Tipo · system-design

Cómo aprobar la entrevista Character.AI Software Engineer en 2026
El ADN de Character.AI (TL;DR)
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 Character.AI
Tu loop comprende típicamente 5 rondas.
- 1
Ronda 1
Entrevista con reclutadorEn inglés:Recruiter ScreenMotivación, fit del puesto, logística.En inglés:Motivation, role fit, logistics. - 2
Ronda 2
Coding ScreenEn inglés:Coding ScreenProblemas algorítmicos nivel LeetCode-medium con presión de tiempo.En inglés:LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure. - 3
Ronda 3
System DesignEn inglés:System DesignSistemas 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 CodingLeetCode-hard, debugging, claridad del código, edge cases.En inglés:LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases. - 5
Ronda 5
Behavioral / LiderazgoEn inglés:Behavioral / LeadershipEvidencia 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 Character.AI, evita estas trampas:
- No demostrar un proceso claro para comprender la perspectiva de la otra persona o encontrar un terreno común.En inglés:Not demonstrating a clear process for understanding the other person's perspective or finding common ground.
- No manejar casos extremos como historiales vacíos, rangos de tiempo inválidos o N=0.En inglés:Not handling edge cases like empty histories, invalid time ranges, or N=0.
- Usar escaneos lineales a través de todos los personajes para cada consulta.En inglés:Using linear scans through all characters for every query.
- Ignorar el problema del arranque en frío para nuevos usuarios y nuevos personajes.En inglés:Ignoring the cold-start problem for new users and new characters.
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Ponte a prueba: preguntas reales de Character.AI
Tres prompts reales extraídos de nuestra base.
Tipo · algorithmic
Tipo · motivation
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Banco de preguntas Character.AI
Una muestra de nuestra base, agrupada por ronda. Regístrate para la colección completa.
9 preguntas mostradas de 14
Recruiter Screen- Entrevista con reclutador
1- 1
Tipo · motivation
¿Qué te entusiasma específicamente de la misión y la tecnología de Character.AI como ingeniero de software, y cómo ves que tus habilidades contribuyen al crecimiento de nuestra plataforma y a la experiencia del usuario?En inglés:What specifically about Character.AI's mission and technology excites you as a software engineer, and how do you see your skills contributing to our platform's growth and user experience?
Coding Screen- Coding Screen
3- 2
Tipo · algorithmic
Dada una lista de historiales de chat de usuarios, donde cada historial es una lista de mensajes con marcas de tiempo, escribe una función para encontrar los N usuarios más activos en un rango de tiempo determinado. Define 'activo' como haber enviado al menos K mensajes.En inglés:Given a list of user chat histories, where each history is a list of messages with timestamps, write a function to find the N most active users in a given time range. Define 'active' as having sent at least K messages. - 3
Tipo · algorithmic
Implementa una función que tome una lista de descripciones de personajes (cada una con un nombre, rasgos de personalidad y diálogos de ejemplo) y devuelva una lista clasificada de personajes que mejor se ajusten a una consulta de usuario dada (por ejemplo, 'un viejo y sabio mago'). La clasificación debe considerar la coincidencia de palabras clave en rasgos y diálogos.En inglés:Implement a function that takes a list of character descriptions (each with a name, personality traits, and example dialogues) and returns a ranked list of characters that best match a given user query (e.g., 'a wise old wizard'). Ranking should consider keyword matching in traits and dialogues. - + 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)
System Design- System Design
3- 4
Tipo · system-design
Diseña un sistema para recomendar nuevos personajes a los usuarios basándose en sus interacciones y preferencias pasadas. Considera la escalabilidad para millones de usuarios y personajes.En inglés:Design a system to recommend new characters to users based on their past interactions and preferences. Consider scalability for millions of users and characters. - 5
Tipo · system-design
Diseña la infraestructura de backend para una función de chat en tiempo real donde los usuarios puedan interactuar con personajes de IA. Considera la cola de mensajes, la persistencia y el manejo de conexiones concurrentes para millones de usuarios.En inglés:Design the backend infrastructure for a real-time chat feature where users can interact with AI characters. Consider message queuing, persistence, and handling concurrent connections for millions of users. - + 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)
Onsite Coding- Coding Onsite
3- 6
Tipo · algorithmic
Implementa una función para buscar eficientemente personajes basándose en una cadena de consulta compleja que puede incluir palabras clave, palabras clave negativas y coincidencia aproximada. Optimiza el rendimiento con un gran índice de personajes.En inglés:Implement a function to efficiently search for characters based on a complex query string that can include keywords, negative keywords, and fuzzy matching. Optimize for performance with a large index of characters. - 7
Tipo · debugging
Un usuario informa que su personaje de IA a veces responde con frases sin sentido o repetitivas. Depura este problema. Supón que el LLM central funciona correctamente, céntrate en la lógica circundante (por ejemplo, ingeniería de prompts, gestión de contexto, filtrado de respuestas).En inglés:A user reports that their AI character is sometimes responding with nonsensical or repetitive phrases. Debug this issue. Assume the core LLM is functioning correctly, focus on the surrounding logic (e.g., prompt engineering, context management, response filtering). - + 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)
Behavioral / Leadership- Behavioral / Liderazgo
4- 8
Tipo · conflict resolution
Háblame de una vez que tuviste un desacuerdo importante con un socio interfuncional (por ejemplo, ingeniero, diseñador, comercial) sobre una decisión de producto. ¿Cómo abordaste la situación y cuál fue el resultado?En inglés:Tell me about a time you had a significant disagreement with a cross-functional partner (e.g., engineer, designer, marketer) about a product decision. How did you approach the situation, and what was the outcome? - 9
Tipo · past-experience
Háblame de una vez que tuviste que trabajar con un sistema heredado técnicamente desafiante. ¿Qué pasos tomaste para entenderlo, hacer mejoras y cuál fue el resultado?En inglés:Tell me about a time you had to work with a technically challenging legacy system. What steps did you take to understand it, make improvements, and what was the outcome? - + 2 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)
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