diciembre 21, 2025
15 min de lectura

Preguntas de Entrevista para Ingeniero Senior de Cloud en AWS: Guía Completa

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Preguntas de Entrevista para Ingeniero Senior de Cloud en AWS: Guía Completa
MB

Milad Bonakdar

Autor

Domina conceptos avanzados de AWS con preguntas de entrevista exhaustivas que abarcan diseño de arquitectura, autoescalado, redes avanzadas, optimización de costos y seguridad para roles de ingeniero senior de cloud.


Introducción

Se espera que los ingenieros sénior de AWS Cloud diseñen arquitecturas escalables, optimicen los costos, implementen seguridad avanzada y resuelvan desafíos complejos en la nube. Este rol requiere una profunda experiencia en los servicios de AWS, las mejores prácticas de arquitectura y experiencia práctica con sistemas de producción.

Esta guía cubre las preguntas esenciales de la entrevista para ingenieros sénior de AWS Cloud, centrándose en la arquitectura, los servicios avanzados y las soluciones estratégicas en la nube.


Arquitectura y Diseño

1. Diseñe una aplicación web de múltiples niveles de alta disponibilidad en AWS.

Respuesta: Una arquitectura de múltiples niveles lista para producción requiere redundancia, escalabilidad y seguridad:

Loading diagram...

Componentes Clave:

1. DNS y CDN:

# Route 53 para DNS con comprobaciones de estado
aws route53 create-health-check \
  --health-check-config IPAddress=203.0.113.1,Port=443,Type=HTTPS

# CloudFront para la entrega global de contenido
aws cloudfront create-distribution \
  --origin-domain-name myapp.example.com

2. Balanceo de Carga y Auto Escalado:

# Crear Balanceador de Carga de Aplicaciones
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name my-alb \
  --subnets subnet-12345 subnet-67890 \
  --security-groups sg-12345

# Crear Grupo de Auto Escalado
aws autoscaling create-auto-scaling-group \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --launch-template LaunchTemplateName=my-template \
  --min-size 2 \
  --max-size 10 \
  --desired-capacity 4 \
  --target-group-arns arn:aws:elasticloadbalancing:...

3. Base de Datos y Almacenamiento en Caché:

  • RDS Multi-AZ para alta disponibilidad
  • Réplicas de lectura para escalado de lectura
  • ElastiCache para almacenamiento en caché de sesiones/datos

Principios de Diseño:

  • Implementar en múltiples AZs
  • Utilizar servicios administrados cuando sea posible
  • Implementar auto escalado
  • Separar niveles con grupos de seguridad
  • Utilizar S3 para contenido estático

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Difícil


2. Explique el Emparejamiento de VPC y cuándo usarlo.

Respuesta: El Emparejamiento de VPC conecta dos VPCs de forma privada utilizando la red de AWS.

Características:

  • Conectividad privada (sin internet)
  • Sin punto único de fallo
  • Sin cuello de botella de ancho de banda
  • Admite el emparejamiento entre regiones
  • No transitivo (A↔B, B↔C no significa A↔C)

Casos de Uso:

  • Conectar VPCs de producción y administración
  • Compartir recursos entre VPCs
  • Arquitecturas de múltiples cuentas
  • Conectividad de nube híbrida
# Crear conexión de emparejamiento de VPC
aws ec2 create-vpc-peering-connection \
  --vpc-id vpc-1a2b3c4d \
  --peer-vpc-id vpc-5e6f7g8h \
  --peer-region us-west-2

# Aceptar la conexión de emparejamiento
aws ec2 accept-vpc-peering-connection \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

# Actualizar tablas de enrutamiento
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-12345 \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

Alternativas:

  • Transit Gateway: Hub-and-spoke, enrutamiento transitivo
  • PrivateLink: Conectividad servicio a servicio
  • VPN: Conectividad cifrada

Frecuencia: Común Dificultad: Media


Computación Avanzada

3. ¿Cómo funciona Auto Scaling y cómo lo optimiza?

Respuesta: Auto Scaling ajusta automáticamente la capacidad en función de la demanda.

