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Cómo aprobar la entrevista Shopfully Software Engineer en 2026

Growth · Guía de entrevista Software Engineer

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El ADN de Shopfully (TL;DR)

Las métricas de atribución drive-to-store y la escalabilidad del retail media local son fundamentales en el proceso de evaluación de Shopfully. Los entrevistadores buscan una justificación explícita de las compensaciones (trade-offs) al optimizar el alcance publicitario para grandes cadenas minoristas frente al compromiso del usuario en la aplicación DoveConviene.En inglés:Drive-to-store attribution metrics and local retail media scalability sit at the core of Shopfully's evaluation process. Interviewers look for explicit trade-off justification when optimizing ad reach for major retail chains against consumer app engagement on DoveConviene.

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 Shopfully

Tu loop comprende típicamente 5 rondas.

  1. 1

    Ronda 1

    Entrevista con reclutadorEn inglés:Recruiter Screen
    Motivación, fit del puesto, logística.En inglés:Motivation, role fit, logistics.
  2. 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. 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. 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. 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 Shopfully, evita estas trampas:

  • Usar modelos excesivamente complejos que son demasiado lentos para servir en tiempo real.En inglés:Using overly complex models that are too slow to serve in real-time.
  • Proponer una solución que requiera escanear todo el conjunto de datos para cada consulta.En inglés:Proposing a solution that requires scanning the entire dataset for each query.
  • Dar una respuesta genérica que no sea específica de Shopfully o de la industria ad tech.En inglés:Giving a generic answer not specific to Shopfully or the ad tech industry.
  • No considerar casos extremos como propiedades faltantes en segmentos de usuario o objetivos de campaña.En inglés:Not considering edge cases like missing properties in user segments or campaign targets.

Ponte a prueba: preguntas reales de Shopfully

Tres prompts reales extraídos de nuestra base.

Tipo · algorithmic

Implementa una función que tome una lista de segmentos de usuarios (definidos por un conjunto de propiedades como 'edad', 'ubicación', 'tipo_dispositivo') y una lista de campañas publicitarias (cada una con criterios de segmentación). La función debe devolver para qué campañas sería elegible un usuario determinado. Supón que los segmentos y los criterios de segmentación se representan como diccionarios u objetos JSON.En inglés:Implement a function that takes a list of user segments (defined by a set of properties like 'age', 'location', 'device_type') and a list of ad campaigns (each with targeting criteria). The function should return which campaigns a given user would be eligible for. Assume segments and targeting criteria are represented as dictionaries or JSON objects.

Tipo · debugging

Un panel que muestra los usuarios activos diarios (DAU) para diferentes campañas publicitarias ha comenzado repentinamente a mostrar números incorrectos y fluctuantes. El servicio backend agrega datos de múltiples fuentes. ¿Cómo abordarías la depuración de este problema?En inglés:A dashboard displaying daily active users (DAU) for different ad campaigns has suddenly started showing incorrect, fluctuating numbers. The backend service aggregates data from multiple sources. How would you approach debugging this issue?

Tipo · system-design

Diseña un motor de recomendación para sugerir anuncios relevantes a los usuarios basándose en su historial de navegación, demografía y contexto. Considera las fuentes de datos, los tipos de modelos y la latencia de servicio.En inglés:Design a recommendation engine for suggesting relevant ads to users based on their browsing history, demographics, and context. Consider data sources, model types, and serving latency.

+ muchas más preguntas, señales y ejemplos comentados

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Banco de preguntas Shopfully

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

9 preguntas mostradas de 12

1

Recruiter Screen- Entrevista con reclutador

1
  1. 1

    Tipo · motivation

    ¿Qué te interesa de trabajar en Shopfully, específicamente en nuestros equipos de publicidad y crecimiento?En inglés:What interests you about working at Shopfully, specifically within our advertising and growth teams?
2

Coding Screen- Coding Screen

3
  1. 2

    Tipo · algorithmic

    Dada una secuencia de eventos de impresiones de anuncios de usuario (timestamp, user_id, ad_id, click_flag), diseña un algoritmo para calcular la tasa de clics (CTR) para cada anuncio en tiempo casi real. Considera las restricciones de memoria y el potencial de alto volumen.En inglés:Given a stream of user ad impression events (timestamp, user_id, ad_id, click_flag), design an algorithm to calculate the click-through rate (CTR) for each ad in near real-time. Consider memory constraints and potential for high volume.
  2. 3

