de Nivel de Servicio, es una medida directa del rendimiento de un servicio, como la latencia, la tasa de errores o la disponibilidad. Un SLO, u Objetivo de Nivel de Servicio, es el valor objetivo que establecemos para un SLI durante un período de tiempo; por ejemplo, 'el 99.9% de las solicitudes se atenderán en menos de 200 ms durante una ventana de 30 días'. Los SLOs son objetivos internos que guían nuestras decisiones de ingeniería. Finalmente, un SLA, o Acuerdo de Nivel de Servicio, es un contrato formal con un cliente que define la fiabilidad que pueden esperar, a menudo con penalizaciones financieras si no lo cumplimos. Los SLAs suelen ser más laxos que nuestros SLOs internos para darnos un margen. En esencia, usamos SLIs para medir el rendimiento, establecemos SLOs como nuestros objetivos internos y nos comprometemos con SLAs como nuestras promesas externas".
Errores Comunes: Confundir los términos, especialmente SLOs y SLAs. Describirlos en términos puramente técnicos sin conectarlos con la experiencia del usuario o el impacto en el negocio. No poder proporcionar un ejemplo claro y práctico de cada uno.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo elegirías los SLIs adecuados para un nuevo microservicio?
- Describe una ocasión en la que tuviste que renegociar un SLO. ¿Cuál fue el motivo?
- ¿Qué sucede cuando se agota un presupuesto de error vinculado a un SLO?

Pregunta 2: Recibes una alerta de que tu aplicación web funciona con lentitud. ¿Cómo solucionarías este problema?

Puntos de Evaluación: Evalúa la metodología sistemática de resolución de problemas del candidato. Valora su capacidad para pensar de manera amplia en un sistema distribuido (frontend, backend, base de datos, red). Prueba su conocimiento de los cuellos de botella de rendimiento comunes y las herramientas de diagnóstico.
Respuesta Estándar: "Mi primer paso sería evaluar rápidamente el radio de impacto: ¿afecta a todos los usuarios o a un subconjunto específico? Empezaría mirando nuestros paneles de control de alto nivel en Grafana o Datadog para verificar los SLIs clave como la latencia y las tasas de error en todo el sistema. Suponiendo que el problema sea generalizado, seguiría la ruta de la solicitud. Revisaría los balanceadores de carga en busca de una distribución desigual, luego pasaría a los servidores web para verificar la saturación de CPU o memoria. A continuación, investigaría los servidores de aplicaciones, observando los registros y las trazas de la aplicación para ver si un endpoint o microservicio específico es lento. Si la capa de aplicación parece saludable, investigaría la base de datos, buscando consultas lentas, un alto número de conexiones o retraso en la replicación. Simultáneamente, verificaría si ha habido despliegues recientes o cambios de configuración que se correlacionen con el inicio de la ralentización. El objetivo es reducir sistemáticamente el problema desde el punto de entrada del usuario hasta las dependencias del backend".
Errores Comunes: Saltar a una causa específica sin un enfoque estructurado. Nombrar herramientas sin explicar qué buscarían. Olvidar considerar dependencias externas o cambios recientes como posibles causas.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué métricas específicas mirarías en un servidor web Linux?
- ¿Cómo determinarías si es un problema de red frente a un problema de aplicación?
- Digamos que encuentras una consulta de base de datos lenta. ¿Cuáles son tus próximos pasos?

Pregunta 3: ¿Cómo defines y reduces el "toil" en un entorno operativo?

