Preguntas Entrevista SRE: Simulacros con IA

El Viaje de un SysAdmin al Liderazgo SRE

Alex comenzó su carrera como administrador de sistemas, hábil en la gestión manual de servidores y en la respuesta a alertas. A medida que los servicios de la empresa crecían, el enfoque manual se volvió insostenible, lo que provocaba caídas frecuentes y agotamiento. Frustrado pero decidido, Alex aprendió Python por su cuenta para automatizar tareas repetitivas y comenzó a explorar conceptos de sistemas distribuidos. Esta mentalidad proactiva lo llevó a hacer la transición al primer puesto de Ingeniero de Fiabilidad del Sitio (SRE) de la empresa. Impulsó la adopción de herramientas de monitoreo como Prometheus e implementó una cultura de post-mortem sin culpa. Tras superar con éxito una importante caída multirregional aprovechando sus scripts de automatización y su profundo conocimiento del sistema, demostró el inmenso valor de la disciplina SRE. Este éxito finalmente lo impulsó a una posición de liderazgo, donde ahora construye y guía a un equipo de SREs dedicados a la fiabilidad proactiva.

Interpretación de las Habilidades Laborales de un SRE

Interpretación de Responsabilidades Clave

Un Ingeniero de Fiabilidad del Sitio (SRE) actúa como el puente crucial entre el desarrollo de software y las operaciones de TI, aplicando una mentalidad de ingeniería de software a los desafíos de la administración de sistemas. El objetivo principal es crear sistemas de software escalables y ultra-fiables que ofrezcan una experiencia de usuario fluida. Los SREs dedican su tiempo a diagnosticar y resolver problemas de producción, pero su valor principal reside en evitar que esos problemas se repitan. Esto implica diseñar e implementar sistemas robustos de monitoreo y alertas, definir Objetivos de Nivel de Servicio (SLOs) y gestionar presupuestos de error. Una responsabilidad clave es automatizar las tareas operativas para eliminar el trabajo manual (toil), lo que libera tiempo de ingeniería para proyectos a largo plazo. Los SREs también son centrales en liderar el proceso de respuesta a incidentes, desde la alerta inicial hasta el análisis post-mortem y la acción correctiva. En última instancia, son los guardianes de la producción, asegurando que la disponibilidad, el rendimiento y la capacidad del sistema satisfagan las crecientes demandas del negocio.

Habilidades Imprescindibles

Sistemas Linux/Unix: Un profundo conocimiento del sistema operativo es esencial para la resolución de problemas, el ajuste del rendimiento y la gestión de los recursos del sistema.
Programación/Scripting: La competencia en lenguajes como Python o Go es necesaria para automatizar tareas operativas, construir herramientas y contribuir al código base de la aplicación.
Orquestación de Contenedores (Kubernetes): Dominar Kubernetes es crucial para gestionar, escalar y desplegar aplicaciones en contenedores en entornos modernos nativos de la nube.
Plataformas en la Nube (AWS/GCP/Azure): La experiencia práctica con al menos un proveedor principal de la nube es necesaria para gestionar la infraestructura, las redes y los servicios de la plataforma.
Monitoreo y Observabilidad: Debes ser hábil con herramientas como Prometheus, Grafana y el stack ELK para obtener información sobre la salud del sistema y diagnosticar problemas de forma proactiva.
Pipelines de CI/CD: Se necesita conocimiento de herramientas como Jenkins o GitLab CI para construir y mantener pipelines automatizados de construcción, prueba y despliegue.
Fundamentos de Redes: Una sólida comprensión de TCP/IP, DNS, HTTP y el balanceo de carga es vital para diagnosticar problemas de conectividad y latencia en sistemas distribuidos.
Conceptos de Sistemas Distribuidos: Entender principios como el consenso, la replicación y la tolerancia a fallos es clave para construir y mantener servicios fiables a gran escala.
Gestión de Incidentes: La capacidad de liderar con calma la respuesta a incidentes, desde el diagnóstico hasta la resolución y el post-mortem, es una competencia central para cualquier SRE.
Infraestructura como Código (IaC): Se requiere experiencia con herramientas como Terraform o Ansible para gestionar la infraestructura de forma programática, garantizando la consistencia y la repetibilidad.

