¿Cuánto dura el proceso de entrevista en ElevenLabs?

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 ElevenLabs?

Tres prioridades: (1) el ADN ElevenLabs 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 ElevenLabs?

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 ElevenLabs:Product Manager Software Engineer Marketing Sales Customer Success Manager Solutions Architect

Growth · Guía de entrevista Software Engineer

Candidatura vía Ashby Sede en United States

Idioma de entrevista: inglés

Cómo aprobar la entrevista ElevenLabs Software Engineer en 2026

El ADN de ElevenLabs (TL;DR)

ElevenLabs valora una profunda experiencia técnica en IA/ML, especialmente en síntesis de voz, junto con un fuerte sentido del producto y un impulso innovador. Buscan candidatos que resuelvan problemas complejos y contribuyan a la voz IA revolucionaria, demostrando curiosidad y ejecución práctica.En inglés:ElevenLabs values deep technical expertise in AI/ML, especially speech synthesis, coupled with strong product sense and innovation drive. They seek candidates who solve complex problems and contribute to groundbreaking voice AI, demonstrating curiosity and practical execution.

Entrevistas enPython TypeScript

Mira el análisis de las entrevistas en ElevenLabs

Un vídeo breve que repasa las rondas, qué buscan los seleccionadores y cómo prepararte.

Vídeo en inglés

Want to land a software engineering role at ElevenLabs? This video breaks down exactly what they're looking for, and how to nail their toughest questions. Inside: what they really test, every stage of the loop, 3 real interview questions with a strong sample answer, and the mistakes that get candidates rejected. Chapters: 0:00 How to ace the ElevenLabs Software Engineer interview 0:26 The 5 stages 0:39 System Design — a real question 1:11 Onsite Coding — a real question 1:44 Behavioral / Leadership — a real question 2:12 The danger zone 2:29 Rehearse the real loop 2:41 Get the full playbook

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 ElevenLabs

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 ElevenLabs, evita estas trampas:

Confiar únicamente en la deduplicación del lado del cliente, lo cual no es fiable.En inglés:Relying solely on client-side deduplication, which is unreliable.
No considerar la naturaleza de flujo de la entrada y proponer el procesamiento por lotes.En inglés:Not considering the streaming nature of the input and proposing batch processing.
No considerar técnicas de búsqueda de vecinos más cercanos aproximados o hashing sensible a la localidad (LSH).En inglés:Not considering techniques for approximate nearest neighbor search or locality-sensitive hashing (LSH).
No considerar los comentarios de los usuarios como una entrada potencial para la monitorización de la calidad.En inglés:Not considering user feedback as a potential input for quality monitoring.

Ponte a prueba: preguntas reales de ElevenLabs

Tres prompts reales extraídos de nuestra base.

Tipo · Code Clarity

Refactoriza el siguiente código Python, que procesa la entrada de audio del usuario para clonación de voz, para mejorar su legibilidad, mantenibilidad y manejo de errores. Asegúrate de que cumpla con las mejores prácticas.En inglés:Refactor the following Python code, which processes user audio input for voice cloning, to improve its readability, maintainability, and error handling. Ensure it adheres to best practices.

Tipo · Algorithmic

Se te proporciona un gran conjunto de datos de transcripciones de texto de diversas fuentes de audio. Diseña un algoritmo para encontrar eficientemente todos los pares de transcripciones que sean muy similares (por ejemplo, utilizando la similitud Jaccard en n-gramas).En inglés:You are given a large dataset of text transcripts from various audio sources. Design an algorithm to efficiently find all pairs of transcripts that are highly similar (e.g., using Jaccard similarity on n-grams).

Tipo · Conflict Resolution

A menudo nos enfrentamos a un compromiso entre la latencia de inferencia del modelo y la fidelidad del audio sintetizado. Describe una situación en la que defendiste una dirección técnica específica en un componente crítico para el rendimiento que difería del consenso de tu equipo. ¿Cómo validaste tu posición y cómo resolviste la tensión entre la velocidad y la calidad de salida?En inglés:We often face a trade-off between model inference latency and the fidelity of the synthesized audio. Describe a situation where you advocated for a specific technical direction in a performance-critical component that differed from the consensus of your team. How did you validate your position, and how did you resolve the tension between speed and output quality?

+ muchas más preguntas, señales y ejemplos comentados

Regístrate para desbloquear la rúbrica completa de ElevenLabs

Desbloquear la rúbrica de ElevenLabs, gratis

Banco de preguntas ElevenLabs

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

9 preguntas mostradas de 15

Recruiter Screen- Entrevista con reclutador

1
Tipo · Motivation
¿Qué te interesa específicamente de ElevenLabs y cómo crees que tus habilidades contribuirían a nuestra misión de potenciar el poder de la voz?En inglés:What interests you about ElevenLabs specifically, and how do you see your skills contributing to our mission of advancing the power of voice?