Puntos de Evaluación: Prueba la comprensión del candidato de un principio central de SRE. Evalúa su compromiso con la automatización. Valora su capacidad para identificar y priorizar tareas que deberían automatizarse.
Respuesta Estándar: "El 'toil' es el tipo de trabajo operativo que es manual, repetitivo, automatizable, táctico y carente de valor a largo plazo. Un ejemplo sería reiniciar manualmente un servidor cada vez que se dispara una alerta específica. Mi enfoque para reducir el 'toil' es primero medirlo; necesitamos saber cuánto tiempo le dedica el equipo. Una vez que identificamos el 'toil' que más tiempo consume, lo priorizamos según su impacto y el esfuerzo requerido para automatizarlo. La solución siempre es aplicar principios de ingeniería de software: escribimos código para eliminar la tarea. Esto podría significar construir una herramienta para manejar la tarea automáticamente, mejorar el sistema subyacente para que sea más resiliente y la tarea ya no sea necesaria, o mejorar nuestra monitorización para que la tarea sea de autoservicio para los desarrolladores. El objetivo final es liberar tiempo de ingeniería para proyectos a largo plazo que mejoren la fiabilidad y la escalabilidad".
Errores Comunes: Proporcionar una definición vaga de "toil". Sugerir solo scripting simple como solución sin considerar mejoras más profundas del sistema. No mencionar la importancia de medir el "toil" para justificar los esfuerzos de automatización.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- Da un ejemplo de una vez que automatizaste con éxito una tarea tediosa.
- ¿Cuál es un porcentaje razonable de tiempo para que un SRE dedique al "toil"?
- ¿Cómo consigues el apoyo de la dirección para dedicar tiempo a la automatización en lugar de a nuevas características?

Pregunta 4: Describe la arquitectura de un sistema de alta disponibilidad y escalable en el que hayas trabajado.

Puntos de Evaluación: Evalúa la experiencia práctica con el diseño y la arquitectura de sistemas. Valora la comprensión de los patrones de fiabilidad y escalabilidad. Prueba la capacidad de comunicar conceptos técnicos complejos con claridad.
Respuesta Estándar: "En un puesto anterior, trabajé en una plataforma de comercio electrónico a gran escala diseñada para alta disponibilidad. En el borde, usábamos una CDN global y un balanceo de carga basado en DNS para dirigir a los usuarios a la región saludable más cercana. Dentro de cada región, teníamos múltiples zonas de disponibilidad. El tráfico entraba a través de una capa de balanceadores de carga elásticos que distribuían las solicitudes a una flota de servidores web con autoescalado que se ejecutaban en Kubernetes. Estos servidores web sin estado se comunicaban con microservicios de backend a través de una malla de servicios, que gestionaba el descubrimiento de servicios y los reintentos. Para la persistencia de datos, usábamos una base de datos relacional gestionada con una instancia principal en una AZ y una réplica en espera activa en otra para la conmutación por error, junto con réplicas de lectura para manejar la carga de consultas. Los trabajos asíncronos se gestionaban mediante una cola de mensajes para desacoplar los servicios y manejar los picos de carga con gracia. Esta arquitectura redundante y de múltiples capas aseguraba que el fallo de cualquier componente individual o incluso de una zona de disponibilidad completa no derribaría todo el servicio".
Errores Comunes: Describir un sistema sin explicar por qué se tomaron ciertas decisiones arquitectónicas. Usar palabras de moda sin demostrar una comprensión profunda de los conceptos. No mencionar la monitorización, las estrategias de despliegue o la gestión de datos.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo manejaste la consistencia de los datos en ese entorno distribuido?
- ¿Cuál fue el mayor desafío de fiabilidad que enfrentaste con esa arquitectura?
- ¿Cómo realizaste la planificación de capacidad para ese sistema?

Pregunta 5: ¿Cuál es el papel de un post-mortem sin culpa y cuáles son sus componentes clave?

Puntos de Evaluación: Evalúa la comprensión del candidato de la cultura SRE. Valora su enfoque para aprender del fracaso. Prueba su capacidad para facilitar un proceso constructivo para la revisión de incidentes.
Respuesta Estándar: "Un post-mortem sin culpa es un proceso crítico para aprender de los incidentes sin señalar con el dedo. La filosofía central es que las personas no causan fallos; los sistemas y procesos inadecuados sí. El objetivo es comprender los factores que contribuyeron a una interrupción e identificar elementos de acción concretos para evitar que vuelva a ocurrir. Los componentes clave incluyen una cronología detallada de los eventos desde la detección hasta la resolución, un análisis claro de la causa raíz, una evaluación del impacto del incidente en los usuarios, una lista de las acciones tomadas durante el incidente y, lo más importante, un conjunto de tareas de seguimiento accionables con propietarios y plazos asignados. Estas tareas deben centrarse en mejorar las herramientas, los procesos o la resiliencia del sistema. El proceso debe ser una discusión colaborativa, no un interrogatorio, centrado por completo en la mejora".
Errores Comunes: Describirlo como un proceso para encontrar quién cometió un error. Enumerar los componentes sin explicar la importancia cultural del aspecto "sin culpa". No enfatizar la importancia de los elementos de seguimiento accionables.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo te aseguras de que un post-mortem permanezca sin culpa, especialmente cuando hubo un error humano involucrado?
- Describe un incidente en el que un post-mortem condujo a una mejora significativa en la fiabilidad.
- ¿Quién debería participar en una reunión de post-mortem?

