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Cómo aprobar la entrevista Harvey Software Engineer en 2026

Growth · Guía de entrevista Software Engineer

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Idioma de entrevista: inglés

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El ADN de Harvey (TL;DR)

El enfoque de Harvey en posibilitar una 'Nueva Era de Colaboración para el Sector Legal' significa que evalúan la capacidad de los candidatos para conceptualizar y construir soluciones de IA, como Harvey Agents o Contract Intelligence, que transforman genuinamente los flujos de trabajo legales. Buscan personas que puedan articular cómo su trabajo crea directamente 'Impacto en su Firma' a través de aplicaciones innovadoras de IA.En inglés:Harvey's focus on enabling a 'New Era of Collaboration for Legal' means they assess candidates' ability to conceptualize and build AI solutions, like Harvey Agents or Contract Intelligence, that genuinely transform legal workflows. They seek individuals who can articulate how their work directly creates 'Impact on Your Firm' through innovative AI applications.

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 Harvey

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
Problemas nivel LeetCode-hard, razonamiento sobre defectos, claridad del código, edge cases.En inglés:LeetCode-hard problems, reasoning about defects, 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 Harvey, evita estas trampas:

Respuestas genéricas que no son específicas de Harvey ni del sector legal tech.En inglés:Generic answers not specific to Harvey or the legal tech industry.
No definir qué significa 'similitud' en este contexto y cómo se mide.En inglés:Failing to define what 'similarity' means in this context and how it's measured.
Falta de consideración para la clasificación o la puntuación de relevancia.En inglés:Lack of consideration for ranking or relevance scoring.
No diseñar para la tolerancia a fallos y la escalabilidad (por ejemplo, sin balanceo de carga, puntos únicos de fallo).En inglés:Failing to design for fault tolerance and scalability (e.g., no load balancing, single points of failure).

Ponte a prueba: preguntas reales de Harvey

Tres prompts reales extraídos de nuestra base.

Tipo · edge-cases

Implementa una función que calcule la puntuación de similitud entre dos cláusulas legales. Considera cómo manejarías variaciones en la redacción, sinónimos y estructuras de oraciones potencialmente diferentes. ¿Cuáles son los casos extremos?En inglés:Implement a function that calculates the similarity score between two legal clauses. Consider how you would handle variations in wording, synonyms, and potentially different sentence structures. What are the edge cases?

Tipo · trade-offs

RICE

Estamos considerando usar una base de datos NoSQL para almacenar anotaciones generadas por el usuario en documentos legales. ¿Cuáles son los pros y los contras en comparación con una base de datos relacional, y en qué escenarios recomendarías una sobre la otra para Harvey?En inglés:We are considering using a NoSQL database for storing user-generated annotations on legal documents. What are the trade-offs compared to a relational database, and in what scenarios would you recommend one over the other for Harvey?

Tipo · motivation

¿Qué te interesa más de trabajar en Harvey y cómo crees que tus habilidades contribuirían a nuestra misión de potenciar a los profesionales del derecho con IA?En inglés:What interests you most about working at Harvey, and how do you see your skills contributing to our mission of empowering legal professionals with AI?

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Banco de preguntas Harvey

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

9 preguntas mostradas de 12

Recruiter Screen- Entrevista con reclutador

1
Tipo · motivation
¿Qué te interesa más de trabajar en Harvey y cómo crees que tus habilidades contribuirían a nuestra misión de potenciar a los profesionales del derecho con IA?En inglés:What interests you most about working at Harvey, and how do you see your skills contributing to our mission of empowering legal professionals with AI?

