Una app para preparar entrevistas técnicas sobre LLMs con 50 preguntas filtradas
Un desarrollador ha publicado una pequeña aplicación web para estudiar 50 preguntas de entrevista sobre LLMs que circulan en la comunidad técnica. Útil, sin pretensiones.
Cincuenta preguntas sobre LLMs que circulan desde hace meses entre reclutadores técnicos y candidatos a puestos de ingeniería de IA. No son un secreto especialmente bien guardado —quien haya pasado por procesos de selección en empresas que trabajan con modelos de lenguaje las habrá visto en alguna variante—, pero tenerlas organizadas en un formato de estudio interactivo es otra cosa.
Eso es exactamente lo que ha hecho el desarrollador Boguslavskyy: una aplicación web pequeña, sin florituras, que permite repasar esas preguntas en formato de aprendizaje activo. El proyecto está publicado en su web personal y llegó a la portada de Hacker News el 27 de abril de 2026, aunque con modesta tracción —un punto y un comentario en el momento de su publicación—.
Qué hace la aplicación
La propuesta es sencilla: una interfaz que presenta las preguntas de una en una, permite al usuario reflexionar sobre la respuesta y después la revela. No hay gamificación compleja ni sistema de repetición espaciada sofisticado. Es, en esencia, un mazo de flashcards digital orientado a un contenido muy específico.
Las preguntas cubren el territorio habitual en entrevistas técnicas sobre LLMs: arquitectura transformer, mecanismos de atención, técnicas de fine-tuning, RLHF, evaluación de modelos, prompting avanzado, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y conceptos de alineamiento. El nivel asume conocimientos previos de machine learning; no es material introductorio.
Por qué tiene sentido este enfoque
Los procesos de selección para roles de ingeniería de LLMs se han estandarizado bastante en los últimos dos años. Las empresas —desde startups hasta grandes tecnológicas— convergen en un conjunto relativamente predecible de conceptos que quieren verificar. Eso hace que recopilar y estudiar esas preguntas sea una estrategia legítima, no un atajo deshonesto.
El problema habitual es que ese material está disperso: hilos de LinkedIn, repositorios de GitHub con cientos de recursos sin priorizar, posts de blog de longitud variable. Una aplicación que lo concentra y lo convierte en algo que puedes repasar en veinte minutos tiene valor práctico real, aunque modesto.
Para quién es útil
El perfil más obvio es el de alguien con base técnica en machine learning que está buscando trabajo en posiciones relacionadas con LLMs y quiere asegurarse de que no se le escapa ningún concepto clave antes de una entrevista. También puede servir como repaso rápido para quienes llevan tiempo en el sector pero no han tenido que formalizar ese conocimiento en mucho tiempo.
No es una herramienta de aprendizaje desde cero. Quien no sepa qué es la función de atención o no haya trabajado nunca con embeddings encontrará las respuestas insuficientes sin contexto adicional.
Una nota sobre el origen del material
El titular original habla de preguntas "filtradas", lo que merece una aclaración. En este contexto no se trata de un leak corporativo ni de material confidencial: son preguntas que han ido circulando públicamente a través de candidatos que las compartieron tras sus entrevistas. Es el mismo mecanismo por el que existen repositorios como los de preparación para entrevistas de sistemas o de algoritmos. Nada especialmente polémico.
Lo que sí es razonable señalar es que este tipo de recopilaciones tiene fecha de caducidad. El campo evoluciona, las empresas actualizan sus procesos y las preguntas de 2024 no cubren necesariamente lo que alguien preguntará en 2026 sobre, por ejemplo, modelos multimodales o técnicas de inferencia eficiente.
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En ClaudeWave valoramos positivamente que alguien tome un recurso que existe disperso en la red y lo convierta en algo más usable, sin pretender que es más de lo que es. Una herramienta pequeña y honesta, que cumple lo que promete.