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Cómo pasar entrevistas en TI y obtener ofertas: instrucciones paso a paso

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Para pasar con éxito una entrevista en una empresa de TI, no basta con conocer tu área técnica. Es necesario comprender los entresijos del reclutamiento: cómo está estructurada cada etapa de selección, en qué se fijan las organizaciones al buscar especialistas y qué nivel de preparación esperan de ti. Al entender estos matices, podrás aumentar significativamente tus posibilidades de obtener el puesto deseado. En este artículo te contaremos cómo pasar con éxito las entrevistas en TI.

Etapas de contratación en una empresa de TI

El proceso de contratación en una empresa tecnológica rara vez se limita a una sola reunión. En la mayoría de los casos, las etapas de contratación se estructuran como una secuencia de varias fases. Primero se realiza la selección de currículums, luego se invita a una entrevista preliminar en TI, seguida de una evaluación técnica, discusión de habilidades blandas y, si todo sale bien, una entrevista final con el gerente.

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Cada empresa, independientemente de su tamaño, busca asegurarse de que el candidato no solo posea las habilidades necesarias, sino que también se ajuste a la cultura corporativa. Por eso, pasar por todas las etapas de las entrevistas de manera secuencial requiere una preparación integral y comprensión de los mecanismos internos de selección.

La prueba como espejo de competencias

Uno de los pasos obligatorios es la prueba. A diferencia de las evaluaciones orales clásicas, esta prueba demuestra las habilidades reales del candidato. A menudo, a los desarrolladores se les pide resolver un problema práctico en condiciones similares a las reales, con limitaciones de tiempo, una arquitectura específica, requisitos de estilo de código y documentación.

Para muchos programadores, pasar la prueba resulta ser decisivo. Los especialistas en recursos humanos y líderes de equipo evalúan no solo el resultado final, sino también el enfoque para resolver el problema. Es importante comprender cómo pasar las entrevistas en TI para demostrar tus fortalezas sin sobrecargar con código o una demostración excesiva de conocimientos teóricos.

El equilibrio entre velocidad y calidad, la concisión, el estilo pragmático, la precisión en la presentación y la atención a los detalles: estos son los parámetros que se convierten en la base para pasar con éxito la parte técnica de la entrevista.

Cómo se desarrolla una entrevista en TI: desde la primera pantalla hasta la oferta

Comprender implica analizar las etapas de interacción entre el candidato y el reclutador. Por lo general, la primera reunión se realiza en formato de videollamada. El reclutador aclara información general: experiencia, motivación, preferencias de formato de trabajo, tecnologías deseadas.

La siguiente etapa es la entrevista técnica, donde se evalúa la profundidad de los conocimientos, la lógica de razonamiento, la capacidad para resolver problemas no estándar. La ronda final a menudo se dedica a las «habilidades blandas»: trabajo en equipo, gestión del tiempo, resistencia al estrés y habilidades de comunicación.

Cómo pasar las entrevistas en TI: establecer una estrategia de comportamiento

Para pasar con confianza la entrevista, es necesario establecer una estrategia clara de interacción. El conocimiento de los procesos internos, la flexibilidad en las respuestas, la estructuración del pensamiento y la capacidad de adaptación son elementos clave para el éxito. Es importante entender que cada desarrollador que pasa por una entrevista se evalúa en función de una combinación de factores: experiencia profesional, capacidad de escuchar, disposición para aprender.

Lista de preguntas típicas en entrevistas en empresas de TI

Durante las etapas de la entrevista, se hacen preguntas tanto técnicas como de comportamiento. A continuación, se muestra una lista de temas que suelen encontrarse con mayor frecuencia en las contrataciones:

  • descripción del último proyecto y su rol en él;
  • explicación de los principios SOLID, DRY, KISS;
  • resolución de problemas de algoritmos y estructuras de datos;
  • demostración del enfoque para encontrar errores;
  • explicación de decisiones arquitectónicas;
  • descripción de situaciones de trabajo en un entorno conflictivo;
  • prioridades en condiciones de plazos límite;
  • perspectivas sobre el desarrollo de tecnologías en tu área;
  • preferencias de tecnología y argumentación de elección;
  • aspectos del trabajo en equipo.

Una preparación adecuada para estos puntos te permite no solo responder con confianza, sino también demostrar conciencia, pensamiento analítico y madurez.

