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Come passare il colloquio Shopfully Software Engineer nel 2026

Growth · Guida al colloquio Software Engineer

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Lingua del colloquio: inglese

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Il DNA di Shopfully (TL;DR)

Le metriche di attribuzione drive-to-store e la scalabilità del retail media locale sono al centro del processo di valutazione di Shopfully. Gli intervistatori cercano una giustificazione esplicita dei compromessi quando si ottimizza la portata pubblicitaria per le grandi catene di vendita al dettaglio rispetto al coinvolgimento degli utenti nell'app DoveConviene.In inglese: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.

Leggi nella tua lingua

Mostriamo questa guida nella tua lingua, con l'inglese originale conservato sotto come riferimento. Il badge sopra indica in quale lingua si svolge di solito il loop di questa azienda.

Il loop di colloquio Shopfully

Il tuo loop comprende tipicamente 5 round.

1
Round 1
Colloquio recruiterIn inglese:Recruiter Screen
Motivazione, fit con il ruolo, logistica.In inglese:Motivation, role fit, logistics.
2
Round 2
Coding ScreenIn inglese:Coding Screen
Problemi algoritmici livello LeetCode-medium sotto pressione temporale.In inglese:LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Round 3
System DesignIn inglese:System Design
Sistemi distribuiti, trade-off su larga scala, architettura sotto vincoli.In inglese:Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Round 4
Coding OnsiteIn inglese:Onsite Coding
Problemi livello LeetCode-hard, ragionamento sui difetti, chiarezza del codice, edge case.In inglese:LeetCode-hard problems, reasoning about defects, code clarity, edge cases.
5
Round 5
Behavioral / LeadershipIn inglese:Behavioral / Leadership
Prove passate di ownership, influenza, risoluzione di conflitti.In inglese:Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Zona pericolo: perché i candidati falliscono

Dal nostro database di feedback colloqui Shopfully, evita queste trappole:

Utilizzare modelli eccessivamente complessi che sono troppo lenti da servire in tempo reale.In inglese:Using overly complex models that are too slow to serve in real-time.
Proporre una soluzione che richiede la scansione dell'intero set di dati per ogni query.In inglese:Proposing a solution that requires scanning the entire dataset for each query.
Dare una risposta generica non specifica per Shopfully o per l'industria ad tech.In inglese:Giving a generic answer not specific to Shopfully or the ad tech industry.
Non considerare casi limite come proprietà mancanti nei segmenti utente o nei target delle campagne.In inglese:Not considering edge cases like missing properties in user segments or campaign targets.

Mettiti alla prova: vere domande Shopfully

Tre prompt reali estratti dal nostro database.

Tipo · algorithmic

Implementa una funzione che prende un elenco di segmenti di utenti (definiti da un set di proprietà come 'età', 'località', 'tipo_dispositivo') e un elenco di campagne pubblicitarie (ognuna con criteri di targeting). La funzione dovrebbe restituire per quali campagne un dato utente sarebbe idoneo. Supponi che i segmenti e i criteri di targeting siano rappresentati come dizionari o oggetti JSON.In inglese: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

Una dashboard che mostra gli utenti attivi giornalieri (DAU) per diverse campagne pubblicitarie ha improvvisamente iniziato a mostrare numeri errati e fluttuanti. Il servizio backend aggrega i dati da più fonti. Come approcceresti il debug di questo problema?In inglese: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

Progetta un motore di raccomandazione per suggerire annunci pertinenti agli utenti in base alla loro cronologia di navigazione, demografia e contesto. Considera le fonti di dati, i tipi di modelli e la latenza di serving.In inglese: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.

+ molte altre domande, segnali ed esempi commentati

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Banca domande Shopfully

Un campione del nostro database, raggruppato per round. Iscriviti per la collezione completa.

9 domande mostrate su 12

Recruiter Screen- Colloquio recruiter

1
Tipo · motivation
Cosa ti interessa di lavorare in Shopfully, in particolare all'interno dei nostri team di advertising e growth?In inglese:What interests you about working at Shopfully, specifically within our advertising and growth teams?