Cualificaciones Preferidas

Ingeniería del Caos: La experiencia inyectando fallos deliberadamente en los sistemas para identificar debilidades antes de que causen caídas demuestra un enfoque proactivo hacia la fiabilidad.
Ingeniería de Fiabilidad de Bases de Datos: El conocimiento especializado en la gestión del rendimiento, la escalabilidad y la fiabilidad de las bases de datos (SQL o NoSQL) es muy valorado para aplicaciones con un uso intensivo de datos.
Mejores Prácticas de Seguridad (DevSecOps): Una comprensión de los principios de seguridad y la experiencia en la integración de controles de seguridad en el pipeline de CI/CD te convierten en un ingeniero más completo y valioso.

La Evolución de DevOps a SRE

Aunque a menudo se usan indistintamente, DevOps y SRE representan filosofías distintas con objetivos superpuestos. DevOps es un movimiento cultural que enfatiza la colaboración, la comunicación y la integración entre los equipos de desarrollo y operaciones para acelerar la entrega de software. Se enfoca en derribar silos y mejorar el "cómo" se construye y se entrega el software. SRE, nacido en Google, es una implementación específica de los principios de DevOps que aplica un enfoque de ingeniería de software a los problemas de operaciones. Es altamente prescriptivo, utilizando métricas basadas en datos como los Objetivos de Nivel de Servicio (SLOs) y los presupuestos de error para equilibrar la fiabilidad con la velocidad de desarrollo de funcionalidades. Un equipo SRE es fundamentalmente un equipo de ingeniería que es dueño de la fiabilidad del entorno de producción. Están facultados para rechazar lanzamientos que violen los presupuestos de error y dedican al menos el 50% de su tiempo a trabajo de ingeniería —automatizar, construir herramientas y mejorar la arquitectura del sistema— para eliminar el trabajo manual (toil). En esencia, mientras DevOps proporciona la filosofía guía, SRE proporciona la disciplina de ingeniería concreta para lograrlo a escala.

Dominando la Ingeniería del Caos para Sistemas Resilientes

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. No se trata de romper cosas al azar; más bien, es un enfoque metódico y controlado para identificar debilidades sistémicas antes de que se manifiesten como caídas que afecten al usuario. El proceso implica formular una hipótesis sobre cómo reaccionará el sistema ante un fallo específico (por ejemplo, "el servicio permanecerá disponible si una réplica de la base de datos se cae"), inyectar ese fallo en un entorno controlado y observar el resultado. Si el sistema se comporta como se esperaba, la confianza en su resiliencia aumenta. Si no lo hace, el experimento ha revelado con éxito una debilidad crítica que puede ser corregida. Para los SREs, la Ingeniería del Caos es una herramienta poderosa que cambia el enfoque de la respuesta reactiva a incidentes a la mejora proactiva de la fiabilidad. Ayuda a construir sistemas más robustos, valida el monitoreo y las alertas, y prepara a los ingenieros de guardia para fallos del mundo real, lo que finalmente conduce a una mayor disponibilidad y una mejor experiencia de usuario.

El Auge de FinOps en SRE

A medida que las organizaciones migran cada vez más a la nube, la gestión de costos se ha convertido en un desafío significativo. El modelo de pago por uso ofrece flexibilidad, pero puede llevar a gastos descontrolados si no se gestiona con cuidado. Esto ha llevado al surgimiento de FinOps, una práctica cultural que aporta responsabilidad financiera al modelo de gasto variable de la nube. Para los SREs, FinOps se está convirtiendo en una parte integral de su rol. Su profundo conocimiento de la arquitectura del sistema, el rendimiento y la planificación de la capacidad los coloca en una posición única para impulsar la eficiencia de costos. Los SREs contribuyen a FinOps optimizando la utilización de recursos, implementando políticas de autoescalado, identificando y eliminando el desperdicio (por ejemplo, instancias zombis o bases de datos sobredimensionadas) y seleccionando niveles de servicio rentables. Al correlacionar las métricas de rendimiento con los datos de costos, los SREs pueden tomar decisiones informadas que equilibran la fiabilidad, el rendimiento y el presupuesto. Esta habilidad es cada vez más buscada, ya que vincula directamente los esfuerzos de ingeniería con la salud financiera del negocio, demostrando el valor de la función SRE más allá del simple tiempo de actividad.

10 Preguntas Típicas de Entrevista para SRE

Pregunta 1: ¿Cómo defines y mides la fiabilidad? Explica los SLO, SLI y SLA.