Políticas de Escalado:

1. Seguimiento del Objetivo:

{
  "TargetValue": 70.0,
  "PredefinedMetricSpecification": {
    "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
  }
}

2. Escalado por Pasos:

{
  "AdjustmentType": "PercentChangeInCapacity",
  "MetricAggregationType": "Average",
  "StepAdjustments": [
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 0,
      "MetricIntervalUpperBound": 10,
      "ScalingAdjustment": 10
    },
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 10,
      "ScalingAdjustment": 30
    }
  ]
}

3. Escalado Programado:

aws autoscaling put-scheduled-update-group-action \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --scheduled-action-name scale-up-morning \
  --recurrence "0 8 * * *" \
  --desired-capacity 10

Estrategias de Optimización:

  • Utilizar escalado predictivo para patrones conocidos
  • Establecer períodos de enfriamiento apropiados
  • Supervisar las métricas de escalado
  • Utilizar tipos de instancias mixtas
  • Implementar ganchos de ciclo de vida para un cierre correcto

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media-Difícil


Serverless y Servicios Avanzados

4. ¿Cuándo usaría Lambda vs EC2?

Respuesta: Elegir en función de las características de la carga de trabajo:

Utilizar Lambda cuando:

  • Cargas de trabajo basadas en eventos
  • Tareas de corta duración (< 15 minutos)
  • Tráfico variable/impredecible
  • Desea cero administración de servidores
  • Optimización de costos para uso esporádico

Utilizar EC2 cuando:

  • Procesos de larga duración
  • Necesita control total del SO
  • Requisitos de software específicos
  • Carga alta constante
  • Aplicaciones con estado

Ejemplo de Lambda:

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    Procesar evento de carga de S3
    """
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # Obtener bucket y clave del evento
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # Procesar archivo
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()
    
    # Hacer algo con el contenido
    process_data(content)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Procesamiento completo')
    }

Comparación de Costos:

  • Lambda: Pago por solicitud + duración
  • EC2: Pago por tiempo de actividad (incluso si está inactivo)

Frecuencia: Común Dificultad: Media


Optimización de Costos

5. ¿Cómo optimiza los costos de AWS?

Respuesta: La optimización de costos requiere una supervisión y un ajuste continuos:

Estrategias:

1. Ajuste de Tamaño Correcto:

# Utilizar AWS Compute Optimizer
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
  --instance-arns arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:instance/i-1234567890abcdef0

2. Instancias Reservadas y Planes de Ahorro:

  • Compromisos de 1 o 3 años
  • Hasta un 72% de ahorro frente a la demanda
  • Utilizar para cargas de trabajo predecibles

3. Instancias Spot:

# Lanzar instancias spot
aws ec2 request-spot-instances \
  --spot-price "0.05" \
  --instance-count 5 \
  --type "one-time" \
  --launch-specification file://specification.json

4. Políticas de Ciclo de Vida de S3:

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "Mover a IA después de 30 días",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 30,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ]
    }
  ]
}

5. Auto Escalado:

  • Reducir la escala durante las horas de inactividad
  • Utilizar escalado predictivo

6. Supervisión:

  • AWS Cost Explorer
  • Alertas de presupuesto
  • Etiquetar los recursos para la asignación de costos

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media


Seguridad y Cumplimiento

6. ¿Cómo implementa la defensa en profundidad en AWS?

Respuesta: Enfoque de seguridad multicapa:

Capas:

1. Seguridad de la Red:

# VPC con subredes privadas
# Grupos de seguridad (permitir solo los puertos necesarios)
# NACLs para el control a nivel de subred
# WAF para la protección de aplicaciones

# Ejemplo: Restringir SSH solo al host bastión
aws ec2 authorize-security-group-ingress \
  --group-id sg-app-servers \
  --protocol tcp \
  --port 22 \
  --source-group sg-bastion

2. Identidad y Acceso:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "s3:GetObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::my-bucket/*",
      "Condition": {
        "IpAddress": {
          "aws:SourceIp": "203.0.113.0/24"
        }
      }
    }
  ]
}

3. Protección de Datos:

  • Cifrado en reposo (KMS)
  • Cifrado en tránsito (TLS)
  • Políticas de bucket S3
  • Cifrado RDS

4. Supervisión y Registro:

# Habilitar CloudTrail
aws cloudtrail create-trail \
  --name my-trail \
  --s3-bucket-name my-bucket

# Habilitar Registros de Flujo de VPC
aws ec2 create-flow-logs \
  --resource-type VPC \
  --resource-ids vpc-12345 \
  --traffic-type ALL \
  --log-destination-type s3 \
  --log-destination arn:aws:s3:::my-bucket

5. Cumplimiento:

  • AWS Config para la supervisión del cumplimiento
  • Security Hub para hallazgos centralizados
  • GuardDuty para la detección de amenazas

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Difícil


Servicios de Base de Datos

7. Explique RDS Multi-AZ vs Réplicas de Lectura y cuándo usar cada uno.

Respuesta: Ambos proporcionan redundancia pero sirven para diferentes propósitos:

