Transformando tus entrevistas técnicas en la era de los agentes de IA: El método McDougall en detalle

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Las entrevistas técnicas están luchando por mantenerse al día con la realidad de la ingeniería de software moderna en una época de agentes de IA. Los LLMs y sus derivados ahora pueden resolver fácilmente evaluaciones para llevar a casa, y los formatos tradicionales de DSA recompensan la memorización sobre las habilidades del mundo real. Entonces, ¿cómo podemos evaluar de manera precisa y justa las habilidades técnicas de los ingenieros como parte de un proceso de contratación estandarizado? A finales de 2024, comencé un rediseño del proceso de entrevistas técnicas en HelloBetter, una empresa de tecnología de salud mental en Berlín. El objetivo era crear un formato que realmente reflejara el trabajo diario de ingeniería, al mismo tiempo que fuera consciente del tiempo, inclusivo y aceptara la presencia de IA en los flujos de trabajo de los desarrolladores. En el proceso, creamos "El Método McDougall": un nuevo y emergente marco para mejores procesos de entrevista que está obligando rápidamente a los líderes técnicos a repensar sus estrategias de mitigación de IA.

This talk has been presented at TechLead Conference 2025: AI in Orgs, check out the latest edition of this Tech Conference.

Anna J McDougall
Anna J McDougall
18 min
18 Sep, 2025

Comments

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  • Abhijit
    Abhijit
    RanceLab
    This had some great points when the candidate is doing face-to-face interview. We are still struggling with regards to how to screen good candidates from a pool of a thousand applications without much engineering bandwidth.
Video Summary and Transcription
Anna McDougall discute la transformación de las entrevistas técnicas en la era de los agentes de IA y los defectos en las entrevistas técnicas tradicionales debido a la falta de control en entornos remotos. Abordando desafíos en entrevistas técnicas con integración de IA y la necesidad de adaptar métodos de evaluación tradicionales para combatir las influencias de la IA. Equilibrando la dificultad de las entrevistas técnicas, enfocándose en la seguridad psicológica y utilizando un enfoque moderno, realista e indicativo en el método McDougall. Organizando ingeniero para reuniones, emparejando ingeniero para interacciones y uso de todas las herramientas permitidas en el método McDougall. Las herramientas de IA son esenciales en el desarrollo. Método McDougall: Introducción, calentamiento, programación en pareja, reflexión, cierre. Entrevistas más cortas ahorran tiempo al candidato. Calentamiento de introducción: 10-15 mins. La programación en pareja verifica la implementación, 35-45 mins. Crear repositorio basado en una base de código real para programación en pareja. Crear base de código Mimic para pruebas. Enviar repositorio con pruebas fallidas. Las tareas representan diferentes niveles: junior fresco a senior plus. Comenzar candidatos un nivel por debajo. Seguridad psicológica en las tareas. Nivelación basada en la dificultad de la tarea. Reflexionando sobre la comprensión y retroalimentación del candidato. Enfatizando la línea de tiempo en el cierre. Fomentando la adopción y experimentación del Método McDougall.

1. Transforming Tech Interviews in the AI Agent Age

Short description:

Anna McDougall discute sobre la transformación de las entrevistas técnicas en la era de los agentes de IA y los defectos en las entrevistas técnicas tradicionales debido a la falta de control en entornos remotos.

Hola a todos. Mi nombre es Anna McDougall. Estoy realmente emocionada de estar aquí hoy para hablarles sobre cómo transformar sus entrevistas técnicas en la era de los agentes de IA. Mi nombre es Anna McDougall, soy Directora de Operaciones de Ingeniería en Blinkist y soy la creadora del método McDougall que es como una nueva forma de realizar entrevistas técnicas. Personalmente, no lo veo como algo revolucionario, pero sí creo que la estructura proporciona una base realmente sólida para resolver algunos de los problemas que tenemos con las entrevistas técnicas, especialmente hoy en día.

Así que, vamos a entrar directamente. Creo que las entrevistas técnicas están rotas para los equipos de ingeniería, y una de las razones es porque, para ser honesta, la mayoría de las personas que están en mi nivel o por encima, entrevistaron para entrar en tecnología hace unos 20 años, ¿verdad? Entonces, hace 20 años, era algo muy, muy diferente. La mayoría de las personas trabajaban en la oficina y entrar en una ronda técnica significaba ir a la oficina, pararse frente a una pizarra como nuestro lindo personaje de dibujos animados y realmente resolver un problema allí en la pizarra, ideando soluciones de una manera muy práctica.

