Los algoritmos de pizarra no te dicen nada sobre ingeniería en producción. Nuestro proceso evalúa criterio de arquitectura, calidad de código bajo revisión y AI-readiness sobre casos reales.
EL PROBLEMA
Antes de explicar cómo funciona el nuestro, hay que entender por qué los procesos habituales producen malos ingenieros.
Resolver un árbol de grafos en 45 minutos no tiene ninguna relación con mantener una API que recibe 50.000 requests por hora. Son habilidades distintas que no se solapan.
Un recruiter puede verificar si el candidato dice las palabras correctas. Solo un CTO activo puede evaluar si una decisión de arquitectura es correcta o un error que costará meses.
Trabajar en remoto requiere habilidades específicas de comunicación, documentación y autonomía que no aparecen en ninguna entrevista presencial estándar.
En 2026 un ingeniero que no domina herramientas de IA entrega entre un 30% y un 40% más lento que uno que sí las domina. Casi ningún proceso lo evalúa.
5 PILARES
Escenarios reales con restricciones reales: escala, presupuesto, tamaño de equipo, deuda técnica existente. Evaluamos el razonamiento sobre trade-offs y la capacidad de comunicar decisiones técnicas a stakeholders no técnicos.
Revisamos código real del candidato — algo construido en producción, no un ejercicio de entrevista. Miramos estructura limpia, manejo de errores, disciplina de testing, separación de concerns y legibilidad.
Evaluamos el uso efectivo de GitHub Copilot, Cursor, Claude y herramientas similares. Prompt engineering aplicado a tareas de ingeniería real. Y lo más importante: criterio para saber cuándo el output de la IA necesita revisión humana.
Claridad escrita, fluidez verbal, capacidad de levantar problemas de forma proactiva y disciplina de zona horaria. El trabajo remoto no falla por falta de habilidad técnica — falla cuando la comunicación se rompe.
Verificación de empleo, referencias profesionales reales y alineación cultural con entornos de startup y scale-up. Buscamos ingenieros que han trabajado en productos con usuarios reales.
EL EMBUDO
Cada fase elimina perfiles que no encajan — no personas, sino perfiles que no podrían entregar en el contexto de nuestros clientes.
100% de candidatos entran al proceso.
40% pasa. Screening inicial de experiencia, stack y trabajo en producción.
20% pasa. Claridad escrita, fluidez verbal, disciplina de zona horaria.
12% pasa. Pair programming con un CTO activo sobre problemas reales.
10% pasa. Historial de empleo, referencias profesionales confirmadas.
4% final. Listos para desplegar en proyectos de clientes.
tasa de aceptación final