Prepárate en 30 días para entrevistas técnicas

Prepararse para una entrevista técnica puede sentirse como un desafío abrumador: algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos, patrones de diseño y hasta pruebas en vivo de código. Sin embargo, con la estrategia correcta, este proceso se convierte en una oportunidad para demostrar no solo conocimientos técnicos, sino también pensamiento crítico, capacidad de comunicación y resolución de problemas bajo presión.

En este artículo encontrarás una guía práctica y estructurada con los principales aspectos que debes reforzar para brillar en tus entrevistas. Desde fundamentos de algoritmos y análisis de complejidad, hasta prácticas con sistemas reales y el desarrollo de tus soft skills, cada punto está diseñado para darte claridad sobre qué estudiar, cómo entrenar y dónde enfocarte para marcar la diferencia frente a otros candidatos.

El objetivo no es solo que “respondas bien” a las preguntas, sino que proyectes seguridad, lógica y una mentalidad de aprendizaje continuo, cualidades altamente valoradas por las empresas tecnológicas de hoy.

1. Domina los Fundamentos de Programación y un Lenguaje Específico

El primer paso en tu preparación de 30 días es asegurarte de que manejas con solidez al menos un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el mercado, como Java, Python, JavaScript/TypeScript, C# o Go. Las entrevistas modernas esperan que no solo sepas resolver problemas algorítmicos, sino también que apliques buenas prácticas del lenguaje que dominas, incluyendo el manejo de memoria, concurrencia, excepciones y librerías estándar.

Más allá de lo básico, las empresas buscan candidatos capaces de escribir código limpio, escalable y mantenible. Por eso, no basta con "saber sintaxis"; necesitas demostrar que comprendes cómo diseñar soluciones en ese lenguaje siguiendo principios como SOLID y patrones de diseño. Un buen recurso inicial para profundizar en estas estructuras son los Patrones de Diseño, que te ayudarán a dar un salto en la calidad de tu código.

Además, dedica tiempo a repasar estructuras de datos clave (listas, pilas, colas, árboles, grafos, hash maps) y asegúrate de poder implementarlas en tu lenguaje principal. Esto no solo demuestra conocimiento teórico, sino también la capacidad de adaptarlo a la práctica.

Consejo práctico: elige un lenguaje y enfócate en resolver problemas técnicos en plataformas de práctica o con recursos como nuestros tests técnicos. La consistencia en un lenguaje es mucho más valiosa que intentar cubrir todos de forma superficial.

2. Algoritmos, Complejidad y Optimización en Contextos Reales

En el segundo paso de tu preparación de 30 días, el enfoque debe estar en entender y aplicar algoritmos. No basta con resolver ejercicios clásicos de listas enlazadas o búsquedas binarias: las entrevistas actuales exigen que sepas analizar la complejidad computacional (Big-O) y tomar decisiones de diseño considerando escalabilidad y eficiencia.

Repasa los algoritmos fundamentales como:

• Búsquedas y ordenamientos: Binary Search, QuickSort, MergeSort, HeapSort.
• Recorridos de grafos: BFS (Breadth-First Search) y DFS (Depth-First Search).
• Algoritmos de optimización: Dijkstra y A* para rutas mínimas, Programación Dinámica para problemas de optimización.

Sin embargo, el mercado actual no se limita a algoritmos “de pizarra”. Cada vez es más común que se te pidan ejemplos aplicados:

• ¿Cómo optimizarías una consulta SQL que se ejecuta millones de veces al día?
• ¿Qué estructuras usarías para manejar un cache de usuarios en memoria y evitar accesos costosos a base de datos?
• Si un endpoint de tu API demora 2 segundos en promedio, ¿cómo lo rediseñarías para bajar la latencia?

Aquí es donde la teoría se cruza con la práctica. Por ejemplo, aplicar un hash map no solo es un ejercicio técnico, sino una estrategia concreta para reducir la complejidad de acceso de O(n) a O(1) en una búsqueda frecuente en producción.

Para entrenar este tipo de pensamiento, alterna sesiones en plataformas de problemas algorítmicos (como LeetCode o HackerRank) con pruebas técnicas prácticas que incluyan diseño de queries, optimización de endpoints y análisis de casos de uso.

