¿Cuánto dura el proceso de entrevista en Aqemia?

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 Aqemia?

Tres prioridades: (1) el ADN Aqemia 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 Aqemia?

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 Aqemia:Software Engineer Consultor estratégico Sales

Growth · Guía de entrevista Software Engineer

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Idioma de entrevista: inglés

Cómo aprobar la entrevista Aqemia Software Engineer en 2026

El ADN de Aqemia (TL;DR)

La misión principal de Aqemia, 'Inventar Nuevos Fármacos', impulsa la evaluación de candidatos que puedan combinar un profundo conocimiento científico con la aplicación práctica de la IA. Los entrevistadores buscan pruebas de precisión analítica y la capacidad de traducir ideas complejas en resultados tangibles, a menudo durante análisis técnicos profundos.En inglés:Aqemia's core mission of Inventing New Drugs drives the assessment for candidates who can blend deep scientific understanding with practical AI application. Interviewers probe for evidence of analytical precision and the ability to translate complex ideas into tangible results, often during technical deep-dives.

Entrevistas enPython

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 Aqemia

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 Aqemia, evita estas trampas:

Respuestas vagas sobre 'marcar la diferencia' sin conectar con productos o tecnologías específicas de Aqemia.En inglés:Vague answers about 'making a difference' without connecting to specific Aqemia products or technologies.
No manejar casos extremos como entrada vacía o tamaños de ventana no válidos.En inglés:Failure to handle edge cases like empty input or invalid window sizes.
No abordar la validación de datos, la limpieza o la evolución del esquema.En inglés:Not addressing data validation, cleaning, or schema evolution.
Falta de discusión sobre estrategias de monitorización y reversión.En inglés:Lack of discussion on monitoring and rollback strategies.

Ponte a prueba: preguntas reales de Aqemia

Tres prompts reales extraídos de nuestra base.

Tipo · learning

Nuestra plataforma depende de la integración de datos heterogéneos de diversas fuentes, como bases de datos de biología estructural y ensayos experimentales propietarios. Describa un proyecto en el que tuvo que integrar un conjunto de datos de dominio complejo y desconocido en un pipeline de producción existente. ¿Cuál fue su estrategia para validar la calidad de los datos y garantizar que la integración no introdujera sesgos latentes en nuestros modelos de IA?En inglés:Our platform relies on integrating heterogeneous data from diverse sources like structural biology databases and proprietary experimental assays. Describe a project where you had to integrate a complex, unfamiliar domain dataset into an existing production pipeline. What was your strategy for validating the data quality and ensuring the integration did not introduce latent biases into our AI models?

Tipo · algorithmic

Imagina que tienes un flujo de resultados experimentales llegando, cada uno con una marca de tiempo y un valor medido. Implementa una función para calcular la media móvil de estos resultados en un tamaño de ventana especificado. Maneja casos extremos potenciales como un flujo vacío o un tamaño de ventana mayor que los datos disponibles.En inglés:Imagine you have a stream of experimental results coming in, each with a timestamp and a measured value. Implement a function to calculate the rolling average of these results over a specified window size. Handle potential edge cases like an empty stream or a window size larger than the available data.

Tipo · debugging

Un científico de datos informa que una canalización crítica de ingeniería de características, que calcula descriptores moleculares, falla intermitentemente con excepciones `KeyError` al procesar ciertas estructuras químicas. Depura y corrige el fragmento de código proporcionado, asegurando que maneje las entradas mal formadas o inesperadas con gracia. [Proporciona un fragmento de código con problemas potenciales como claves faltantes en diccionarios, formatos de datos inconsistentes o análisis incorrectos].En inglés:A data scientist reports that a critical feature engineering pipeline, which calculates molecular descriptors, is intermittently failing with `KeyError` exceptions when processing certain chemical structures. Debug and fix the provided code snippet, ensuring it handles malformed or unexpected input gracefully. [Provide a code snippet with potential issues like missing keys in dictionaries, inconsistent data formats, or incorrect parsing].

+ muchas más preguntas, señales y ejemplos comentados

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Banco de preguntas Aqemia

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

9 preguntas mostradas de 13

Recruiter Screen- Entrevista con reclutador

1
Tipo · motivation
¿Qué te interesa de la misión de Aqemia de acelerar el descubrimiento de fármacos y cómo crees que tus habilidades de ingeniería de software contribuirían a ese objetivo?En inglés:What interests you about Aqemia's mission to accelerate drug discovery, and how do you see your software engineering skills contributing to that goal?