Puntos de Evaluación: Evalúa tu comprensión de los principios centrales de SRE, tu capacidad para pensar en términos de experiencia del usuario y tu enfoque basado en datos para la fiabilidad.
Respuesta Estándar: "La fiabilidad es la medida de la capacidad de un sistema para cumplir consistentemente con las expectativas del usuario. La medimos cuantitativamente usando una jerarquía de métricas. Los SLI (Indicadores de Nivel de Servicio) son las mediciones directas, como la latencia de solicitud o la tasa de errores. Basándonos en estos, definimos los SLO (Objetivos de Nivel de Servicio), que son metas internas de fiabilidad, como 'el 99.95% de las solicitudes deben ser atendidas en menos de 200ms'. Los SLO son lo que prometemos a nuestros usuarios y lo que guía nuestras decisiones de ingeniería. Un SLA (Acuerdo de Nivel de Servicio) es un contrato formal, a menudo legalmente vinculante, con un cliente que define las consecuencias, típicamente financieras, si no se cumplen nuestros SLO. Como SRE, mi enfoque está en definir SLIs significativos y cumplir nuestros SLO, lo que a su vez asegura que mantenemos nuestros SLAs".
Errores Comunes: Confundir las definiciones de SLI, SLO y SLA; proporcionar definiciones vagas y no cuantitativas de la fiabilidad.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo elegirías un SLI apropiado para un nuevo servicio?
- ¿Qué sucede cuando un servicio está a punto de incumplir su SLO?
- ¿Puedes dar un ejemplo de un buen SLO frente a un mal SLO?

Pregunta 2: Describe un incidente que hayas gestionado. ¿Cuál fue el problema, cómo lo resolviste y qué aprendiste del post-mortem?

Puntos de Evaluación: Evalúa tu experiencia práctica con la respuesta a incidentes, tu metodología de resolución de problemas y tu compromiso con el aprendizaje a partir de los fallos.
Respuesta Estándar: "En un rol anterior, nuestro servicio de pago de comercio electrónico experimentó una tasa de error del 50%. Como ingeniero de guardia, recibí la alerta e inmediatamente me uní a la llamada de incidente. Mi primer paso fue evaluar el radio de impacto y comunicar las consecuencias. Revisé nuestros paneles de monitoreo y vi un pico en los tiempos de espera de conexión a la base de datos. La solución rápida fue escalar el grupo de réplicas de la base de datos, lo que restauró el servicio en 15 minutos. La investigación post-mortem reveló que un despliegue de código reciente había introducido una consulta ineficiente que agotaba el pool de conexiones bajo carga máxima. Nuestras soluciones a largo plazo incluyeron agregar un circuit breaker a nivel de código, mejorar nuestro monitoreo de consultas a la base de datos para detectar anomalías antes del despliegue y actualizar nuestro manual de despliegue. El aprendizaje clave fue la necesidad de una mejor colaboración entre desarrollo y SRE durante la fase de diseño de nuevas funcionalidades".
Errores Comunes: Culpar a otros por el incidente; centrarse solo en la solución técnica sin mencionar las mejoras de proceso o los aprendizajes.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo te aseguras de que se completen las acciones derivadas del post-mortem?
- ¿Cuál es el papel de un post-mortem sin culpa?
- ¿Cómo cambió este incidente tu proceso de guardia?

Pregunta 3: ¿Cómo diseñarías un sistema de monitoreo y alertas para un nuevo microservicio?

Puntos de Evaluación: Pone a prueba tus habilidades de diseño de sistemas, tu conocimiento de herramientas y filosofías de monitoreo (por ejemplo, las cuatro señales doradas) y tu capacidad para pensar de forma proactiva.
Respuesta Estándar: "Comenzaría centrándome en las cuatro señales doradas: latencia, tráfico, errores y saturación. Para la instrumentación, exportaría métricas en formato Prometheus desde la aplicación. Configuraría un servidor Prometheus para recopilar estas métricas y usaría Grafana para los paneles de visualización. Para las alertas, usaría Alertmanager, configurado con reglas que se disparen por incumplimientos de SLO, no por umbrales simples. Por ejemplo, alertaría si 'la tasa de errores de 5 minutos excede el 1%' en lugar de 'la CPU está al 80%'. También integraría un registro estructurado (por ejemplo, formato JSON) enviado a un stack ELK para una depuración profunda. Finalmente, implementaría el rastreo distribuido usando una herramienta como Jaeger para entender los flujos de solicitud a través de los servicios. Esta combinación proporciona una observabilidad completa".
Errores Comunes: Listar herramientas sin explicar el 'porqué'; diseñar alertas demasiado ruidosas basadas en causas (como la CPU) en lugar de síntomas (como errores que afectan al usuario).
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo evitas la fatiga por alertas?
- ¿Cuál es la diferencia entre monitoreo y observabilidad?
- ¿Cómo monitorearías el costo de este nuevo servicio?

