interview-prep
career-ops interview-prep genera un documento de inteligencia de entrevista específico para cada empresa y puesto, segmentado según quién está en la sala — recruiter, hiring manager, técnica entre pares o panel — con preguntas probables, puntos de conversación e historias STAR extraídas de tu propio perfil.
career-ops interview-prep convierte una entrevista programada en un documento de inteligencia operativo. Nombras una empresa y un puesto — o le pasas una oferta de empleo de un puesto que nunca evaluaste formalmente — e investiga el proceso de selección, clasifica cada ronda según quién la dirige (recruiter screen, hiring manager, técnica entre pares o panel) y redacta las preguntas que cada uno probablemente hará, cada una con un borrador de respuesta extraído de tu propia trayectoria. Cada pregunta procede de reseñas públicas de entrevistas encontradas con búsquedas web (por ejemplo en Glassdoor o Blind) o va etiquetada como [inferred from JD]. El resultado es un documento de preparación guardado, no un chat.
Qué hace
interview-prep lee el contexto de la empresa (idealmente ya enriquecido con deep u oferta), la descripción del puesto y tu perfil, y produce un único documento de preparación acotado a las rondas que, según lo publicado, incluye el proceso de esa empresa. El documento cubre los patrones de preguntas esperables por audiencia, puntos de conversación específicos de tu trayectoria e historias STAR ya redactadas que puedes adaptar en directo. Cuando ya existe un informe de evaluación para el puesto, ese informe es la fuente de autoridad; cuando pasas una URL de un puesto que nunca evaluaste, interview-prep descarga la descripción por sí mismo — primero la API estructurada del ATS, después Playwright, con un fallback headless — y te pide que pegues el texto de la oferta si ya está cerrada.
Cuándo usarlo
Ejecuta interview-prep en cuanto haya una ronda en el calendario — produce un único documento con una sección por cada audiencia que involucra el proceso: la sección de recruiter screen cubre la preparación de la negociación salarial, la de hiring manager cubre el encaje en el puesto, la técnica entre pares cubre arquitectura y código, y la de panel cubre señales de liderazgo. A career-ops también se le indica que lo ejecute cuando un puesto con puntuación 4.0 o superior pasa a Interview en tu tracker.
interview-prep es el paso de investigación — el documento de inteligencia que estudias de antemano. Es un modo distinto de los ejercicios interactivos de entrevista plan, practice y debrief, que te hacen ensayar en vivo y revisan una ronda a posteriori; están conectados (un debrief realimenta el material que interview-prep leerá la próxima vez). Para esos ejercicios, consulta la guía de modos de entrevista.
Cómo es una ejecución
Nombras la empresa y el puesto, y el modo devuelve un único informe de inteligencia de entrevista acotado a las rondas que, según lo publicado, incluye el proceso de esa empresa. Investiga el proceso, clasifica cada ronda por audiencia — recruiter screen, hiring manager, técnica entre pares o panel — y redacta las preguntas probables, etiquetando cada una con una cita de fuente o con la marca [inferred from JD].
/career-ops interview-prep Anthropic "Applied AI Engineer"# Interview Intel: Anthropic — Applied AI Engineer
**Legitimacy:** High Confidence
**Researched:** 2026-05-18
**Sources:** 12 Glassdoor reviews, 4 Blind posts, 3 other
**Audiences covered:** recruiter-screen, hiring-manager, peer-tech
## Process Overview
- Rounds: 4 rounds, ~18 days end-to-end
- Difficulty: 3.5/5 (Glassdoor avg, 12 reviews)
- Known quirks: pair programming, not whiteboard
## Likely Questions — recruiter-screen
- "Why are you looking, and why us?" — 60-90s, anchored to your narrative
- Comp expectation — defer to the band if leverage is thin
- Location / visa / notice period — numbers, not vibesEl informe también mapea historias de tu story-bank.md a cada pregunta probable y señala los huecos donde todavía no tienes ninguna historia preparada. Si quieres cubrir un hueco, redacta contigo la historia STAR+R que falta y la guarda en interview-prep/story-bank.md con el formato de entrada que lee el emparejador de historias (npm run star), y crea el banco a partir de su plantilla si todavía no existe.
Cuándo recurrir a él
Recurre a interview-prep en cuanto tengas una ronda programada y quieras un documento de trabajo en lugar de consejos genéricos. Algunas cosas afinan el resultado:
- Ejecuta antes
ofertaodeepcontra la empresa. La preparación lee el informe de evaluación para extraer el arquetipo, los huecos y los proof points que encajan, así que más contexto produce preguntas más específicas. - Pega los nombres de los entrevistadores o la agenda cuando los tengas. Para un panel, el modo construye una lectura por entrevistador y redacta una pregunta de cierre a medida para cada franja.
- Si ya has dado una cifra de compensación para el puesto, la sección de recruiter screen la incorpora — career-ops lee la cifra que declaraste para que la preparación de la negociación salarial se base en lo que realmente dijiste, no en una suposición.
- Lee las etiquetas: las preguntas con fuente citan la reseña de la que salen, las inferidas llevan
[inferred from JD]. Trata las inferidas como probables, no como lo que te van a preguntar.
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Genera un prompt de investigación estructurado sobre una empresa que estás evaluando: estrategia de IA, movimientos recientes, cultura de ingeniería, retos probables, competidores y tu ángulo como candidato. Pégalo en Perplexity, Claude o ChatGPT antes de aplicar a una empresa en Serie B o posterior que no conozcas bien.
Genera un CV en PDF adaptado a una JD concreta: career-ops construye el CV como HTML a partir de una plantilla tipográfica limpia y Playwright lo imprime a PDF. El resultado es estructuralmente simple (sin tablas, sin columnas, sin gráficos), exactamente lo que los parsers ATS procesan de forma fiable.