    Tipo · algorithmic

    Implementa una función que tome una lista de segmentos de usuarios (definidos por un conjunto de propiedades como 'edad', 'ubicación', 'tipo_dispositivo') y una lista de campañas publicitarias (cada una con criterios de segmentación). La función debe devolver para qué campañas sería elegible un usuario determinado. Supón que los segmentos y los criterios de segmentación se representan como diccionarios u objetos JSON.En inglés:Implement a function that takes a list of user segments (defined by a set of properties like 'age', 'location', 'device_type') and a list of ad campaigns (each with targeting criteria). The function should return which campaigns a given user would be eligible for. Assume segments and targeting criteria are represented as dictionaries or JSON objects.
  3. + 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)
3

System Design- System Design

3
  1. 4

    Tipo · system-design

    Diseña un sistema para detectar y prevenir el fraude publicitario (por ejemplo, granjas de clics, tráfico de bots) en tiempo real para una red publicitaria de alto volumen. Considera la ingesta de datos, la extracción de características, el servicio de modelos y la acción.En inglés:Design a system to detect and prevent ad fraud (e.g., click farms, bot traffic) in real-time for a high-volume ad network. Consider data ingestion, feature extraction, model serving, and actioning.
  2. 5

    Tipo · system-design

    Diseña un framework de pruebas A/B para evaluar creatividades publicitarias nuevas o estrategias de segmentación en la plataforma de Shopfully. El sistema debe manejar la división del tráfico, la recopilación de métricas y el análisis de resultados.En inglés:Design an A/B testing framework for evaluating new ad creatives or targeting strategies on Shopfully's platform. The system should handle traffic splitting, metric collection, and result analysis.
  3. + 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)
4

Onsite Coding- Coding Onsite

2
  1. 6

    Tipo · algorithmic

    Se te da un gran conjunto de datos de interacciones de usuarios con anuncios (vista, clic, conversión). Diseña una estructura de datos y un algoritmo para responder eficientemente a consultas como: '¿Cuál es la tasa de conversión del anuncio X entre los usuarios que hicieron clic en el anuncio Y en las últimas 24 horas?'En inglés:You are given a large dataset of user interactions with ads (view, click, conversion). Design a data structure and algorithm to efficiently answer queries like: 'What is the conversion rate for ad X among users who clicked on ad Y within the last 24 hours?'
  2. 7

    Tipo · algorithmic

    Implementa un limitador de velocidad para las solicitudes de API al endpoint de servicio de anuncios de Shopfully. El limitador debe garantizar que no se permitan más de N solicitudes por usuario dentro de una ventana de T segundos. Considera sistemas distribuidos si el servicio se escala en varias máquinas.En inglés:Implement a rate limiter for API requests to Shopfully's ad serving endpoint. The limiter should ensure that no more than N requests per user are allowed within a T second window. Consider distributed systems if the service scales across multiple machines.
5

Behavioral / Leadership- Behavioral / Liderazgo

3
  1. 8

    Tipo · behavioral

    Háblame de una ocasión en la que tuviste que tomar una decisión técnica importante con información incompleta. ¿Cómo la abordaste y cuál fue el resultado?En inglés:Tell me about a time you had to make a significant technical decision with incomplete information. How did you approach it, and what was the outcome?
  2. 9

    Tipo · behavioral

    Describe un error complejo que encontraste en un sistema de producción relacionado con la entrega de anuncios o el seguimiento de usuarios. Explícame cómo lo identificaste, diagnosticaste y resolviste.En inglés:Describe a complex bug you encountered in a production system related to ad delivery or user tracking. Walk me through how you identified, diagnosed, and resolved it.
  3. + 1 preguntas más en esta ronda (regístrate para desbloquear)

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el proceso de entrevista en Shopfully?

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 Shopfully?

Tres prioridades: (1) el ADN Shopfully 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 Shopfully?

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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