Esta prueba de GraphQL evalúa la capacidad del candidato para trabajar, crear y mantener API GraphQL de manera efectiva. Esta prueba de selección te ayudará a contratar a desarrolladores que puedan trabajar con GraphQL tanto en el front end como en el back end.
Sistema de tipos y esquemas
Validación, ejecución e introspección
Desarrolladores de GraphQL, arquitectos de API, ingenieros de software, desarrolladores front-end, desarrolladores back-end y otros puestos que requieran habilidades sólidas de GraphQL.
Los desarrolladores pueden evitar la sobrecarga de datos utilizando GraphQL para recibir exactamente los datos que necesitan en una única petición. Pueden optimizar la obtención de datos y reducir los viajes de ida y vuelta al servidor gracias a su naturaleza flexible.
La tipificación robusta mejora la documentación de la API y su descubrimiento, al tiempo que ayuda a detectar problemas durante el desarrollo. Los desarrolladores front-end pueden utilizar GraphQL para solicitar los datos precisos que necesitan sin tener que depender de modificaciones en el backend.
Dado que GraphQL permite las suscripciones, los desarrolladores pueden suscribirse a las actualizaciones en tiempo real del servidor. Esto resulta ventajoso para herramientas como programas de chat, dashboards en tiempo real o software colaborativo que necesitan datos en tiempo real. Los desarrolladores pueden beneficiarse de la mayor flexibilidad de GraphQL, la mejora del rendimiento, un mejor trabajo en equipo y una mejor experiencia del desarrollador.
Esta prueba de GraphQL evalúa las habilidades de los candidatos para utilizar las características clave de GraphQL, trabajar con su sistema de tipos y esquemas, y realizar la validación, ejecución e introspección dentro de GraphQL.
Esta prueba de selección te ayudará a identificar a los desarrolladores de GraphQL que entienden las ideas detrás de GraphQL y cómo implementarlas correctamente en situaciones reales. Los candidatos que obtengan buenos resultados en esta prueba desarrollarán API GraphQL fiables y eficientes.
María es desarrolladora e ingeniera de seguridad especializada en auditar código back-end que consume cantidades masivas de datos. Ha ganado docenas de bug bounties (programas de recompensas por errores) probando grandes bases de código como Apollo Server y React Native.
Su experiencia analizando API en busca de malas prácticas le ha proporcionado un profundo conocimiento de lo que constituye una base de código limpia y de cómo identificar a desarrolladores cualificados.
Los tests de TestGorilla son creados por expertos en la materia. Evaluamos a los posibles expertos en la materia en función de sus conocimientos, capacidad y reputación. Antes de ser publicado, cada test es revisado por otro experto y, a continuación, calibrado utilizando cientos de examinados con experiencia relevante en la materia.
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Cualquier herramienta puede tener funciones—campanas y silbatos. No todas las herramientas cuentan con un personal apasionado, lo que hace que la experiencia del usuario sea positiva.
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Por ejemplo, recientemente hice una pregunta sobre una prueba de Python que tenía la intención de implementar. En lugar de recibir “oh, esa prueba funcionaría perfectamente para su solución” o “en este momento estamos pensando en implementar una solución que puede o no...” Recibí una respuesta directa con ideas adicionales para ayudar a dar forma a la solución.
Espero que TestGorilla sepa que el valor de su trabajo no es solo la plataforma, sino el tipo de soporte que se proporciona.
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