Coding Screen- Coding Screen

2
Tipo · algorithmic
Dado un conjunto de datos de estructuras moleculares (representadas como cadenas SMILES) y sus propiedades predichas, diseña un algoritmo para encontrar eficientemente moléculas con un perfil de propiedad deseado dentro de una gran base de datos. Considera cómo manejarías la coincidencia aproximada o las búsquedas de similitud.En inglés:Given a dataset of molecular structures (represented as SMILES strings) and their predicted properties, design an algorithm to efficiently find molecules with a desired property profile within a large database. Consider how you would handle approximate matching or similarity searches.
3
Tipo · algorithmic
Imagina que tienes un flujo de resultados experimentales llegando, cada uno con una marca de tiempo y un valor medido. Implementa una función para calcular la media móvil de estos resultados en un tamaño de ventana especificado. Maneja casos extremos potenciales como un flujo vacío o un tamaño de ventana mayor que los datos disponibles.En inglés:Imagine you have a stream of experimental results coming in, each with a timestamp and a measured value. Implement a function to calculate the rolling average of these results over a specified window size. Handle potential edge cases like an empty stream or a window size larger than the available data.
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

System Design- System Design

4
Tipo · architecture
Diseña un sistema para gestionar y servir predicciones de múltiples modelos de aprendizaje automático utilizados en el descubrimiento de fármacos (por ejemplo, predicción ADMET, predicción de afinidad de unión). Considera aspectos como el versionado de modelos, las pruebas A/B de nuevos modelos y la recuperación eficiente de predicciones para nuevas entradas moleculares.En inglés:Design a system to manage and serve predictions from multiple machine learning models used in drug discovery (e.g., ADMET prediction, binding affinity prediction). Consider aspects like model versioning, A/B testing of new models, and efficient retrieval of predictions for new molecular inputs.
5
Tipo · scalability
La plataforma de Aqemia procesa grandes cantidades de datos químicos y biológicos. Diseña una canalización de ingesta de datos que pueda manejar un alto rendimiento, formatos de datos variables (por ejemplo, SDF, CSV, JSON) y garantizar la calidad y consistencia de los datos antes de que se utilicen para el entrenamiento de modelos. ¿Cómo manejarías los rellenados o reprocesamientos de datos históricos?En inglés:Aqemia's platform processes vast amounts of chemical and biological data. Design a data ingestion pipeline that can handle high throughput, varying data formats (e.g., SDF, CSV, JSON), and ensure data quality and consistency before it's used for model training. How would you handle backfills or reprocessing of historical data?
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Onsite Coding- Coding Onsite

6
Tipo · algorithmic
Implementa una función que tome una lista de reacciones químicas, cada una definida por reactivos y productos (representados como conjuntos de identificadores de moléculas), y determine si una molécula objetivo dada puede ser sintetizada a partir de un conjunto de precursores iniciales. Esto es similar a un problema de recorrido de grafos o resolución de dependencias. Optimiza la eficiencia.En inglés:Implement a function that takes a list of chemical reactions, each defined by reactants and products (represented as sets of molecule identifiers), and determines if a given target molecule can be synthesized starting from a set of initial precursors. This is akin to a graph traversal or dependency resolution problem. Optimize for efficiency.
7
Tipo · debugging
Un científico de datos informa que una canalización crítica de ingeniería de características, que calcula descriptores moleculares, falla intermitentemente con excepciones `KeyError` al procesar ciertas estructuras químicas. Depura y corrige el fragmento de código proporcionado, asegurando que maneje las entradas mal formadas o inesperadas con gracia. [Proporciona un fragmento de código con problemas potenciales como claves faltantes en diccionarios, formatos de datos inconsistentes o análisis incorrectos].En inglés:A data scientist reports that a critical feature engineering pipeline, which calculates molecular descriptors, is intermittently failing with `KeyError` exceptions when processing certain chemical structures. Debug and fix the provided code snippet, ensuring it handles malformed or unexpected input gracefully. [Provide a code snippet with potential issues like missing keys in dictionaries, inconsistent data formats, or incorrect parsing].
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Behavioral / Leadership- Behavioral / Liderazgo

8
Tipo · ownership
Cuéntame sobre una vez que te encontraste con un desafío técnico o error significativo en un proyecto que no se te asignó explícitamente. ¿Qué pasos tomaste para comprender y resolver el problema, y cuál fue el resultado?En inglés:Tell me about a time you encountered a significant technical challenge or bug in a project that wasn't explicitly assigned to you. What steps did you take to understand and resolve the issue, and what was the outcome?
9
Tipo · collaboration
En Aqemia, a menudo equilibramos los requisitos de alta precisión de las simulaciones basadas en la física con la velocidad de los modelos de IA generativa. Cuéntenos sobre una ocasión en la que tuvo que alinear las prioridades técnicas entre un investigador científico centrado en la precisión de la simulación y un equipo de ingeniería centrado en el rendimiento del sistema. ¿Cómo negoció las compensaciones arquitectónicas para garantizar que la plataforma siguiera siendo científicamente rigurosa y eficiente?En inglés:At Aqemia, we often balance the high precision requirements of physics-based simulations with the speed of generative AI models. Tell us about a time you had to align technical priorities between a research scientist focused on simulation accuracy and an engineering team focused on system throughput. How did you negotiate the architectural trade-offs to ensure the platform remained both scientifically rigorous and performant?
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