Python

Django

Pytest

Es la habilidad de definir desde la arquitectura, los componentes, las interfaces y los datos de un sistema para satisfacer un conjunto de **requerimientos funcionales y no funcionales**. No se trata solo de conocer tecnologías, sino de tomar **decisiones de diseño fundamentadas en trade-offs** (costo, rendimiento, escalabilidad, mantenibilidad, etc.) para **resolver un problema de negocio** de forma **eficaz** y **sostenible**.

En definitiva, abarca desde decisiones arquitectónicas de alto nivel (establecer arquitecturas generales a utilizar, cómo organizar y comunicar los servicios, comunicación entre componentes del sistema) hasta el diseño detallado de código sostenible y evolutivo a más bajo nivel para representar los conceptos del negocio.

Diseño de sistemas

La persistencia en el diseño de sistemas se refiere a la capacidad del sistema para almacenar datos de manera que sobreviva a cortes de energía, fallos o errores. Es un aspecto crítico en cualquier diseño de sistema.

Persistencia

La observabilidad se refiere a cuán bien se pueden inferir los estados internos de un sistema a partir de sus salidas externas. Es crucial para comprender el rendimiento del sistema, identificar problemas y garantizar un funcionamiento óptimo.

Observabilidad

La infraestructura se refiere a los recursos físicos y virtuales fundamentales que respaldan un sistema. Involucra hardware, software, redes e instalaciones necesarios para la operación y gestión del sistema.

Infraestructura

Las pruebas son una fase crítica en el proceso de diseño del sistema donde se evalúa el sistema para asegurarse de que funcione como se pretende, mantenga el rendimiento bajo diferentes condiciones y detecte cualquier defecto o error.

Pruebas

Systems Engineer and Software Developer. Since the beginning of my career, I've always had a focus on Backend technologies, although I'm also comfortable as a Fullstack developer. Throughout my professional journey, I've worked with technologies such as Laravel, modern object-oriented PHP, Docker, MySQL, MongoDB, Redis, Doctrine, Blade, Vue, Typescript, NodeJS, React, and AWS.

David Alonso

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, versátil e interpretado conocido por su simplicidad y legibilidad. Enfatiza la legibilidad del código a través de su sintaxis limpia y concisa, lo que lo convierte en una opción popular tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados. La amplia biblioteca estándar de Python y los paquetes de terceros admiten una amplia gama de aplicaciones, desde desarrollo web y análisis de datos hasta inteligencia artificial y cómputo científico. Su naturaleza interpretada permite un desarrollo rápido y compatibilidad multiplataforma, lo que convierte a Python en un lenguaje versátil y ampliamente adoptado en el mundo de la programación.

La arquitectura sin servidor permite a los desarrolladores construir y ejecutar aplicaciones sin la necesidad de gestionar servidores, con la infraestructura gestionada por el proveedor de la nube.

Arquitectura sin servidor

La arquitectura de microservicios es un estilo de diseño de software que divide una aplicación en pequeños servicios autónomos, cada uno ejecutándose en su propio proceso y comunicándose a través de APIs.

Arquitectura de microservicios

El código limpio es una práctica de desarrollo enfocada en escribir código que sea fácil de entender, leer y modificar, con el objetivo de mejorar la calidad del software y reducir la complejidad, facilitando la mantenibilidad y evolución del sistema.

Código limpio

Las bases de datos relacionales utilizan un formato estructurado y tabular para almacenar datos, lo que permite consultas y relaciones complejas. Ejemplos incluyen MySQL, PostgreSQL y Oracle.

Bases de datos relacionales

La arquitectura monolítica es un enfoque de diseño de software en el que todas las funciones de la aplicación residen en una sola instancia o componente, simplificando el desarrollo y las pruebas.

Arquitectura monolítica

Las bases de datos NoSQL, no relacionales por diseño, proporcionan alta escalabilidad y flexibilidad. Son ideales para manejar conjuntos de datos grandes y datos no estructurados. Ejemplos incluyen MongoDB, Cassandra y CouchDB.

Bases de datos NoSQL

Redis es una base de datos de estructura de datos en memoria de código abierto, utilizada como base de datos, caché y broker de mensajes. Admite diversas estructuras de datos y proporciona un alto rendimiento.

Redis

MongoDB es una base de datos líder en NoSQL que almacena datos en documentos flexibles similares a JSON. Proporciona escalabilidad horizontal y permite consultas e indexación de datos.

MongoDB

El monitoreo de aplicaciones implica rastrear el rendimiento y la funcionalidad de las aplicaciones de software. Ayuda a detectar problemas tempranamente, garantizando un rendimiento de la aplicación fluido y eficiente.

Monitoreo de aplicaciones

La gestión de registros implica el proceso de generar, transmitir, almacenar, analizar y desechar datos de registros de diferentes fuentes. Es esencial para la solución de problemas, la seguridad, el cumplimiento normativo y la comprensión del comportamiento del usuario.

Gestión de registros

El caché es una técnica para almacenar datos en áreas de almacenamiento temporal, o 'cachés', para mejorar la velocidad de recuperación de datos y el rendimiento del sistema, reduciendo la carga en los recursos de almacenamiento primarios.

Caché

Los proveedores de la nube ofrecen servicios y recursos para almacenar y acceder a datos y aplicaciones a través de Internet, permitiendo a los usuarios acceder a sus datos desde cualquier lugar. Ofrecen escalabilidad, flexibilidad y ahorro de costos. Ejemplos incluyen Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud.

Proveedores de servicios en la nube

Las pruebas unitarias se centran en validar componentes, funciones o clases individuales de forma aislada para asegurarse de que cada parte del sistema funcione correctamente y maneje las entradas y salidas esperadas.

Pruebas unitarias

Las pruebas de integración evalúan cómo funcionan juntos diferentes componentes o módulos de un sistema, asegurando una interacción sin problemas e identificando problemas que puedan surgir de su integración.

Pruebas de integración

Los test doubles son objetos utilizados en las pruebas para reemplazar componentes reales por versiones controladas, lo que permite un mejor aislamiento, control y previsibilidad durante el proceso de pruebas.

Test doubles

Esto incluye temas más complejos de Python como la programación orientada a objetos, decoradores, generadores, multihilos, metaclasses y patrones de diseño.

Conceptos Avanzados

 Django es un framework web de alto nivel en Python. En este contexto, se discute la arquitectura de Django, modelos, vistas, plantillas, ORM (Mapeo Objeto-Relacional) y su papel en la construcción de aplicaciones web.

Esta categoría abarca los principios fundamentales de la programación en Python, incluyendo tipos de datos, variables, control de flujo (sentencias if, bucles), funciones y estructuras de datos básicas como listas, diccionarios y conjuntos.

Fundamentos

Esto se centra en la optimización del código Python para velocidad y eficiencia. Los temas incluyen la perfilación, análisis de complejidad algorítmica, gestión de memoria y técnicas como el almacenamiento en caché, la programación asíncrona y el procesamiento paralelo.

Antonio

VETTING

Technical Skills

Entrevista Técnica

| Revisión del Entrevistador

| Rol Evaluado Backend

| Tecnología Evaluada Python

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Sobre mí

Stack principal

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Software Developer