¿Cuánto dura el proceso de entrevista en Adikteev?

La mayoría de candidatos tarda entre 4 y 8 semanas desde el screen del recruiter hasta la oferta. El loop onsite ocurre en un día o en dos medias jornadas, con debrief y oferta dentro de 5 días hábiles.

¿Cómo prepararse específicamente para Adikteev?

Tres prioridades: (1) el ADN Adikteev mostrado arriba - qué evalúan realmente, (2) las rondas de tu loop, especialmente la que los candidatos subestiman, y (3) practica los tipos de pregunta de esta guía con un framework estructurado como CIRCLES o STAR.

¿Aplica también a roles de engineering o design en Adikteev?

El ADN se mantiene - lo que cambia es la mezcla de rondas. Los SWE enfrentan coding screens en lugar del Product Sense; los designers tienen revisiones de portfolio y ejercicios de diseño. "Qué valoran" y las señales conductuales aplican a todas las funciones.

Otros roles en Adikteev:Product Manager Sales Marketing Software Engineer

Growth · Guía de entrevista Software Engineer

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Idioma de entrevista: inglés

Cómo aprobar la entrevista Adikteev Software Engineer en 2026

El ADN de Adikteev (TL;DR)

En Adikteev, prestamos atención a los candidatos que pueden articular su impacto en las métricas de adquisición o reactivación de usuarios. El proceso de entrevista busca personas que demuestren pensamiento estratégico para optimizar el rendimiento de las campañas e impulsar un crecimiento medible para los clientes.En inglés:Attention Applicants at Adikteev focuses on candidates who can articulate their impact on user acquisition or re-engagement metrics. The interview process seeks individuals demonstrating strategic thinking to optimize campaign performance and drive measurable growth for clients.

Entrevistas enPython Java Scala

Lee en tu idioma

Mostramos esta guía en tu idioma, con el inglés original conservado debajo como referencia. El badge de arriba indica en qué idioma se realiza normalmente el loop de esta empresa.

El loop de entrevista Adikteev

Tu loop comprende típicamente 5 rondas.

1
Ronda 1
Entrevista con reclutadorEn inglés:Recruiter Screen
Motivación, fit del puesto, logística.En inglés:Motivation, role fit, logistics.
2
Ronda 2
Coding ScreenEn inglés:Coding Screen
Problemas algorítmicos nivel LeetCode-medium con presión de tiempo.En inglés:LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Ronda 3
System DesignEn inglés:System Design
Sistemas distribuidos, trade-offs a escala, arquitectura bajo restricciones.En inglés:Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Ronda 4
Coding OnsiteEn inglés:Onsite Coding
LeetCode-hard, debugging, claridad del código, edge cases.En inglés:LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases.
5
Ronda 5
Behavioral / LiderazgoEn inglés:Behavioral / Leadership
Evidencia pasada de ownership, influencia, resolución de conflictos.En inglés:Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Zona de peligro: por qué fallan los candidatos

De nuestra base de feedback de entrevistas Adikteev, evita estas trampas:

Definir o calcular incorrectamente los límites de la sesión.En inglés:Incorrectly defining or calculating session boundaries.
Subestimar los requisitos de latencia y proponer el procesamiento por lotes.En inglés:Underestimating the latency requirements and proposing batch processing.
Elegir una estructura simple como un mapa hash que no admita bien las consultas de múltiples atributos.En inglés:Choosing a simple structure like a hash map that doesn't support multi-attribute queries well.
Describir un desacuerdo genérico sin explicar las limitaciones específicas del ecosistema publicitarioEn inglés:Describing a generic disagreement without explaining the specific constraints of the advertising ecosystem

Ponte a prueba: preguntas reales de Adikteev

Tres prompts reales extraídos de nuestra base.

Tipo · motivation

¿Qué te interesa de la misión de Adikteev en el espacio de la tecnología publicitaria y cómo crees que tus habilidades contribuirán a nuestro crecimiento?En inglés:What interests you about Adikteev's mission in the advertising technology space, and how do you see your skills contributing to our growth?

Tipo · past_experience

Describe una ocasión en la que tuviste que trabajar con una base de código compleja y heredada. ¿A qué desafíos te enfrentaste y cómo abordaste su comprensión y mejora?En inglés:Describe a time you had to work with a complex, legacy codebase. What challenges did you face, and how did you approach understanding and improving it?

Tipo · system-design

¿Cómo diseñarías un sistema para detectar y mitigar el fraude publicitario (por ejemplo, fraude de clics, fraude de impresiones)? Considera las fuentes de datos, los algoritmos de detección y las estrategias de mitigación.En inglés:How would you design a system to detect and mitigate ad fraud (e.g., click fraud, impression fraud)? Consider the data sources, detection algorithms, and mitigation strategies.

+ muchas más preguntas, señales y ejemplos comentados

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Banco de preguntas Adikteev

Una muestra de nuestra base, agrupada por ronda. Regístrate para la colección completa.