Consejo práctico: cada vez que resuelvas un problema, pregúntate qué pasaría si escalo este código a 1 millón de usuarios. Esa mentalidad es la que diferencia a un candidato promedio de uno que los entrevistadores recuerdan.

3. DevOps, CI/CD y Prácticas de Despliegue Moderno

En la tercera etapa de tu preparación, es fundamental demostrar que comprendes no solo cómo construir software, sino también cómo llevarlo a producción de manera segura y eficiente. Hoy en día, los entrevistadores esperan que tengas al menos una base sólida en DevOps, CI/CD y despliegue en la nube.

Aspectos clave que deberías dominar:

• CI/CD (Integración y Despliegue Continuo): entiende cómo configurar pipelines en herramientas como GitHub Actions, GitLab CI o Jenkins. Explica cómo automatizar pruebas, validaciones de seguridad y despliegues.
• Contenerización y orquestación: conoce Docker a nivel práctico (crear imágenes, optimizarlas, usar volúmenes) y Kubernetes a nivel conceptual (pods, services, deployments, escalado automático).
• Infraestructura como código: familiarízate con Terraform o CloudFormation para explicar cómo versionar infraestructura y facilitar despliegues repetibles.
• Monitoreo y observabilidad: entiende cómo se implementan métricas, logs centralizados y alertas en sistemas en producción con herramientas como Prometheus, Grafana o CloudWatch.

Ejemplos de preguntas que suelen aparecer:

• ¿Cómo diseñarías un pipeline que valide calidad de código, ejecute pruebas unitarias y despliegue solo si todo pasa correctamente?
• Si tu servicio en Kubernetes se cae intermitentemente, ¿cómo lo diagnosticarías y qué métricas revisarías primero?
• ¿Cómo automatizarías la creación de entornos de prueba idénticos al de producción?

Este conocimiento te diferencia porque muchos candidatos aún responden desde la perspectiva “desarrollo puro”, pero cada vez más procesos de selección valoran perfiles que entienden el ciclo de vida completo del software: desde la escritura de código hasta su despliegue, monitoreo y escalado.

Tip: arma un pequeño proyecto personal donde crees una API sencilla, la dockerices, configures un pipeline en GitHub Actions y la despliegues en un servicio gratuito como Render o Railway. Podrás usarlo como portafolio y explicar tu proceso en entrevistas.

4. Arquitectura de Software y Sistemas Distribuidos

Un área crítica en entrevistas técnicas senior es tu capacidad para diseñar sistemas robustos, escalables y mantenibles. Aquí no se trata solo de saber programar, sino de demostrar criterio al elegir patrones de arquitectura, estilos de diseño y cómo resolver problemas de sistemas distribuidos.

Aspectos clave que deberías dominar:

• Patrones arquitectónicos: microservicios vs. monolitos modulares, event-driven architecture, hexagonal/clean architecture.
• Diseño de APIs: REST, GraphQL y gRPC, incluyendo seguridad, versionamiento y rate limiting.
• Sistemas distribuidos: consistencia eventual, partición de datos, comunicación síncrona vs. asíncrona (colas y mensajería como RabbitMQ, Kafka, SQS).
• Escalabilidad y resiliencia: balanceo de carga, circuit breakers, retry patterns, cacheo (Redis, CDN) y estrategias de recuperación ante fallos.
• Trade-offs de diseño: explicar por qué una solución es más adecuada que otra según el contexto (ejemplo: usar microservicios aumenta escalabilidad pero también complejidad operativa).

Ejemplos de preguntas frecuentes:

• ¿Cómo diseñarías un sistema de mensajería en tiempo real (tipo WhatsApp) que soporte millones de usuarios concurrentes?
• ¿Qué estrategia aplicarías para dividir una base de datos monolítica en múltiples microservicios?
• Si tu sistema necesita alta disponibilidad en múltiples regiones, ¿cómo manejarías la replicación y la latencia?

Tip: en estas preguntas, los entrevistadores buscan que razones en voz alta. No esperan una solución perfecta, sino que expliques cómo abordas problemas complejos, identificas riesgos y propones alternativas con sus ventajas y desventajas.

Un ejercicio recomendado es practicar con casos de System Design Interviews. Plantea escenarios como: "Diseña un servicio de acortador de URLs", "Diseña un sistema de recomendaciones tipo Netflix", o "Diseña una plataforma de pagos segura". Explicar tu razonamiento paso a paso te dará confianza en las entrevistas reales.

