Sensed AI
sensed.aiCómo Sensed AI Filtró 22 Ingenieros para Quedarse con los 2 Mejores
Sensed AI es una empresa de Observación Terrestre e IA en Estambul que construye sistemas escalables para monitoreo urbano y agrícola. Trabajando con TeamCraft y Archi's Academy, realizaron un hackathon de múltiples etapas evaluando a 22 ingenieros full-stack e identificaron a los dos mejores mediante ejecución en equipo y análisis del proceso de trabajo asistido por IA. Lee su anuncio oficial de colaboración en LinkedIn.
El Desafío: Contratación Full-Stack Senior para Sistemas IA de Producción
Sensed AI necesitaba ingenieros que pudieran mantener interfaces frontend e integrar pipelines backend complejos de IA. El conocimiento teórico de React o Python era fácil de encontrar. La capacidad comprobada de producción no.
- Los currículums afirmaban experiencia en entornos que no se traducía en código escalable
- Las entrevistas estándar no proporcionaban visibilidad del proceso de trabajo, ni higiene de Git, ni señal de colaboración en PR
- Las dinámicas de equipo permanecían invisibles hasta después de la contratación
La Solución de TeamCraft: Hackathon en Equipo de Múltiples Etapas
El hackathon de Sensed AI se realizó en tres fases estructuradas:
1. Línea Base de Aptitud
Un cuestionario fundamental sobre tecnologías web básicas eliminó a los candidatos que carecían del mínimo técnico.
2. Ejecución de Proyecto en Equipo
Los candidatos trabajaron en equipos en tareas prácticas. Durante el sprint de varios días, la cohorte resolvió 22 tickets y envió 22 pull requests en un entorno simulado que reflejaba la cultura real de ingeniería de Sensed AI.
3. Análisis del Proceso de Trabajo Asistido por IA
TeamCraft puntuó a cada candidato continuamente en cuatro dimensiones:
| Dimensión de Evaluación | Puntaje Promedio de la Cohorte |
|---|---|
| Inteligencia de Código (calidad de PR + arquitectura) | 60 |
| Ejecución de Proyecto (finalización de tickets + velocidad de sprint) | 82 |
| Competencia Técnica (integración de entornos) | 63 |
| Comportamiento Profesional (colaboración + retroalimentación en PR) | 49 |
Los datos revelaron una división marcada. La mayoría de los candidatos podía ejecutar tareas, pero la inteligencia de código y la colaboración profesional separaron a los dos mejores del resto.
Resultados
- 22 ingenieros full-stack evaluados en paralelo
- 22 pull requests + 22 tickets completados en toda la cohorte
- Top 2 candidatos identificados mediante puntuación basada en datos
- Disciplina en el proceso de trabajo + colaboración surgieron como predictores decisivos, invisibles en entrevistas tradicionales
Para el desglose completo de la puntuación de múltiples etapas, consulta el caso de estudio de Sensed AI en nuestro blog.
Por Qué Funcionó
Sensed AI no solo quería ingenieros que pudieran codificar. Necesitaban ingenieros que pudieran entregar y colaborar dentro de una cultura de ingeniería de tecnología profunda. El hackathon en equipo reveló exactamente eso, antes de que se extendiera cualquier oferta.
Preguntas Frecuentes
¿Por qué Sensed AI eligió la contratación basada en hackathons sobre las entrevistas tradicionales? Las entrevistas estándar no pueden mostrar cómo los ingenieros hacen commits, gestionan pull requests o incorporan retroalimentación del equipo, todo crítico para el trabajo de sistemas IA escalables de Sensed AI.
¿Cómo se evaluaron las dinámicas de equipo? Los candidatos trabajaron en grupos, resolviendo tickets reales juntos. TeamCraft puntuó sus patrones de retroalimentación en PR, comunicación y cómo manejaban bloqueos, produciendo la puntuación de «Comportamiento Profesional» que finalmente separó a los finalistas.
¿Pueden otras empresas de IA replicar el enfoque de Sensed AI? Sí. El modelo de múltiples etapas (cuestionario base, ejecución en equipo, puntuación del proceso de trabajo con IA) funciona para cualquier rol de ingeniería donde la preparación para la producción importa más que el conocimiento teórico.