Implementación Multi-AZ:

  • Propósito: Alta disponibilidad y recuperación ante desastres
  • Replicación síncrona al standby en una AZ diferente
  • Conmutación por error automática (1-2 minutos)
  • Mismo punto de conexión después de la conmutación por error
  • Sin beneficio de rendimiento para las lecturas
  • Duplica el costo (instancia de espera)
# Crear instancia RDS Multi-AZ
aws rds create-db-instance \
  --db-instance-identifier mydb \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --engine postgres \
  --master-username admin \
  --master-user-password MyPassword123 \
  --allocated-storage 100 \
  --multi-az \
  --backup-retention-period 7

Réplicas de Lectura:

  • Propósito: Escalar operaciones de lectura
  • Replicación asíncrona
  • Múltiples réplicas posibles (hasta 15 para Aurora)
  • Puntos de conexión diferentes para cada réplica
  • Puede estar en diferentes regiones
  • Se puede promover a una BD independiente
# Crear réplica de lectura
aws rds create-db-instance-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1 \
  --source-db-instance-identifier mydb \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --availability-zone us-east-1b

# Promover la réplica de lectura a independiente
aws rds promote-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1

Tabla de Comparación:

CaracterísticaMulti-AZRéplica de Lectura
ReplicaciónSíncronaAsíncrona
PropósitoHA/DREscalado de lectura
Conmutación por errorAutomáticaPromoción manual
Punto de conexiónMismoDiferente
RegionesSolo la misma regiónSoporte entre regiones
RendimientoSin beneficio de lecturaMejora el rendimiento de lectura
Caso de UsoBases de datos de producciónAnalítica, informes

Mejor Práctica: Utilizar ambos juntos

  • Multi-AZ para alta disponibilidad
  • Réplicas de lectura para escalado de lectura

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media-Difícil


8. ¿Cómo implementa la migración de la base de datos con un tiempo de inactividad mínimo?

Respuesta: Estrategias de migración de bases de datos para sistemas de producción:

Estrategia 1: AWS DMS (Database Migration Service)

# Crear instancia de replicación
aws dms create-replication-instance \
  --replication-instance-identifier my-replication-instance \
  --replication-instance-class dms.t3.medium \
  --allocated-storage 100

# Crear punto de conexión de origen
aws dms create-endpoint \
  --endpoint-identifier source-db \
  --endpoint-type source \
  --engine-name postgres \
  --server-name source-db.example.com \
  --port 5432 \
  --username admin \
  --password MyPassword123

# Crear punto de conexión de destino
aws dms create-endpoint \
  --endpoint-identifier target-db \
  --endpoint-type target \
  --engine-name aurora-postgresql \
  --server-name target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com \
  --port 5432 \
  --username admin \
  --password MyPassword123

# Crear tarea de migración
aws dms create-replication-task \
  --replication-task-identifier migration-task \
  --source-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:source-db \
  --target-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:target-db \
  --replication-instance-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:rep:my-replication-instance \
  --migration-type full-load-and-cdc \
  --table-mappings file://table-mappings.json

Fases de Migración:

1. Carga Completa:

  • Copiar los datos existentes
  • Puede tomar horas/días
  • La aplicación todavía utiliza el origen

2. CDC (Captura de Datos de Cambio):

  • Replicar los cambios en curso
  • Mantiene el destino sincronizado
  • Retraso mínimo (segundos)

3. Transición:

# Script de transición de migración
import boto3
import time

def perform_cutover():
    """
    Transición a la nueva base de datos con un tiempo de inactividad mínimo
    """
    # 1. Habilitar el modo de mantenimiento
    enable_maintenance_mode()
    
    # 2. Esperar a que el retraso de la replicación sea cero
    wait_for_replication_sync()
    
    # 3. Actualizar la configuración de la aplicación
    update_database_endpoint(
        old_endpoint='source-db.example.com',
        new_endpoint='target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    )
    
    # 4. Reiniciar la aplicación
    restart_application()
    
    # 5. Verificar la conectividad
    verify_database_connection()
    
    # 6. Deshabilitar el modo de mantenimiento
    disable_maintenance_mode()
    
    print("Transición completa!")

