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Inicio/Plantillas/Entrevistas/Preguntas de entrevista para desarrollador Python
Plantilla y guía

Preguntas de entrevista para desarrollador Python

30 preguntas de entrevista verificadas para un desarrollador Python que cubren profundidad del lenguaje, frameworks, rendimiento, pruebas y despliegue, con guía sobre respuestas sólidas.

  • Pensada paraEmpresas · Reclutadores
  • Tiempo de lectura~3 min
  • Qué incluyeUn documento completo, redactado profesionalmente, que puedes adaptar a tu equipo.
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La plantilla

Usa esta guía para entrevistar a un desarrollador Python para servicios backend, herramientas o trabajo cercano a datos. Elige de ocho a doce preguntas por sesión, mantén el conjunto consistente entre candidatos y prefiere preguntas que conecten el conocimiento del lenguaje con trabajo real en producción — recitar trivia sobre los internos de Python importa mucho menos que saber cuándo esos internos muerden. Ancla las preguntas de escenario en {{Tu producto o dominio}}.

Profundidad del lenguaje Python

  • Explica cómo afecta el GIL a la concurrencia y cómo lo sorteas para cargas limitadas por CPU versus limitadas por E/S.
  • ¿Cuándo usas asyncio, hilos o multiprocesamiento? Da un caso real de cada uno.
  • ¿Qué son los generadores y cuándo mejoraron materialmente un programa que escribiste?
  • Explica los decoradores y describe uno no trivial que hayas escrito.
  • ¿Cómo muerden los argumentos por defecto mutables, y de qué otras trampas de Python adviertes a los juniors?
  • ¿Qué ha cambiado en las versiones recientes de Python que realmente uses — coincidencia de patrones, mejoras de tipado, trabajo de rendimiento?

Cómo se ve una buena respuesta: los candidatos sólidos conectan las características del lenguaje con decisiones reales en lugar de recitar definiciones de libro — un generador que resolvió un problema de memoria, un decorador que eliminó repetición en toda una base de código. Describen el GIL con precisión, incluyendo qué serializa y qué no, en lugar de repetir folclore.

Frameworks y APIs

  • Compara dos frameworks web de Python que hayas usado — por ejemplo Django, FastAPI o Flask. ¿Qué guía tu elección para un servicio nuevo?
  • ¿Cómo estructuras un proyecto de Django o FastAPI para que siga siendo mantenible pasadas las cincuenta mil líneas?
  • ¿Cómo manejas el trabajo en segundo plano — Celery, una cola de tareas u otra cosa? ¿Qué modos de falla has sufrido?
  • Explícame cómo diseñas la validación de entrada y la serialización de un endpoint. ¿Dónde encajan herramientas como Pydantic?
  • ORM versus SQL directo: ¿cómo decides y dónde te ha lastimado el ORM?

Manejo de datos y rendimiento

  • Un servicio en Python está lento. Explícame cómo lo perfilas — qué herramientas y en qué orden.
  • ¿Cuándo deja pandas de ser la herramienta correcta y qué tomas después?
  • ¿Cómo procesas un archivo demasiado grande para caber en memoria?
  • Cuéntame la mayor mejora de rendimiento que lograste en Python. ¿Cuál era el cuello de botella real?
  • ¿Cuándo recurres a extensiones en C, Rust o numpy vectorizado en lugar de optimizar Python puro?

Pruebas y calidad de código

  • Describe tu stack de pruebas — fixtures de pytest, mocks, pruebas basadas en propiedades. ¿Qué simulas y qué te niegas a simular?
  • ¿Cómo usas anotaciones de tipos y un verificador como mypy? ¿Dónde vale la pena el tipado estricto y dónde te estorba?
  • ¿Cómo es un buen comentario de revisión de código tuyo? Da un ejemplo real.
  • ¿Cómo pruebas código que habla con servicios externos?
  • ¿Qué linting y formato exiges en CI y qué discusiones terminan gracias a ellos?

Cómo se ve una buena respuesta: los mejores candidatos tratan el tipado y las pruebas como herramientas de diseño, no como trámites. Pueden explicar exactamente dónde trazan la frontera de los mocks y por qué las pruebas sobresimuladas se pudren, y describen los tipos como documentación que atrapa errores reales en la revisión, no como ceremonia impuesta por las herramientas.

Empaquetado, entornos y despliegue

  • Explícame tu gestión de dependencias — pip-tools, Poetry, uv, archivos de bloqueo. ¿Cómo mantienes entornos reproducibles?
  • ¿Cómo estructuras y publicas un paquete interno de Python del que dependen otros equipos?
  • ¿Cómo es tu imagen de contenedor para un servicio en Python y cómo la mantienes pequeña y rápida de construir?
  • ¿Cómo manejas configuración y secretos entre entornos?

Depuración y colaboración

  • Un proceso de Python en producción consume memoria lentamente. ¿Cómo encuentras la causa?
  • Cuéntame sobre un error misterioso cuya solución te enseñó algo sobre Python mismo.
  • ¿Cómo actualizas una base de código grande a través de una dependencia mayor o una versión de Python?
  • ¿Cómo elevas la calidad de código en una base heredada sin detener el desarrollo de funcionalidades?
  • Describe cómo trabajas con científicos de datos u otros especialistas — ¿cómo llevas código de investigación a producción sin fricción?

No es asesoría legal

Esta plantilla se ofrece solo con fines informativos generales y no constituye asesoría legal. Las leyes varían según la jurisdicción y cambian con el tiempo — pide a un profesional calificado que revise cualquier documento antes de utilizarlo.

Para este rol

  • Salario y datos de mercado: Preguntas de entrevista para desarrollador Python
  • Evaluación de habilidades: Preguntas de entrevista para desarrollador Python
  • Descripción de puesto: Desarrollador/a Python

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