Pregunta 4: Explica el papel de la automatización en SRE. Da un ejemplo de 'toil' que hayas automatizado.

Puntos de Evaluación: Comprueba tu comprensión de un valor fundamental de SRE: reducir el trabajo manual y repetitivo para centrarse en proyectos de ingeniería a largo plazo.
Respuesta Estándar: "La automatización es central en SRE. Su papel es eliminar el 'toil' —trabajo manual, repetitivo y táctico que escala linealmente con el crecimiento del servicio y no tiene un valor duradero. Al automatizar el toil, reducimos el riesgo de error humano, mejoramos los tiempos de respuesta y liberamos a los ingenieros para que trabajen en proyectos que mejoran la fiabilidad y escalabilidad del sistema. Un ejemplo concreto de toil que automaticé fue el proceso para aprovisionar nuevas cuentas de usuario. Era un proceso manual de 10 pasos que involucraba múltiples sistemas. Escribí un script de Python que usaba APIs para orquestar todo el flujo de trabajo, reduciendo la tarea de 15 minutos de trabajo manual a una ejecución automatizada de 30 segundos. Esto no solo ahorró tiempo, sino que también impuso consistencia y eliminó errores de aprovisionamiento".
Errores Comunes: Dar una respuesta genérica sin un ejemplo específico y personal; malinterpretar la definición de toil.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo decides qué automatizar primero?
- ¿Qué es un 'presupuesto de error' y cómo se relaciona con la automatización?
- ¿Se puede sobre-automatizar? ¿Cuáles son los riesgos?

Pregunta 5: Un servicio está experimentando alta latencia. ¿Cómo lo solucionarías?

Puntos de Evaluación: Evalúa tu enfoque sistemático para la resolución de problemas, desde la observación de alto nivel hasta componentes específicos, bajo presión.
Respuesta Estándar: "Seguiría un enfoque sistemático. Primero, revisaría mis paneles de monitoreo para entender el alcance: ¿está afectando a todos los usuarios o a un subconjunto? ¿Es un endpoint específico? ¿Cuál es la tendencia del aumento de la latencia? Miraría las cuatro señales doradas. A continuación, verificaría si ha habido despliegues recientes o cambios de configuración. Luego, profundizaría en la pila tecnológica. Empezaría por el balanceador de carga, luego los servidores de aplicaciones, comprobando la saturación de recursos (CPU, memoria, E/S). Si la aplicación parece saludable, investigaría sus dependencias, particularmente bases de datos, cachés y APIs externas. Usaría el rastreo distribuido para identificar qué parte del ciclo de vida de la solicitud es lenta. Durante todo este proceso, comunicaría mis hallazgos al equipo de respuesta a incidentes".
Errores Comunes: Sacar conclusiones precipitadas sin recopilar datos; no tener un método estructurado para la investigación.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué herramientas usarías para esta investigación?
- ¿Cómo diferenciarías entre un problema de red y un problema de aplicación?
- ¿En qué momento considerarías revertir un cambio reciente?

Pregunta 6: ¿Qué es Kubernetes y por qué es importante para SRE?

Puntos de Evaluación: Pone a prueba tu conocimiento de la infraestructura moderna nativa de la nube y tu capacidad para conectar una tecnología con los objetivos de SRE.
Respuesta Estándar: "Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto que automatiza el despliegue, escalado y gestión de aplicaciones en contenedores. Para los SREs, es un cambio de juego por varias razones. Primero, proporciona una API declarativa para la infraestructura, permitiéndonos gestionar nuestro entorno con código (IaC), lo que mejora la consistencia y reduce los errores manuales. Segundo, sus capacidades de auto-reparación, como reiniciar contenedores fallidos, manejan automáticamente fallos comunes, mejorando la fiabilidad del sistema. Tercero, características como el Horizontal Pod Autoscaling permiten que los servicios se adapten automáticamente a los cambios de tráfico, asegurando el rendimiento y optimizando los costos. Finalmente, proporciona una plataforma estandarizada para ejecutar aplicaciones, lo que simplifica nuestras herramientas de monitoreo, registro y despliegue en toda la empresa".
Errores Comunes: Solo definir qué es Kubernetes sin explicar su relevancia para el rol de SRE; mostrar solo una comprensión superficial de sus características.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- Describe los componentes principales del plano de control de Kubernetes.
- ¿Cómo solucionarías un error CrashLoopBackOff para un pod?
- ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas de seguridad para un clúster de Kubernetes?