Pregunta 6: ¿Cómo diseñarías un sistema de monitorización para un nuevo microservicio?

Puntos de Evaluación: Evalúa el conocimiento de las mejores prácticas de monitorización y observabilidad. Valora su capacidad para pensar en qué métricas son realmente importantes. Prueba su comprensión de los diferentes pilares de la observabilidad (métricas, logs, trazas).
Respuesta Estándar: "Para un nuevo microservicio, diseñaría un sistema de monitorización basado en los principios de la observabilidad. Primero, instrumentaría el código de la aplicación para exportar métricas clave, centrándome en las 'Cuatro Señales Doradas': latencia, tráfico, errores y saturación. Estas serían recopiladas por una base de datos de series temporales como Prometheus. Segundo, me aseguraría de que el servicio produzca registros estructurados en un formato como JSON, que puedan enviarse a una plataforma centralizada de registros como la pila ELK para su análisis. Tercero, integraría el trazado distribuido utilizando un marco como OpenTelemetry, lo que nos permitiría rastrear una única solicitud a medida que fluye a través de múltiples servicios. Finalmente, crearía un panel de control en Grafana que visualice los SLIs clave y configuraría alertas en Alertmanager que se disparen por violaciones de SLO, no solo por umbrales simples. Este enfoque multifacético asegura que no solo podamos detectar problemas, sino que también tengamos el contexto necesario para depurarlos rápidamente".
Errores Comunes: Mencionar solo un aspecto, como las métricas, y olvidar los registros o las trazas. Sugerir alertas sobre métricas ruidosas y no accionables (como alta CPU) en lugar de señales que impactan al usuario. No conectar la estrategia de monitorización con los SLOs.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cuál es la diferencia entre monitorización y observabilidad?
- ¿Cómo evitas la "fatiga de alertas"?
- ¿Cómo monitorizarías las dependencias de este microservicio?

Pregunta 7: Explica el concepto de Infraestructura como Código (IaC) y por qué es importante para SRE.

Puntos de Evaluación: Prueba el conocimiento de una práctica fundamental de DevOps y SRE. Evalúa la comprensión del candidato sobre la automatización y la gestión de la configuración. Valora su capacidad para articular los beneficios de IaC para la fiabilidad y la escalabilidad.
Respuesta Estándar: "La Infraestructura como Código, o IaC, es la práctica de gestionar y aprovisionar la infraestructura a través de archivos de definición legibles por máquina, en lugar de mediante configuración manual. Se utilizan herramientas como Terraform o Ansible para declarar el estado deseado de la infraestructura como código. Este código luego se controla con versiones en Git, se revisa por pares y se aplica automáticamente. Es de vital importancia para SRE por varias razones. Primero, garantiza la consistencia y elimina la deriva de configuración entre entornos. Segundo, hace que los despliegues sean repetibles y escalables. Tercero, proporciona un registro de auditoría de todos los cambios de infraestructura. Finalmente, permite la recuperación automatizada ante desastres; podemos volver a desplegar toda nuestra infraestructura en un nuevo entorno a partir del código en una fracción del tiempo que llevaría manualmente".
Errores Comunes: Describir IaC como simplemente "ejecutar scripts". No mencionar los beneficios del control de versiones, la revisión por pares y la repetibilidad. No poder nombrar ninguna herramienta específica de IaC.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cuáles son las diferencias entre una herramienta declarativa como Terraform y una herramienta procedimental como Ansible?
- ¿Cómo gestionas los secretos (como las claves de API) en un flujo de trabajo de IaC?
- Describe una ocasión en la que IaC te ayudó a recuperarte de un fallo.