Entrevistas en TI: el papel de las habilidades blandas

Una empresa de TI moderna se enfoca no solo en conocimientos técnicos y experiencia. Comprender cómo pasar las entrevistas en TI también implica hacer hincapié en las habilidades blandas. La capacidad de escuchar, interactuar con el equipo, respetar las opiniones de los colegas, resolver conflictos de manera constructiva y adaptarse rápidamente a nuevas condiciones: estas cualidades juegan un papel tan importante como el conocimiento de algoritmos o tecnologías.

La diferencia de un profesional fuerte no radica en la cantidad de conocimientos, sino en la capacidad de aplicarlos en un entorno dinámico. La entrevista permite evaluar estas cualidades y tomar una decisión informada sobre la idoneidad para el puesto.

Cómo pasar las entrevistas en el campo de TI y evitar errores

Incluso un programador altamente calificado puede no pasar la selección al cometer errores comunes. La falta de estructura en las respuestas, adentrarse en la teoría, la falta de concreción, la falta de seguridad en los ejemplos: todo esto disminuye el nivel de confianza en el candidato. Igualmente importante es no subestimar la parte comportamental de la reunión y no ignorar el feedback de los entrevistadores.

Lista de recomendaciones para prepararse para una entrevista

Para aumentar la probabilidad de pasar con éxito cada etapa, es recomendable basarse en prácticas comprobadas:

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  • estudiar la tecnología utilizada en la empresa;
  • leer reseñas recientes sobre el puesto;
  • analizar proyectos de código abierto en una dirección similar;
  • realizar entrevistas simuladas con colegas;
  • repasar la base teórica de algoritmos;
  • preparar historias utilizando el método STAR;
  • actualizar tu perfil en GitHub y LinkedIn;
  • probar el equipo y la conexión para las llamadas;
  • averiguar la estructura del puesto vacante con anticipación;
  • formular preguntas que se puedan hacer al entrevistador.

Comprender cómo pasar las entrevistas en TI te ayuda a establecer una comunicación con el reclutador y el especialista técnico en igualdad de condiciones. Cumplir con los principios clave: presentar tu experiencia de manera efectiva, claridad de pensamiento, confianza sin arrogancia y respeto por el interlocutor, te permite acudir a la reunión no como un examinado, sino como un participante completo en un diálogo profesional.

Ahora sabes cómo pasar las entrevistas en TI

El éxito en las entrevistas en TI siempre es un enfoque sistemático. Se requiere no solo demostrar un alto nivel técnico, sino también cualidades como madurez personal, disposición al cambio, capacidad de aprendizaje rápido y autoevaluación. Solo una preparación meticulosa, pensamiento analítico, atención a los detalles y una confianza interna inquebrantable garantizan el éxito. En este caso, cada vacante deja de ser solo un desafío y se convierte en una oportunidad real para tu crecimiento profesional.

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La parte del servidor es el fundamento arquitectónico de cualquier producto digital. La elección de tecnologías afecta no solo la velocidad de respuesta, sino también la escalabilidad, la resistencia a fallos y la seguridad. La pregunta «¿qué lenguajes elegir para el backend?» es una de las más discutidas en el mundo del desarrollo. La competencia entre los stacks está creciendo, al igual que las demandas del negocio en cuanto a la estabilidad del código, la facilidad de mantenimiento y la rapidez para llegar al mercado.

Lenguajes para el backend en programación: ¿cómo elegir sin sacrificar la perspectiva?

La elección no se resuelve con un solo criterio. Los lenguajes modernos para el backend son ecosistemas completos con frameworks, herramientas de implementación y soporte en la nube. La decisión debe tomarse teniendo en cuenta:

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  • la especificidad del producto: startup, sistema corporativo, SaaS, juego;
  • el rendimiento requerido y la cantidad de operaciones por segundo;
  • el nivel del equipo;
  • la compatibilidad con la infraestructura actual.

Estudiar los lenguajes backend en 2025 debería comenzar con un análisis de tendencias, pero la elección se debe hacer basándose en tareas comerciales reales.

Python: máxima popularidad y mínimo código

Python sigue estando en la cima. Se utiliza en el desarrollo de API, bots, sistemas analíticos y servicios web. Es compatible con una variedad de frameworks, como Django, FastAPI, Flask. Es fácil de aprender, legible y se implementa rápidamente en cualquier equipo.