def wait_for_replication_sync(max_lag_seconds=5):
    """Esperar a que el retraso de la replicación sea mínimo"""
    dms = boto3.client('dms')
    
    while True:
        response = dms.describe_replication_tasks(
            Filters=[{'Name': 'replication-task-id', 'Values': ['migration-task']}]
        )
        
        lag = response['ReplicationTasks'][0]['ReplicationTaskStats']['FullLoadProgressPercent']
        
        if lag < max_lag_seconds:
            print(f"Retraso de la replicación: {lag}s - Listo para la transición")
            break
        
        print(f"Retraso de la replicación: {lag}s - Esperando...")
        time.sleep(10)

Estrategia 2: Implementación Azul-Verde

# Crear clon de Aurora (instantáneo, copiar al escribir)
aws rds restore-db-cluster-to-point-in-time \
  --source-db-cluster-identifier production-cluster \
  --db-cluster-identifier staging-cluster \
  --restore-type copy-on-write \
  --use-latest-restorable-time

# Probar en staging
# Cuando esté listo, intercambiar DNS/puntos de conexión

Comparación de Tiempo de Inactividad:

  • DMS: < 1 minuto (solo transición)
  • Azul-Verde: < 30 segundos (cambio de DNS)
  • Volcado/restauración tradicional: Horas a días

Frecuencia: Común Dificultad: Difícil


Supervisión y Resolución de Problemas

9. ¿Cómo soluciona los altos costos de AWS?

Respuesta: La optimización de costos requiere un análisis sistemático:

Pasos de Investigación:

1. Utilizar Cost Explorer:

# Obtener el desglose de costos por servicio
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# Obtener el costo por etiquetas de recursos
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity DAILY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=TAG,Key=Environment

2. Identificar Anomalías de Costo:

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_cost_anomalies():
    """
    Identificar picos de costo inusuales
    """
    ce = boto3.client('ce')
    
    # Obtener los últimos 30 días de costos
    end_date = datetime.now()
    start_date = end_date - timedelta(days=30)
    
    response = ce.get_cost_and_usage(
        TimePeriod={
            'Start': start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
            'End': end_date.strftime('%Y-%m-%d')
        },
        Granularity='DAILY',
        Metrics=['BlendedCost'],
        GroupBy=[{'Type': 'SERVICE', 'Key': 'SERVICE'}]
    )
    
    # Analizar cada servicio
    for result in response['ResultsByTime']:
        date = result['TimePeriod']['Start']
        for group in result['Groups']:
            service = group['Keys'][0]
            cost = float(group['Metrics']['BlendedCost']['Amount'])
            
            # Marcar costos > $100/día
            if cost > 100:
                print(f"⚠️  {date}: {service} = ${cost:.2f}")
    
    return response

# Causas comunes de costos
cost_culprits = {
    'EC2': [
        'Instancias de gran tamaño',
        'Instancias inactivas',
        'Volúmenes EBS no adjuntos',
        'Instantáneas antiguas'
    ],
    'RDS': [
        'Multi-AZ cuando no es necesario',
        'Instancias de gran tamaño',
        'Retención excesiva de copias de seguridad'
    ],
    'S3': [
        'Clase de almacenamiento incorrecta',
        'Sin políticas de ciclo de vida',
        'Solicitudes excesivas'
    ],
    'Transferencia de Datos': [
        'Tráfico entre regiones',
        'Uso de NAT Gateway',
        'CloudFront no utilizado'
    ]
}

3. Script de Limpieza de Recursos:

#!/bin/bash
# Encontrar e informar recursos no utilizados

echo "=== Volúmenes EBS no adjuntos ==="
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].[VolumeId,Size,CreateTime]' \
  --output table

echo "=== Instancias EC2 inactivas (< 5% de CPU durante 7 días) ==="
# Utilizar CloudWatch para identificar
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/EC2 \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=InstanceId,Value=i-1234567890abcdef0 \
  --start-time $(date -u -d '7 days ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --period 86400 \
  --statistics Average

echo "=== IPs elásticas no adjuntas ==="
aws ec2 describe-addresses \
  --filters "Name=domain,Values=vpc" \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

echo "=== Instantáneas antiguas (> 90 días) ==="
aws ec2 describe-snapshots \
  --owner-ids self \
  --query 'Snapshots[?StartTime<=`'$(date -u -d '90 days ago' +%Y-%m-%d)'`].[SnapshotId,StartTime,VolumeSize]' \
  --output table

4. Configurar Alertas de Costo:

# Crear alerta de presupuesto
aws budgets create-budget \
  --account-id 123456789012 \
  --budget file://budget.json \
  --notifications-with-subscribers file://notifications.json

# budget.json
{
  "BudgetName": "Presupuesto-Mensual",
  "BudgetLimit": {
    "Amount": "1000",
    "Unit": "USD"
  },
  "TimeUnit": "MONTHLY",
  "BudgetType": "COST"
}