Pregunta 8: ¿Qué es la Ingeniería del Caos y por qué la usarías?

Puntos de Evaluación: Evalúa la familiaridad con prácticas avanzadas de fiabilidad. Valora la mentalidad proactiva del candidato para identificar las debilidades del sistema. Prueba su comprensión de cómo construir sistemas resilientes.
Respuesta Estándar: "La Ingeniería del Caos es la disciplina de experimentar en un sistema distribuido para generar confianza en la capacidad del sistema para soportar condiciones turbulentas en producción. El objetivo es identificar proactivamente las debilidades antes de que se manifiesten como interrupciones para el usuario. Implica inyectar intencionadamente fallos controlados —como terminar máquinas virtuales, introducir latencia de red o bloquear el acceso a una dependencia— en un entorno de producción o preproducción. Al observar cómo responde el sistema, podemos validar nuestras suposiciones sobre su resiliencia y corregir los problemas que encontramos. Por ejemplo, podríamos creer que nuestro servicio conmutará por error sin problemas si una réplica de la base de datos se cae. La Ingeniería del Caos nos permite probar esa hipótesis de manera controlada en lugar de esperar a que suceda a las 3 de la mañana".
Errores Comunes: Describirlo como simplemente "romper cosas al azar". No mencionar la importancia de realizar experimentos controlados con una hipótesis clara. No enfatizar el objetivo de generar confianza y descubrir debilidades ocultas.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo empezarías a implementar la Ingeniería del Caos en una organización que nunca lo ha hecho antes?
- ¿Qué precauciones de seguridad debes tomar antes de ejecutar experimentos de caos en producción?
- ¿Puedes nombrar alguna herramienta popular de Ingeniería del Caos?

Pregunta 9: ¿Cómo manejas estar de guardia (on-call)? ¿Qué hace que una experiencia de guardia sea buena?

Puntos de Evaluación: Evalúa la capacidad del candidato para manejar la presión y el estrés. Valora su comprensión de los factores humanos en la fiabilidad. Prueba sus ideas sobre procesos, documentación y herramientas para las rotaciones de guardia.
Respuesta Estándar: "Veo estar de guardia como una responsabilidad crítica para proteger la experiencia del usuario. Cuando llega una alerta, mi primer paso es acusar recibo para que el equipo sepa que estoy en ello. Luego me centro en estabilizar el sistema y mitigar el impacto lo más rápido posible, incluso si es una solución temporal. Una buena experiencia de guardia se basa en tres pilares: alertas claras y accionables; documentación completa en forma de runbooks; y una cultura de equipo de apoyo. Las alertas solo deben activarse para problemas urgentes que impactan al usuario y deben enlazar directamente a un runbook que describa los pasos de diagnóstico y remediación. La cultura debe fomentar la colaboración y facilitar la escalada para pedir ayuda sin temor a ser juzgado. En última instancia, el objetivo de estar de guardia debería ser volverse innecesario al corregir las causas subyacentes de las alertas".
Errores Comunes: Centrarse solo en su habilidad técnica para solucionar problemas. Quejarse de estar de guardia sin ofrecer ideas constructivas para mejorar. No mencionar la importancia de la documentación, las alertas claras o el apoyo del equipo.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- En tu opinión, ¿cuál es el factor más importante para reducir la carga de estar de guardia?
- ¿Cómo te aseguras de que los runbooks se mantengan actualizados?
- Describe un incidente de guardia particularmente desafiante y cómo lo manejaste.

Pregunta 10: ¿Cómo equilibras la necesidad de nuevas características con la necesidad de fiabilidad?