Pregunta 7: ¿Cómo abordas la planificación de capacidad para un sistema en rápido crecimiento?

Puntos de Evaluación: Evalúa tu enfoque previsor y basado en datos para asegurar que un sistema pueda manejar la carga futura sin comprometer el rendimiento o la fiabilidad.
Respuesta Estándar: "Mi enfoque para la planificación de capacidad es proactivo y basado en datos. Primero, identifico la métrica de crecimiento orgánico que impulsa la carga, como los usuarios activos diarios o las transacciones por segundo. Luego, correlaciono esta métrica con los recursos clave del sistema como CPU, memoria y capacidad de la base de datos. Usando análisis de tendencias históricas, proyecto la demanda futura para al menos los próximos 6-12 meses. Basado en estas proyecciones, modelo la infraestructura requerida. También realizo pruebas de carga regulares para validar estos modelos y encontrar cuellos de botella de escalado no lineales. El objetivo es tener siempre suficiente capacidad para manejar la carga proyectada más un margen para picos inesperados, al mismo tiempo que se optimiza el costo evitando un aprovisionamiento excesivo".
Errores Comunes: Sugerir un enfoque puramente reactivo (es decir, "agregar más servidores cuando las cosas se pongan lentas"); no mencionar la importancia de los datos y el análisis de tendencias.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo tienes en cuenta los picos estacionales de tráfico?
- ¿Qué herramientas puedes usar para las pruebas de carga?
- ¿En qué se diferencia la planificación de capacidad en un entorno de nube frente a uno local (on-premise)?

Pregunta 8: Describe tu experiencia con herramientas de Infraestructura como Código (IaC) como Terraform o Ansible.

Puntos de Evaluación: Evalúa tu experiencia práctica con herramientas clave de automatización y tu comprensión de sus beneficios en un entorno de operaciones moderno.
Respuesta Estándar: "Tengo amplia experiencia usando Terraform para gestionar nuestra infraestructura en la nube en AWS. Lo usamos para codificar todo, desde nuestras redes VPC y grupos de seguridad hasta nuestros clústeres de Kubernetes e instancias de bases de datos. Este enfoque proporcionó varios beneficios clave. Hizo que nuestra infraestructura fuera repetible y consistente en todos los entornos, eliminando la 'desviación de la configuración'. Permitió la revisión por pares para los cambios de infraestructura a través de pull requests, lo que mejoró la calidad y detectó problemas potenciales de manera temprana. También creó un historial versionado de nuestra infraestructura, facilitando la comprensión de los cambios a lo largo del tiempo y la reversión si fuera necesario. También he usado Ansible para la gestión de la configuración para asegurar que nuestras máquinas virtuales tuvieran los paquetes de software y configuraciones correctos".
Errores Comunes: Simplemente nombrar las herramientas sin explicar cómo se usaron para resolver un problema específico; confundir los roles de aprovisionamiento (Terraform) y gestión de configuración (Ansible).
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Qué desafíos has enfrentado al usar Terraform a escala?
- ¿Cuándo elegirías Ansible en lugar de Terraform, o viceversa?
- ¿Cómo gestionas el estado en Terraform en un entorno de equipo?

Pregunta 9: ¿Qué es un "post-mortem sin culpa" y por qué es una parte crucial de la cultura SRE?