5. Bases de Datos y Manejo de Datos a Gran Escala

El dominio de bases de datos, tanto relacionales como no relacionales, es indispensable en un perfil técnico senior. No basta con saber hacer consultas: se busca demostrar criterio en el modelado de datos, optimización de queries y elección del motor adecuado según las necesidades del sistema.

Aspectos clave que deberías dominar:

• SQL avanzado: joins complejos, subconsultas, CTEs, índices, vistas materializadas y optimización de queries.
• NoSQL: modelos de documentos (MongoDB), key-value (Redis), columnar (Cassandra) y grafos (Neo4j). Saber cuándo usar cada uno.
• Escalabilidad: sharding, replicación, particionamiento de tablas y estrategias de distribución de datos en sistemas distribuidos.
• Transacciones y consistencia: propiedades ACID vs. BASE, niveles de aislamiento, consistencia eventual en entornos distribuidos.
• Performance y tuning: índices compuestos, caching en memoria (Redis, Memcached), query planners y profiling.
• Data pipelines: ETL/ELT, batch processing vs. streaming (ej. Kafka + Spark/Flink) y manejo de datos históricos.

Ejemplos de preguntas frecuentes:

• ¿Cómo diseñarías el esquema de base de datos para un e-commerce que maneja millones de productos y transacciones por día?
• Si un query que antes demoraba 50ms ahora tarda 5s, ¿qué pasos seguirías para diagnosticar y optimizar?
• ¿Cuándo elegirías MongoDB en lugar de PostgreSQL? Explica un caso real.
• ¿Cómo manejarías el almacenamiento y consulta de logs que generan 1 TB de datos diarios?

Tip: los entrevistadores valoran que seas capaz de razonar trade-offs (ej. SQL aporta integridad, NoSQL aporta flexibilidad y escalabilidad horizontal). Una buena práctica es prepararte con casos de uso y explicar por qué una tecnología es más adecuada en cada escenario.

Recomendación: practica con queries complejas en datasets públicos y participa en mock interviews de system design con foco en datos (ej. "Diseña un sistema de analytics en tiempo real para millones de eventos").

6. Lenguajes de Programación y Frameworks

En roles senior, ya no basta con dominar un solo lenguaje; se espera que seas capaz de adaptarte al stack tecnológico y entender sus fortalezas y debilidades. Un buen arquitecto o desarrollador senior no solo conoce la sintaxis, sino que también comprende paradigmas de programación, patrones de diseño y buenas prácticas aplicables en cualquier entorno.

Aspectos clave que deberías dominar:

• Lenguajes backend comunes:
  • Java: Spring Boot, concurrencia, manejo de memoria y JVM tuning.
  • Node.js: asincronía con async/await, manejo de eventos, frameworks como Express y Fastify.
  • Python: frameworks como Django/Flask/FastAPI, scripting para automatización y ML.
• Frontend moderno: React, Angular, Vue. Conocimientos en TypeScript, manejo de estado, performance y testing de componentes.
• Buenas prácticas de código: SOLID, DRY, Clean Code, patrones de diseño (factory, observer, singleton, CQRS, event sourcing).
• Testing: unitario, integración y e2e (ej. Jest, Mocha, JUnit, Cypress).
• Performance y escalabilidad: profiling, optimización de memoria, asincronía y paralelismo.
• Interoperabilidad: cómo comunicar distintos lenguajes/frameworks vía APIs, gRPC o colas de mensajes (ej. RabbitMQ, Kafka).

Ejemplos de preguntas frecuentes:

• En Node.js, ¿cuál es la diferencia entre el modelo asincrónico basado en callbacks vs. Promises vs. async/await?
• Explica cómo manejarías millones de requests concurrentes en una API construida en Spring Boot.
• En React, ¿cuándo preferirías usar useReducer en lugar de useState?
• ¿Qué patrón aplicarías para desacoplar un sistema de pagos de la lógica de pedidos?

Tip: prepara ejemplos concretos de proyectos donde hayas aplicado un lenguaje/framework para resolver un problema de negocio. Los entrevistadores valoran más el contexto y la decisión técnica que el detalle de sintaxis.