Coding Screen- Coding Screen

2
Tipo · algorithmic
Dato uno stream di eventi di impressioni pubblicitarie degli utenti (timestamp, user_id, ad_id, click_flag), progetta un algoritmo per calcolare il click-through rate (CTR) per ogni annuncio quasi in tempo reale. Considera i vincoli di memoria e il potenziale di alto volume.In inglese: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.
3
Tipo · algorithmic
Implementa una funzione che prende un elenco di segmenti di utenti (definiti da un set di proprietà come 'età', 'località', 'tipo_dispositivo') e un elenco di campagne pubblicitarie (ognuna con criteri di targeting). La funzione dovrebbe restituire per quali campagne un dato utente sarebbe idoneo. Supponi che i segmenti e i criteri di targeting siano rappresentati come dizionari o oggetti JSON.In inglese: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.
+ altre 1 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

System Design- System Design

4
Tipo · system-design
Progetta un sistema per rilevare e prevenire frodi pubblicitarie (ad es. click farm, traffico bot) in tempo reale per una rete pubblicitaria ad alto volume. Considera l'ingestione dei dati, l'estrazione delle funzionalità, il serving del modello e l'azione.In inglese: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.
5
Tipo · system-design
Progetta un framework di A/B testing per valutare nuove creatività pubblicitarie o strategie di targeting sulla piattaforma di Shopfully. Il sistema dovrebbe gestire la suddivisione del traffico, la raccolta delle metriche e l'analisi dei risultati.In inglese: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.
+ altre 1 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

Onsite Coding- Coding Onsite

6
Tipo · algorithmic
Ti viene fornito un ampio set di dati di interazioni degli utenti con gli annunci (visualizzazione, clic, conversione). Progetta una struttura dati e un algoritmo per rispondere in modo efficiente a query come: 'Qual è il tasso di conversione per l'annuncio X tra gli utenti che hanno cliccato sull'annuncio Y nelle ultime 24 ore?'In inglese: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?'
7
Tipo · algorithmic
Implementa un rate limiter per le richieste API all'endpoint di ad serving di Shopfully. Il limiter dovrebbe garantire che non vengano consentite più di N richieste per utente in una finestra di T secondi. Considera sistemi distribuiti se il servizio scala su più macchine.In inglese: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.

Behavioral / Leadership- Behavioral / Leadership

8
Tipo · behavioral
Raccontami di una volta in cui hai dovuto prendere una decisione tecnica significativa con informazioni incomplete. Come l'hai affrontata e quale è stato l'esito?In inglese: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?
9
Tipo · behavioral
Descrivi un bug complesso che hai riscontrato in un sistema di produzione relativo alla consegna di annunci o al tracciamento degli utenti. Illustrami come lo hai identificato, diagnosticato e risolto.In inglese: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.
+ altre 1 domande in questo round (iscriviti per sbloccare)

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CIRCLES, STAR, AARRR, RICE, MECE. I framework che fanno annuire gli intervistatori Shopfully invece di farli aggrottare. Playbook passo-passo con i giusti move e le trappole.

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Domande frequenti

Quanto dura il processo di colloquio Shopfully?

La maggior parte dei candidati impiega 4-8 settimane dallo screen del recruiter all'offerta. Il loop onsite avviene in una giornata o due mezze giornate, con debrief e offerta entro 5 giorni lavorativi.

Come prepararsi specificamente per Shopfully?

Tre priorità: (1) il DNA Shopfully mostrato sopra - cosa valutano davvero, (2) i round del tuo loop, soprattutto quello che i candidati sottovalutano, e (3) esercitati sui tipi di domanda di questa guida con un framework strutturato come CIRCLES o STAR.

Vale anche per ruoli engineering o design da Shopfully?

Il DNA resta uguale - cambia il mix di round. I SWE affrontano coding screen invece del Product Sense; i designer hanno revisioni di portfolio ed esercizi di design. "Cosa valutano" e i segnali comportamentali si applicano a tutte le funzioni.

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