9 preguntas mostradas de 14

Recruiter Screen- Entrevista con reclutador

1
Tipo · motivation
¿Qué te interesa de la misión de Adikteev en el espacio de la tecnología publicitaria y cómo crees que tus habilidades contribuirán a nuestro crecimiento?En inglés:What interests you about Adikteev's mission in the advertising technology space, and how do you see your skills contributing to our growth?

Coding Screen- Coding Screen

2
Tipo · algorithmic
Dado un flujo de eventos de usuario (por ejemplo, 'vista', 'clic', 'compra') con marcas de tiempo, diseña un algoritmo para calcular eficientemente la tasa de conversión para una campaña específica dentro de una ventana móvil de 24 horas. Supón que los eventos se procesan en tiempo casi real.En inglés:Given a stream of user events (e.g., 'view', 'click', 'purchase') with timestamps, design an algorithm to efficiently calculate the conversion rate for a specific campaign within a rolling 24-hour window. Assume events are processed in near real-time.
3
Tipo · algorithmic
Implementa una función que tome una lista de impresiones de anuncios y sus eventos de clic asociados, y devuelva una lista de identificadores de usuario únicos que hayan hecho clic en al menos un anuncio dentro de una sesión de 1 hora. Una sesión se define como eventos consecutivos del mismo usuario con una diferencia de menos de 1 hora entre sí.En inglés:Implement a function that takes a list of ad impressions and their associated click-through events, and returns a list of unique user IDs who have clicked on at least one ad within a 1-hour session. A session is defined as consecutive events from the same user within 1 hour of each other.
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

System Design- System Design

4
Tipo · system-design
Diseña un sistema de subasta en tiempo real (RTB) para impresiones de anuncios. Céntrate en los componentes responsables de recibir solicitudes de puja, consultar anuncios disponibles y devolver pujas dentro de restricciones de latencia estrictas (por ejemplo, <100 ms).En inglés:Design a real-time bidding (RTB) system for ad impressions. Focus on the components responsible for receiving bid requests, querying available ads, and returning bids within strict latency constraints (e.g., <100ms).
5
Tipo · system-design
Diseña un sistema para rastrear y agregar métricas de rendimiento de anuncios (impresiones, clics, conversiones) en millones de usuarios y miles de campañas. ¿Cómo manejarías la ingesta de datos, el almacenamiento y las consultas para los paneles de análisis?En inglés:Design a system to track and aggregate ad performance metrics (impressions, clicks, conversions) across millions of users and thousands of campaigns. How would you handle data ingestion, storage, and querying for analytics dashboards?
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Tipo · algorithmic
Implementa una función para calcular el precio de puja óptimo para una impresión de anuncio dado el perfil de un usuario, el rendimiento histórico del anuncio y un ROI objetivo. Esto implica equilibrar la tasa de clics (CTR) y la tasa de conversión (CVR) predichas frente al costo.En inglés:Implement a function to calculate the optimal bid price for an ad impression given a user's profile, the ad's historical performance, and a target ROI. This involves balancing predicted click-through rate (CTR) and conversion rate (CVR) against the cost.
7
Tipo · debugging
Un panel muestra tasas de conversión incorrectas para una campaña específica. Los registros del backend muestran que se están ingiriendo datos, pero la lógica de agregación parece defectuosa. Depura el fragmento de código proporcionado (asume una representación simplificada en Python/SQL) para identificar y corregir el problema.En inglés:A dashboard is showing incorrect conversion rates for a specific campaign. The backend logs show data is being ingested, but the aggregation logic seems flawed. Debug the provided code snippet (assume a simplified Python/SQL representation) to identify and fix the issue.
+ 2 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

Behavioral / Leadership- Behavioral / Liderazgo

8
Tipo · past_experience
Describe una ocasión en la que tuviste que trabajar con una base de código compleja y heredada. ¿A qué desafíos te enfrentaste y cómo abordaste su comprensión y mejora?En inglés:Describe a time you had to work with a complex, legacy codebase. What challenges did you face, and how did you approach understanding and improving it?
9
Tipo · past_experience
En Adikteev, a menudo equilibramos el compromiso entre los estrictos requisitos de latencia para el real-time bidding y la necesidad de una inferencia compleja de modelos de machine learning. Háblame de una ocasión en la que defendiste una elección de arquitectura técnica específica que priorizaba el rendimiento del sistema o la escalabilidad sobre la complejidad del modelo, y cómo comunicaste el impacto comercial de ese compromiso a las partes interesadas.En inglés:At Adikteev, we often balance the trade-off between strict latency requirements for real-time bidding and the need for complex machine learning model inference. Tell me about a time you advocated for a specific technical architectural choice that prioritized system performance or scalability over model complexity, and how you communicated the business impact of that trade-off to stakeholders.
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)