Es ideal para MVP, servicios en la nube, integración con IA. La única limitación es la velocidad. Bajo cargas pesadas, se necesitará una arquitectura cuidadosa y una optimización experta.

Para equipos orientados a la rápida validación de hipótesis y al desarrollo activo, este lenguaje para el backend sigue siendo una elección sólida.

Node.js: rendimiento y stack unificado

JavaScript (Node.js) ha cerrado la brecha de larga data entre el frontend y el servidor. Se utiliza para sistemas en tiempo real, mensajería, SPA, paneles de administración y plataformas de streaming.

El modelo de ejecución asíncrona permite lograr un rendimiento impresionante al trabajar con E/S. Pero requiere una estricta arquitectura: es difícil mantener sistemas monolíticos si no se tiene un enfoque maduro.

Node se destaca mejor en equipos que ya trabajan con JavaScript: el ahorro en el cambio de contexto y recursos es evidente.

Java: clásico, probado por la industria

Java es un lenguaje pesado para el backend con una estructura clara, herramientas probadas y una gran cantidad de frameworks. No desaparece de los bancos, contratos gubernamentales, seguros, telecomunicaciones. ERP, sistemas de contabilidad y soluciones en la nube se basan en él.

Spring Boot y Jakarta EE siguen siendo estándares industriales. Sí, el código es voluminoso. Sí, la barrera de entrada es alta. Pero la calidad, escalabilidad y seguridad compensan las desventajas.

Go (Golang): concisión, velocidad y confiabilidad

Go (Golang) es ideal para microservicios, API, servidores de alta carga. La herramienta proporciona concurrencia sencilla, recolección de basura predecible y compilación rápida.

En 2025 se convirtió en la elección de muchos equipos de DevOps, plataformas en la nube y empresas que valoran la velocidad de respuesta en millones de conexiones. Go destaca donde la eficiencia es crucial sin sacrificar la legibilidad.

C# (.NET): enfoque corporativo con capacidades modernas

C# (.NET) se ha convertido en un participante completo en el desarrollo multiplataforma. Es compatible con Linux, Mac, Windows. Funciona en Azure, AWS, GCP. Se utiliza en fintech, CRM, contabilidad y sistemas internos.

Las actualizaciones del lenguaje para el backend y la plataforma hacen que C# sea moderno, conveniente, con una amplia biblioteca y una excelente documentación. Es aplicable tanto para soluciones grandes como para servicios REST rápidos.

Rust: seguridad y control en cada línea de código

Rust es la elección para aquellos que valoran el control de recursos, la previsibilidad y el rendimiento máximo. Está desplazando a C/C++ en tareas del sistema y está comenzando a penetrar activamente en la web a través de Actix, Axum y otros frameworks.

Rust requiere que el desarrollador tenga un entendimiento maduro de la arquitectura y la memoria, pero a cambio elimina los errores en tiempo de ejecución y produce un código estable. Es adecuado para APIs de alta carga, juegos, criptografía.

Ruby: concisión y velocidad en prototipos

Ruby con Rails sigue utilizándose en MVP, startups, paneles de administración. Es fácil de aprender y permite lanzar productos funcionales en cuestión de semanas. Es ideal para requisitos cambiantes rápidamente e iteraciones de productos.

Sin embargo, su rendimiento deja algo que desear. En proyectos con mucho tráfico, este lenguaje para el backend en particular requiere una optimización potente o la transición a otros stacks.

PHP: vivo, en desarrollo, manteniendo el mercado

PHP es una opción que regularmente se predice su fin, pero sigue vivo y sirviendo a millones de sitios web. Con el framework Laravel y el nuevo JIT, se ha vuelto notablemente más rápido y conveniente.

La mayor parte de Internet todavía funciona con PHP. Es adecuado para CMS, blogs, páginas de destino, CRMs económicos y APIs REST.

Características del ecosistema al elegir herramientas

Además de la sintaxis y la velocidad, las bibliotecas, la comunidad y el soporte son importantes. En 2025, los requisitos de infraestructura son más altos que nunca. Aquí hay puntos clave a considerar al elegir un lenguaje para el backend:

  • madurez y estabilidad del compilador;
  • disponibilidad de frameworks probados;
  • actividad de los desarrolladores y velocidad de lanzamiento de actualizaciones;
  • disponibilidad de especialistas en el mercado;
  • facilidad de CI/CD, implementación y depuración.

