Tu entrevista técnica está rota (y evaluando cosas del 2015)

He estado en ambos lados de la mesa de entrevistas técnicas cientos de veces y tengo que decir algo que muchos líderes de ingeniería piensan pero no se atreven a decir en voz alta, que es que tu proceso de entrevista está fundamentalmente roto y midiendo las cosas equivocadas para el mundo en el que vivimos hoy. El ritual tradicional donde un candidato tiene que implementar una lista ligada o invertir un árbol binario en un pintarrón siempre fue cuestionable, porque principalmente evalúa la capacidad de memorización de estructuras de datos bajo estrés artificial en lugar de la verdadera capacidad de ingeniería.

Cuando haces estas preguntas, no estás probando si alguien puede construir un sistema robusto, estás probando si pasaron semanas practicando acertijos algorítmicos y memorizando patrones que nunca usarán en el trabajo real. Mientras tanto, estás fallando en evaluar lo que realmente importa, como si pueden diseñar un sistema que maneje una carga masiva o si entienden los trade-offs arquitectónicos entre diferentes enfoques, especialmente ahora que cualquier problema de código tradicional puede ser resuelto por una IA en segundos.

Lo que empezamos a valorar más

Los ingenieros que quiero contratar son aquellos con pensamiento sistémico que pueden descomponer un problema complejo en componentes y encontrar los cuellos de botella antes de escribir una sola línea de código. Valoro a las personas que pueden evaluar soluciones y juzgar si son correctas y mantenibles más que a los que simplemente pueden generar código, porque cualquiera puede implementar un árbol rojo-negro pero pocos entienden cuándo es la herramienta equivocada para el problema en cuestión.

He estado experimentando con dar a los candidatos problemas reales de nuestro propio código y permitirles usar herramientas de IA durante la entrevista, porque si prohibes la IA en una entrevista estás evaluando para un entorno de trabajo que ya no existe. Quiero ver si hacen las preguntas correctas y si pueden identificar cuándo la IA se equivoca, lo cual es infinitamente más informativo que ver a alguien luchar por recordar la sintaxis de una cola de prioridad.

El juicio sobre la memoria

Si sigues haciendo entrevistas algorítmicas tradicionales, estás seleccionando para el teatro de la entrevista y filtrando a ingenieros experimentados que pueden debugear un sistema distribuido mientras duermen pero que no han tocado un árbol binario desde la universidad. Los mejores ingenieros que he contratado tendrían problemas con un problema medio de LeetCode bajo presión de tiempo, pero diseñarían círculos alrededor de un programador competitivo en una conversación real de diseño de sistemas.

Necesitas dejar de evaluar la memoria y empezar a evaluar el juicio, porque los ingenieros que prosperarán en la próxima década son los que pueden mirar un sistema complejo y dirigir las herramientas para mejorarlo. Si tu proceso de entrevista no puede identificar a esas personas, entonces tu proceso mismo es el bug que necesita ser corregido, y estás perdiendo talento real por aferrarte a rituales obsoletos que ya no sirven para nada.