Esta forma de entrevistar, quiero decir, en primer lugar, ya pienso que es defectuosa, pero supongamos que es una buena manera de entrevistar a las personas. Involucra mucho control sobre el entorno, ¿verdad? La oficina es un entorno controlado, la sala es un entorno controlado, la pizarra es una herramienta controlada para el entrevistador, entrevistado, lo que sea, para completar su entrevista aquí. Así que, hoy en día, ese control se ha ido. El 99.99% de las entrevistas técnicas se están realizando de forma remota. En las propias computadoras de las personas, a menudo en sus propios hogares, y los entrevistadores, como yo, no tienen control sobre el entorno en el que están sus candidatos, ¿verdad? Y esto no es realmente algo súper nuevo. Creo que tan pronto como comenzamos a hacer entrevistas técnicas de forma remota, esto fue un punto.

2. Adapting Technical Interviews for AI Integration

Short description:

Abordar los desafíos en las entrevistas técnicas con la integración de IA y la necesidad de adaptar los métodos de evaluación tradicionales para combatir las influencias de la IA.

Entonces, ¿qué hicimos? Intentamos imitar lo que teníamos originalmente. Creamos plataformas de leet code donde podemos controlar la herramienta que usan y mira, hay todas estas preguntas de DSA, pero ahora, ya sabes, incluso eso, supongamos de nuevo que esto realmente funciona, incluso eso ahora está tan extendido en términos de canales de YouTube, libros, etcétera sobre cómo resolver estos problemas, que incluso ellos no son un buen indicador. Entonces, pensamos, está bien, démosles una tarea para llevar a casa. Porque entonces podemos darles este código, vemos cómo lo resuelven, lo hacen en su propio tiempo, está probando la implementación, no se trata solo de memorización, etcétera, etcétera, y luego podemos revisarlo con ellos. Pero de nuevo, ahora que las herramientas de IA están aquí, hemos perdido el control de ese medio también.

Así que ahora, cualquiera puede tomar cualquier tarea para llevar a casa, y por ejemplo, no sé Ruby, podrías darme una tarea técnica en Ruby, y podría ir y con IA, podría hacer algo que funcione en Ruby. Puede que no sea genial, pero podría hacer algo que funcione como un proyecto Greenfield, y probablemente podría explicar más o menos lo que estaba sucediendo. ¿Es eso una buena prueba de que soy un ingeniero de Ruby? Mi argumento sería que no, ¿verdad? Y ahora también tenemos agentes de IA. Entonces, entramos en esta área de programación en pareja, que es más en lo que se basa mi método. Pero luego la gente dice, bueno, los agentes de IA también pueden simplemente resolver esto sobre la marcha. La gente puede tener una segunda pantalla, podrían tener su móvil afuera, lo que sea, un iPad, cualquier cosa, y podrían tener IA resolviendo el problema por ellos, y solo lo están leyendo o copiando. Así que esto crea un problema también, porque entonces de nuevo, podrías estar en vivo con alguien, y no puedes confiar en lo que están escribiendo y que realmente proviene de su cabeza.

Y luego el cuarto problema que tenemos, como si eso no fuera suficiente, son los deep fakes y las herramientas de trampa. Si aún no lo has visto, hay un video de alguien que realmente ha superpuesto otra cara en su cara y está tratando de pasar entrevistas para obtener acceso a los sistemas de una empresa. Y esto se puede usar para propósitos de hacking muy nefastos, tanto a nivel individual como también a nivel de estado nación. Así que hay muchos problemas con eso. Yo argumentaría que el método McDougall aborda tres de estos cuatro problemas. Desafortunadamente, aún no he encontrado una manera de tener en cuenta a las personas que falsifican su rostro, pero eso no es parte de lo que estoy hablando hoy. Hoy lo que estoy tratando de hacer es idear una manera de crear una estructura para un proceso de entrevista técnica que realmente pruebe si las personas pueden implementar código mientras también permite la existencia de IA y no lucha contra ella, ¿verdad?

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