Si la herramienta cubre todos estos puntos, no solo sigue siendo moderna, sino que se convierte en una base confiable para la escalabilidad.

Dónde y cómo aplicar: áreas aproximadas para cada opción

Para definir el enfoque final, consideremos aplicaciones típicas donde los lenguajes para el backend se desempeñan de manera más efectiva:

  • Python: análisis, integraciones de IA, servicios en la nube;
  • Node.js: chats, sistemas de transmisión, aplicaciones web;
  • Go: API, microservicios, herramientas de backend DevOps;
  • Rust: criptografía, finanzas, sistemas de alta carga;
  • Java: sistemas bancarios, sector público, plataformas B2B;
  • C#: contabilidad, ERP, soluciones corporativas internas;
  • PHP: CMS, páginas de destino, sitios llave en mano;
  • Ruby: MVP, paneles administrativos, SaaS.

Esta distribución no excluye aplicaciones cruzadas, pero ayuda a comenzar desde el punto más efectivo.

Lenguajes para el backend en 2025: conclusiones

La elección del stack del servidor en 2025 no es una caza de tendencias. Los lenguajes populares para el backend permiten no solo lanzar un proyecto, sino también mantenerlo durante años, escalar sin dolor, atraer nuevos desarrolladores y optimizar su futuro.

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Si la velocidad de lanzamiento es importante, Python o Ruby son adecuados. Para cargas pesadas, Go o Rust. Para un desarrollo corporativo estable, Java o C#. Cuando se necesita un stack versátil, Node.js. Para soluciones económicas, PHP.

Un enfoque equilibrado en la elección de herramientas es la clave no solo de un buen desarrollo, sino también de un producto exitoso.

La programación en el año 2025 ha reconfigurado las rutas habituales: la rutina ha sido entregada a los algoritmos, mientras que a los ingenieros se les ha dejado el pensamiento de proyecto. La inteligencia artificial se ha integrado en el proceso como un participante orgánico. No es un asistente, no es un ayudante, es un colaborador a tiempo completo. La lista de las principales herramientas de IA para programadores refleja no solo el cambio de herramientas, sino también el cambio de rol del desarrollador. Cada línea ahora se crea en diálogo con el algoritmo, cada decisión se basa en un análisis instantáneo. A continuación se presenta una visión general de cinco herramientas que definen las reglas del juego en el desarrollo moderno.

GitHub Copilot 2.0: líder en la lista de herramientas de IA para programadores

Copilot se ha convertido en el estándar de integración de IA en el editor de código. La extensión ha reconfigurado la lógica de escritura: ahora el algoritmo predice no solo una frase, sino todo un bloque, teniendo en cuenta la lógica del archivo, la estructura del proyecto y el tipo de aplicación. La lista de herramientas de IA para programadores incluye a Copilot gracias a su capacidad para analizar archivos adyacentes, módulos importados y utilizar el historial de edición.

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Ejemplos de aplicación real: inteligencia dentro del entorno familiar

Al diseñar microservicios para un sistema de procesamiento de transacciones, Copilot propuso automáticamente una plantilla optimizada de controlador REST con protección contra sobrecarga. Gracias a la autogeneración de código boilerplate, se logró reducir 22 horas de desarrollo. La precisión de las sugerencias en proyectos de tamaño mediano se mantiene en un 89%, lo que ha permitido minimizar la cantidad de errores menores en la primera prueba.

Tabnine: localización, seguridad, precisión

Tabnine se enfoca en trabajar de forma autónoma sin enviar código a la nube. Ha sido útil en desarrollos legales, financieros y médicos, donde la confidencialidad es más importante que la velocidad. El modelo se despliega localmente, funciona sin conexión y proporciona una rápida autocompletación de código de IA sin comprometer la seguridad.

La lista de herramientas de IA para programadores incluye a Tabnine por su versatilidad: trabaja con más de 25 idiomas, ofrece sugerencias en línea y evita la generación de código repetitivo. Gracias al historial del portapapeles, construye sugerencias basadas en el estilo del proyecto actual.