Puntos de Evaluación: Evalúa el pensamiento estratégico y la comprensión de las concesiones empresariales. Valora su capacidad para utilizar los principios de SRE para impulsar decisiones basadas en datos. Prueba sus habilidades de colaboración y comunicación.
Respuesta Estándar: "Esta es la tensión clásica que SRE fue diseñado para resolver, y la herramienta principal que usamos para gestionarla es el presupuesto de error. El presupuesto de error, derivado de nuestros SLOs, proporciona un marco objetivo y basado en datos para hacer esta concesión. Mientras cumplamos nuestros objetivos de fiabilidad y tengamos un presupuesto de error saludable, el equipo de desarrollo tiene luz verde para priorizar y lanzar nuevas características. Sin embargo, si comenzamos a agotar nuestro presupuesto de error y corremos el riesgo de violar nuestro SLO, tenemos una política preacordada de que la velocidad de desarrollo se ralentiza y los esfuerzos de ingeniería se redirigen a centrarse en el trabajo de fiabilidad. Este enfoque elimina la emoción y la opinión del proceso de toma de decisiones y crea una propiedad compartida de la fiabilidad entre los equipos de SRE y desarrollo".
Errores Comunes: Dar una respuesta genérica como "necesitamos encontrar un equilibrio". No mencionar el concepto de presupuestos de error o SLOs. Presentarlo como un conflicto (SRE vs. Desarrollo) en lugar de un proceso colaborativo.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo consigues el apoyo de los gerentes de producto para usar una política de presupuesto de error?
- ¿Qué haces si una característica específica es responsable de consumir todo el presupuesto de error?
- ¿Se puede tener demasiada fiabilidad?

Simulacro de Entrevista con IA

Se recomienda utilizar herramientas de IA para simulacros de entrevista, ya que pueden ayudarte a adaptarte a entornos de alta presión con antelación y proporcionar comentarios inmediatos sobre tus respuestas. Si yo fuera un entrevistador de IA diseñado para este puesto, te evaluaría de las siguientes maneras:

Evaluación Uno: Resolución Sistemática de Problemas y Solución de Fallos

Como entrevistador de IA, evaluaré tu capacidad para diagnosticar problemas técnicos complejos bajo presión. Por ejemplo, podría presentarte un escenario como: "Se ha violado un SLO clave de disponibilidad y la latencia está aumentando para el 10% de tus usuarios. Los paneles iniciales no muestran una causa obvia. ¿Cuáles son tus primeros cinco pasos?". Esto evaluaría tu proceso lógico, tu conocimiento de las herramientas de diagnóstico y tu capacidad para aislar sistemáticamente un fallo en un sistema distribuido.

Evaluación Dos: Diseño de Sistemas Enfocado en la Fiabilidad

Como entrevistador de IA, evaluaré tu competencia en el diseño de sistemas resilientes y escalables. Por ejemplo, podría pedirte: "Diseña un sistema para un servicio de notificaciones en tiempo real que debe entregar 1 millón de mensajes por minuto con una fiabilidad del 99.99%. ¿Cuáles son los componentes arquitectónicos clave, cómo asegurarías la tolerancia a fallos y qué SLIs rastrearías?". Esto evaluaría tu comprensión de la redundancia, los mecanismos de conmutación por error y la planificación proactiva de la fiabilidad.

Evaluación Tres: Principios SRE y Adecuación Cultural

Como entrevistador de IA, evaluaré tu alineación con las filosofías centrales de SRE como la automatización, la ausencia de culpa y la toma de decisiones basada en datos. Por ejemplo, podría preguntarte: "Una interrupción reciente fue causada por un error de configuración manual durante un despliegue. ¿Cómo liderarías el proceso de post-mortem y qué tipo de soluciones a largo plazo propondrías para prevenir su recurrencia?". Esto evaluaría tu compromiso para eliminar el trabajo repetitivo y fomentar una cultura de mejora continua.

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Autoría y Revisión

Este artículo fue escrito por Ethan Carter, Ingeniero Principal de Fiabilidad de Sitios, y revisado para su exactitud por Leo, Director Senior de Reclutamiento de Recursos Humanos. Última actualización: 2025-08

Referencias

(Principios y Mejores Prácticas de SRE)

(Carrera y Rol de SRE)

(Preparación para Entrevistas de SRE)

(Recursos de Aprendizaje y Guías)