Coding Screen- Coding Screen

2
Tipo · Algorithmic
Dado un flujo de fragmentos de audio, diseña un sistema para detectar y marcar contenido potencialmente ofensivo o inapropiado en tiempo real. Puedes asumir que existe un modelo preentrenado para la clasificación de contenido. Céntrate en las estructuras de datos y algoritmos para el procesamiento eficiente del flujo.En inglés:Given a stream of audio chunks, design a system to detect and flag potentially offensive or inappropriate content in real-time. You can assume a pre-trained model exists for content classification. Focus on the data structures and algorithms for efficient processing of the stream.
3
Tipo · Algorithmic
Implementa una función que tome una lista de metadatos de archivos de audio (por ejemplo, duración, frecuencia de muestreo, ID del hablante) y devuelva los K ID de hablantes más diversos, donde la diversidad se define por una combinación del número de archivos de audio únicos y la duración total del audio asociado a cada hablante. Utiliza un min-heap para mayor eficiencia.En inglés:Implement a function that takes a list of audio file metadata (e.g., duration, sample rate, speaker ID) and returns the top K most diverse speaker IDs, where diversity is defined by a combination of the number of unique audio files and the total duration of audio associated with each speaker. Use a min-heap for efficiency.
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

System Design- System Design

4
Tipo · System Design
Diseña un servicio API escalable que permita a los usuarios cargar archivos de audio y recibir voz sintetizada en varias voces e idiomas. Considera aspectos como la cola de solicitudes, el procesamiento, el almacenamiento y la entrega.En inglés:Design a scalable API service that allows users to upload audio files and receive synthesized speech in various voices and languages. Consider aspects like request queuing, processing, storage, and delivery.
5
Tipo · System Design
¿Cómo diseñarías un sistema para detectar y prevenir solicitudes duplicadas de síntesis de voz a escala? Considera posibles condiciones de carrera y la necesidad de un alto rendimiento.En inglés:How would you design a system to detect and prevent duplicate audio synthesis requests at scale? Consider potential race conditions and the need for high throughput.
+ 2 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Tipo · Debugging
Un usuario informa que a veces la voz sintetizada tiene un artefacto 'robótico' notable, especialmente en frases más largas. Aquí tienes un fragmento del código de síntesis y los registros. Depura y explica la causa potencial y cómo solucionarla.En inglés:A user reports that sometimes synthesized speech has a noticeable 'robotic' artifact, especially on longer sentences. Here's a snippet of the synthesis code and logs. Debug and explain the potential cause and how to fix it.
7
Tipo · Algorithmic
Implementa una función para encontrar eficientemente la subsecuencia común más larga (LCS) entre dos transcripciones de texto. Optimiza para casos en los que las transcripciones puedan ser muy largas.En inglés:Implement a function to efficiently find the longest common subsequence (LCS) between two text transcripts. Optimize for cases where the transcripts might be very long.
+ 2 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

Behavioral / Leadership- Behavioral / Liderazgo

8
Tipo · Conflict Resolution
A menudo nos enfrentamos a un compromiso entre la latencia de inferencia del modelo y la fidelidad del audio sintetizado. Describe una situación en la que defendiste una dirección técnica específica en un componente crítico para el rendimiento que difería del consenso de tu equipo. ¿Cómo validaste tu posición y cómo resolviste la tensión entre la velocidad y la calidad de salida?En inglés:We often face a trade-off between model inference latency and the fidelity of the synthesized audio. Describe a situation where you advocated for a specific technical direction in a performance-critical component that differed from the consensus of your team. How did you validate your position, and how did you resolve the tension between speed and output quality?
9
Tipo · Ownership
Nuestro pipeline de audio procesa millones de solicitudes con diferentes frecuencias de muestreo y formatos. Cuéntame sobre una ocasión en la que identificaste una ineficiencia invisible o una deuda técnica oculta en nuestra infraestructura que estaba causando fallos silenciosos o una experiencia de usuario degradada. ¿Cuál fue tu estrategia para priorizar esta solución junto con los compromisos de producto existentes?En inglés:Our audio pipeline processes millions of requests with varying sample rates and formats. Tell me about a time you identified an invisible inefficiency or a lurking technical debt in our infrastructure that was causing silent failures or degraded user experience. What was your strategy for prioritizing this fix alongside existing product commitments?
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)