Elección para proyectos confidenciales: cifras precisas

En un equipo de cuatro desarrolladores backend, Tabnine aceleró la resolución de tareas estándar en un 37%, redujo la duplicación de funciones en un 24% y permitió acelerar la revisión final gracias a la uniformidad de las propuestas.

ChatGPT Developer Mode: código como guion

Dev Mode se ha convertido en una plataforma para dialogar con la IA sobre la lógica del proyecto. El desarrollador establece la lógica empresarial, recibe un esquema arquitectónico listo, pruebas, documentación y justificación de decisiones. El servicio no se limita a líneas de código, sino que construye un sistema de módulos, ofrece optimización de dependencias, calcula los tiempos de ejecución.

La lista de herramientas de IA para programadores incluye a ChatGPT debido a su profundo análisis. Es adecuado para iniciar nuevos proyectos, realizar revisiones, buscar vulnerabilidades. Es especialmente demandado en equipos distribuidos que trabajan de forma remota.

Aplicación práctica

En el desarrollo de un sistema CRM para ventas b2b, Dev Mode ayudó a construir un esquema de módulos de autorización, notificaciones e integración con la API de telefonía. La aceleración en la creación de prototipos fue del 45%, y la precisión de las conexiones arquitectónicas superó el plan en un 28%.

Claude para programación: limpieza y concisión

Claude se enfoca en mejorar la calidad del código de IA. El algoritmo crea soluciones concisas, evita la anidación excesiva y simplifica la lógica. Es adecuado para revisar código antiguo, adaptarse a nuevos estándares y mejorar la legibilidad en el trabajo en equipo.

La lista de herramientas de IA para programadores incluye a Claude por su enfoque en el estilo. El servicio optimiza la lógica, ofrece simplificaciones adecuadas, verifica las conexiones entre componentes. La característica especial es el mecanismo integrado de corrección de errores en tiempo real sin recurrir a datos externos.

Minimizar y mejorar la legibilidad: resultados

En un proyecto de actualización de API interna para sistemas de comercio electrónico, Claude redujo el volumen de código en un 19%, mejoró la velocidad de respuesta en un 11% y aumentó la satisfacción de los ingenieros de QA en el parámetro de «legibilidad» al 94%.

IntelliCode de Microsoft: un equipo bajo un mismo estilo

La herramienta se ha integrado en Visual Studio y ha ganado rápidamente popularidad en el desarrollo en equipo. Analiza el estilo, sugiere de acuerdo con las prácticas del equipo y se entrena en sus propios proyectos. Facilita la adaptación de nuevos miembros, reduce el riesgo de duplicación de soluciones. La lista de herramientas de IA para programadores incluye a IntelliCode por su capacidad para establecer un orden en el desarrollo en equipo. Es importante no solo ofrecer código, sino también hacerlo uniforme.

Sincronización como base del orden: eficiencia en números

En un proyecto con seis desarrolladores, IntelliCode redujo la inconsistencia de estilos en las solicitudes de extracción en un 76%, aceleró la revisión de código en un 40% y permitió reducir el número de correcciones en la rama principal en un tercio.

Lista de herramientas de IA para programadores: puntos clave a recordar

La IA ha pasado de ser un complemento a ser un pilar del desarrollo. Las principales herramientas de IA para programadores han asumido la rutina, acelerado la verificación de hipótesis, mejorado la legibilidad y reducido la carga. Los servicios con inteligencia artificial para codificación se han convertido en el nuevo estándar en el trabajo remoto. En entornos con una alta densidad de tareas, lanzamientos frecuentes y plazos ajustados, es el algoritmo el que garantiza estabilidad y flexibilidad.

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Las redes neuronales ahora no solo sugieren, sino que también anticipan soluciones arquitectónicas. En lugar de la verificación manual y refactorizaciones interminables, hay sugerencias puntuales, correcciones contextuales y generación automática de fragmentos repetitivos. Cada línea se verifica en cuanto a legibilidad, eficiencia y escalabilidad.

Antes, el desarrollo requería disciplina estricta y enfoque profundo. Ahora, el equilibrio lo mantiene la combinación: el ser humano plantea la tarea, la IA propone la solución, y el ciclo se cierra con el control final. Esta combinación acelera las iteraciones, reduce los errores en las primeras etapas y forma sistemáticamente la base de código.