Recomendación: practica coding challenges en LeetCode o HackerRank en al menos 2 lenguajes distintos. Esto muestra versatilidad y refuerza tu capacidad de aprender nuevas tecnologías rápidamente.

7. Seguridad y Buenas Prácticas en Desarrollo

La seguridad es un criterio de evaluación transversal en entrevistas técnicas modernas. Más allá de que tu código funcione, los entrevistadores quieren saber si construyes software seguro por defecto y entiendes los riesgos más comunes en aplicaciones web, APIs y entornos cloud. Incorporar seguridad desde el diseño (shift-left security) y aplicar defensa en profundidad marcará la diferencia.

Principios clave

Domina los fundamentos del OWASP Top 10 (inyecciones, control de acceso roto, exposición de datos sensibles, XSS, deserialización insegura, etc.) y plásmalos en decisiones de diseño. Aplica mínimo privilegio, fail-safe defaults, segregación de responsabilidades y una mentalidad de “assume breach” para limitar el impacto de incidentes.

Autenticación y control de acceso

Implementa autenticación robusta (idealmente con MFA) y autorización basada en roles (RBAC) o atributos (ABAC). Usa hashing seguro de contraseñas (p. ej., bcrypt/argon2) y evita tokens perpetuos; define expiración y rotación. En APIs, conoce las diferencias entre JWT, OAuth 2.0 y OpenID Connect, y cuándo aplicar rate limiting, throttling y bloqueo progresivo ante intentos fallidos.

Gestión de secretos

Nunca expongas claves en el código ni en repositorios. Almacena secretos en vaults o secret managers, refiérete a ellos mediante variables de entorno y aplica rotación periódica. Limita el alcance de cada credencial con políticas de acceso específicas (p. ej., solo lectura en un bucket o base de datos concreta).

Validación y saneamiento de datos

Valida del lado del servidor con esquemas (JSON Schema, DTOs), usa consultas parametrizadas o un ORM para prevenir inyecciones, y aplica escape/encode al renderizar contenido para mitigar XSS. Configura CSRF tokens donde corresponda y define CORS restrictivo (orígenes, métodos y encabezados necesarios).

Dependencias y cadena de suministro

Mantén tus librerías actualizadas y fijadas (lockfiles), ejecuta escaneo de vulnerabilidades (SCA/SAST) en el pipeline, genera un SBOM (lista de materiales) y evita dependencias sin mantenimiento. Revisa firmas y procedencia de imágenes/artefactos antes de desplegar.

Observabilidad y respuesta a incidentes

Registra logs estructurados (sin datos sensibles), métricas y trazas de extremo a extremo. Configura alertas en eventos críticos (picos de errores, latencias anómalas, intentos de acceso) y define runbooks con pasos de contención, análisis y recuperación.

Seguridad en la nube

Aplica cifrado en tránsito y en reposo, segmenta la red (VPC, grupos de seguridad, WAF), bloquea el acceso público por defecto a recursos de almacenamiento y usa políticas de mínimo privilegio para identidades de máquina y humanas. Automatiza scanners de configuración e IaC para detectar desviaciones antes del despliegue.

Cómo lo evalúan en entrevistas

Espera preguntas del tipo: “¿Cómo protegerías un endpoint sensible?”, “¿Dónde guardarías credenciales?”, “¿Qué harías ante un intento de inyección?” o “¿Cómo aplicarías mínimo privilegio?”. Responde explicando la estrategia completa: prevención (validación, permisos, cifrado) → detección (logs, alertas) → respuesta (aislar, rotar llaves, parchear) → mejora continua (postmortem y controles adicionales).

Conclusión

Prepararte para entrevistas técnicas en 30 días no es una tarea sencilla, pero con un plan bien estructurado y constancia, puedes elevar tus probabilidades de éxito de manera exponencial. Recuerda que cada bloque de estudio suma, y que la clave está en el equilibrio entre conocimientos técnicos, prácticas reales y habilidades blandas.

Si quieres un acompañamiento personalizado que acelere tu preparación, en Mentores Tech hemos diseñado un servicio de Mentoring Pro donde te guiamos paso a paso en tu camino profesional. Obtendrás feedback real, un plan adaptado a tus objetivos y la confianza necesaria para destacar en tus próximas entrevistas técnicas. ¡No te prepares solo, prepárate con estrategia!