Victorias Rápidas:

  • Eliminar volúmenes EBS no adjuntos
  • Detener/terminar instancias EC2 inactivas
  • Utilizar S3 Intelligent-Tiering
  • Habilitar las políticas de ciclo de vida de S3
  • Utilizar instancias Spot para cargas de trabajo no críticas
  • Ajustar el tamaño correcto de las instancias sobre aprovisionadas

Frecuencia: Muy Común Dificultad: Media


Redes Avanzadas

10. Explique AWS Transit Gateway y sus casos de uso.

Respuesta: Transit Gateway es un servicio de topología de red hub-and-spoke que simplifica la arquitectura de la red.

Sin Transit Gateway:

Loading diagram...

Problema: Conexiones N² (topología de malla)

Con Transit Gateway:

Loading diagram...

Solución: Hub-and-spoke (conexiones N)

Características Clave:

  • Enrutamiento transitivo: A→TGW→B→TGW→C funciona
  • Gestión centralizada
  • Soporta hasta 5,000 VPCs
  • Emparejamiento entre regiones
  • Tablas de enrutamiento para el control del tráfico

Configuración:

# Crear Transit Gateway
aws ec2 create-transit-gateway \
  --description "Transit Gateway Principal" \
  --options AmazonSideAsn=64512,AutoAcceptSharedAttachments=enable

# Adjuntar VPC
aws ec2 create-transit-gateway-vpc-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0 \
  --vpc-id vpc-1234567890abcdef0 \
  --subnet-ids subnet-1234567890abcdef0 subnet-0987654321fedcba0

# Crear ruta en la tabla de enrutamiento de VPC
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-1234567890abcdef0 \
  --destination-cidr-block 10.0.0.0/8 \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Crear tabla de enrutamiento de Transit Gateway
aws ec2 create-transit-gateway-route-table \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Agregar ruta
aws ec2 create-transit-gateway-route \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --transit-gateway-route-table-id tgw-rtb-1234567890abcdef0 \
  --transit-gateway-attachment-id tgw-attach-1234567890abcdef0

Casos de Uso:

1. Arquitectura Multi-VPC:

# Ejemplo: Salida centralizada
vpc_architecture = {
    'production_vpcs': ['vpc-prod-1', 'vpc-prod-2', 'vpc-prod-3'],
    'shared_services': 'vpc-shared',  # NAT, proxies, etc.
    'on_premises': 'vpn-connection'
}

# Todas las VPCs de producción enrutan el tráfico de Internet a través de la VPC de servicios compartidos
# Controles de seguridad centralizados, registro, NAT

2. Segmentación de la Red:

# Tablas de enrutamiento separadas para diferentes entornos
# La producción no puede alcanzar el desarrollo
# El desarrollo puede alcanzar los servicios compartidos

3. Conectividad Multi-Región:

# Crear Transit Gateway en us-east-1
aws ec2 create-transit-gateway --region us-east-1

# Crear Transit Gateway en eu-west-1
aws ec2 create-transit-gateway --region eu-west-1

# Emparejarlos
aws ec2 create-transit-gateway-peering-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-us-east-1 \
  --peer-transit-gateway-id tgw-eu-west-1 \
  --peer-region eu-west-1

Consideraciones de Costo:

  • $0.05/hora por adjunto
  • $0.02/GB de datos procesados
  • Puede ser costoso a escala

Alternativas:

  • Emparejamiento de VPC: Más simple, más barato para pocas VPCs
  • PrivateLink: Conectividad servicio a servicio
  • VPN: Conexiones directas

Frecuencia: Común Dificultad: Difícil


Conclusión

Las entrevistas para ingenieros sénior de AWS Cloud requieren un profundo conocimiento técnico y experiencia práctica. Concéntrese en:

  1. Arquitectura: Diseños de múltiples niveles, alta disponibilidad, recuperación ante desastres
  2. Redes Avanzadas: Emparejamiento de VPC, Transit Gateway, PrivateLink
  3. Computación: Optimización de Auto Scaling, decisiones de Lambda vs EC2
  4. Optimización de Costos: Ajuste de tamaño correcto, instancias reservadas, políticas de ciclo de vida
  5. Seguridad: Defensa en profundidad, mejores prácticas de IAM, cifrado
  6. Excelencia Operacional: Supervisión, registro, automatización

Demuestre experiencia en el mundo real con sistemas de producción, iniciativas de optimización de costos e implementaciones de seguridad. ¡Buena suerte!

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