Coding Screen- Coding Screen

2
Tipo · algorithmic
Dada una lista de documentos legales (representados como cadenas de texto) y una cadena de consulta, encuentra todos los documentos que contengan la cadena de consulta, ignorando mayúsculas/minúsculas y la puntuación común. Optimiza el rendimiento, especialmente con un gran número de documentos.En inglés:Given a list of legal documents (represented as strings) and a query string, find all documents that contain the query string, ignoring case and common punctuation. Optimize for performance, especially with a large number of documents.
3
Tipo · data-structures
Implementa una función que tome una lista de marcas de tiempo que representan eventos de casos legales y devuelva el número de casos activos en cualquier momento dado. Supón que cada evento es el inicio o el fin de un caso.En inglés:Implement a function that takes a list of timestamps representing legal case events and returns the number of active cases at any given point in time. Assume each event is either a case start or a case end.
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

System Design- System Design

4
Tipo · architecture
Diseña un servicio de resumen de documentos en tiempo real para escritos legales. Considera aspectos como la ingesta, el procesamiento, la integración del modelo de resumen y el diseño de la API. ¿Cómo asegurarías baja latencia y alta disponibilidad?En inglés:Design a real-time document summarization service for legal briefs. Consider aspects like ingestion, processing, summarization model integration, and API design. How would you ensure low latency and high availability?
5
Tipo · scalability
Imagina que la base de usuarios de Harvey se multiplica por 10 el próximo año. ¿Cómo escalarías nuestro sistema de almacenamiento y recuperación de documentos para manejar esta carga aumentada? ¿Cuáles son los posibles cuellos de botella?En inglés:Imagine Harvey's user base grows by 10x in the next year. How would you scale our document storage and retrieval system to handle this increased load? What are the potential bottlenecks?
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Tipo · debugging
Root Cause Analysis (Issue Tree + 5 Whys)
Un usuario informa que los resultados de búsqueda para una consulta específica omiten intermitentemente documentos relevantes. El sistema utiliza un índice de búsqueda distribuido. Explícame cómo depurarías este problema.En inglés:A user reports that search results for a specific query are intermittently missing relevant documents. The system uses a distributed search index. Walk me through how you would debug this issue.
7
Tipo · edge-cases
Implementa una función que calcule la puntuación de similitud entre dos cláusulas legales. Considera cómo manejarías variaciones en la redacción, sinónimos y estructuras de oraciones potencialmente diferentes. ¿Cuáles son los casos extremos?En inglés:Implement a function that calculates the similarity score between two legal clauses. Consider how you would handle variations in wording, synonyms, and potentially different sentence structures. What are the edge cases?

Behavioral / Leadership- Behavioral / Liderazgo

8
Tipo · ownership
STAR
En Harvey, a menudo pasamos de un prototipo a un agente de IA legal listo para producción en ciclos muy cortos. Háblame de una ocasión en la que identificaste una brecha crítica de fiabilidad o latencia en un sistema que estabas construyendo y que no estaba en el roadmap del producto, y cómo te aseguraste de que se solucionara antes del lanzamiento.En inglés:At Harvey, we often move from a prototype to a production-ready legal AI agent in very short cycles. Tell me about a time you identified a critical reliability or latency gap in a system you were building that wasn't on the product roadmap, and how you ensured it was addressed before launch.
9
Tipo · collaboration
STAR
Al construir herramientas legales impulsadas por IA, a menudo equilibramos la precisión del modelo con la necesidad de resultados estrictamente deterministas. Describe una ocasión en la que tuviste que reconciliar una diferencia de perspectiva entre un responsable de producto y un compañero de ingeniería sobre cuánto 'riesgo de alucinación' debíamos aceptar en un flujo de trabajo legal específico.En inglés:When building AI-driven legal tools, we often balance model accuracy with the need for strict deterministic outputs. Describe a time you had to reconcile a difference in perspective between a product lead and an engineering peer regarding how much 'hallucination risk' we should accept in a specific legal workflow.
+ 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

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Hub de preparación de entrevista Harvey

Los frameworks detrás de cada ronda de Harvey: CIRCLES para product sense, debugging hypothesis-driven para analítico, STAR para behavioral. Cada uno en 10 minutos.

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Frameworks de entrevista

CIRCLES, STAR, AARRR, RICE, MECE. Los frameworks que hacen asentir a los entrevistadores de Harvey en lugar de fruncir el ceño. Playbooks paso a paso con las jugadas y las trampas.

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el proceso de entrevista en Harvey?

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 Harvey?

Tres prioridades: (1) el ADN Harvey 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 Harvey?

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.

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