Puntos de Evaluación: Evalúa tu comprensión de la cultura SRE, centrándote en la mejora continua y la seguridad psicológica.
Respuesta Estándar: "Un post-mortem sin culpa es un proceso para analizar un incidente con la creencia central de que los individuos no son la causa raíz de los fallos; los problemas sistémicos sí lo son. El enfoque está en comprender los factores contribuyentes —en tecnología, proceso y comunicación— que permitieron que ocurriera el incidente, no en asignar culpas. Esto es crucial para la cultura SRE porque fomenta la seguridad psicológica. Cuando los ingenieros saben que no serán castigados por cometer un error, están más dispuestos a ser abiertos y honestos sobre lo que sucedió. Esta transparencia es esencial para descubrir las verdaderas y a menudo complejas causas raíz de una caída. Al centrarnos en los fallos sistémicos, podemos implementar soluciones más efectivas y duraderas que hacen que todo el sistema sea más resiliente para todos".
Errores Comunes: Describirlo como un proceso donde "nadie es responsable"; no explicar por qué es tan importante para la fiabilidad.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿Cómo facilitas un post-mortem para asegurar que se mantenga sin culpa?
- ¿Cuál es la diferencia entre una causa próxima y una causa raíz?
- ¿Cómo manejas una situación donde un error humano claro fue un factor?

Pregunta 10: Te han llamado a las 3 a.m. por una alerta crítica. Guíame a través de tus primeros 15 minutos.

Puntos de Evaluación: Pone a prueba tu capacidad para actuar con calma y lógica bajo alta presión, tus habilidades de comunicación y tus instintos inmediatos de resolución de problemas.
Respuesta Estándar: "Primero, acusaría recibo de la alerta de inmediato para que el equipo sepa que estoy en ello. Mi siguiente acción es entender la alerta: ¿qué servicio es, cuál es el síntoma y cuál es su prioridad? Luego abriría nuestro panel de monitoreo principal para ese servicio para evaluar el radio de impacto: ¿está afectando a todos los usuarios o solo a una fracción? Dentro de los primeros cinco minutos, publicaría una breve actualización de estado en nuestro canal de respuesta a incidentes indicando que estoy investigando. Luego verificaría cambios recientes, como despliegues o activaciones de feature flags, ya que son una causa común. Simultáneamente, comenzaría a mirar registros y métricas para formar una hipótesis. Mi objetivo en los primeros 15 minutos no es necesariamente resolver el problema, sino estabilizar la situación si es posible (por ejemplo, revirtiendo un cambio), entender el impacto y comunicarme eficazmente para escalar y pedir más ayuda si es necesario".
Errores Comunes: Describir un proceso desorganizado e impulsado por el pánico; olvidar la importancia de la comunicación con el resto del equipo.
Posibles Preguntas de Seguimiento:
- ¿En qué momento decides escalar y despertar a otro ingeniero?
- ¿Qué información incluyes en tu comunicación inicial?
- ¿Cómo equilibras la solución del problema con la comunicación sobre el mismo?

Simulacro de Entrevista con IA

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

Evaluación Uno: Diseño y Arquitectura de Sistemas

Como entrevistador de IA, evaluaré tu capacidad para diseñar sistemas fiables y escalables. Por ejemplo, podría preguntarte "¿Cómo diseñarías un servicio web multirregional de alta disponibilidad desde cero?" para evaluar tu proceso de pensamiento sobre el balanceo de carga, la replicación de datos y los dominios de fallo. Este proceso generalmente incluye de 3 a 5 preguntas específicas.

Evaluación Dos: Respuesta a Incidentes y Solución de Problemas

Como entrevistador de IA, evaluaré tus habilidades para resolver problemas bajo presión. Por ejemplo, podría presentarte un escenario como, "Una API clave está respondiendo con errores 503 intermitentes. Tu monitoreo no muestra presión de CPU o memoria. ¿Cómo investigarías?" para evaluar tu metodología lógica de resolución de problemas para sistemas complejos de múltiples componentes. Este proceso generalmente incluye de 3 a 5 preguntas específicas.

Evaluación Tres: Competencia en Automatización y Herramientas

Como entrevistador de IA, evaluaré tu aplicación práctica de los principios de SRE para reducir la carga operativa. Por ejemplo, podría pedirte "Describe una tarea operativa tediosa que hayas tenido que realizar y explica cómo diseñarías una solución automatizada para ella, incluyendo las herramientas que elegirías y por qué," para evaluar tu idoneidad para el puesto. Este proceso generalmente incluye de 3 a 5 preguntas específicas.

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Autoría y Revisión

Este artículo fue escrito por Michael Carter, Ingeniero Principal de Fiabilidad del Sitio,
y revisado para su precisión por Leo, Director Sénior de Reclutamiento de Recursos Humanos.
Última actualización: 2025-07

Referencias

Fundamentos y Conceptos de SRE

Descripciones de Puestos y Responsabilidades

Site Reliability Engineer Job Description Template - LinkedIn Talent Solutions

Información sobre Carrera y Salario