Amazon在北美市场竞争超激烈，2025年Amazon SDE岗位成功率仅2-4%！别慌，Amazon VO 虽然严格，但准备充分就能脱颖而出！Programhelp已助数百留学生拿下大厂Offer！这篇文章我们来详析Amazon VO，送上 亚麻面经 和实用建议，帮你信心满满冲向Offer！
Amazon VO 准备工作
简历通过后，会进入第一轮正式面试-直属经理(linemanager)面试是时长 45-60 分钟，会针对简历过往经历进行详细沟通，主要围绕简历问基本的行为面试题(behavior question)，通过一面后，会预约群面(loop 面试)时间，群面会提供时间段选择。
Amazon VO有4-5轮，约4小时，考验编码、系统设计和行为表现。NG则为3轮，new gard没有系统设计轮次，技术岗要多刷LeetCode中等到难题（数组、树、动态规划），用HackerRank和Chime（Amazon VO工具）练手，试试边写代码边讲思路。系统设计得懂高并发场景，比如订单或推荐系统，研究DynamoDB、SQS。行为题准备3-5个STAR故事，紧扣Amazon的16条领导力原则，像“客户至上”。
Amazon VO 流程
简历筛选：简历筛选通过后，HR 会简单沟通你与岗位的匹配度，比如问你为什么选择亚马逊、为什么投递这个岗位，让你简单介绍过去的工作经历、之前的薪资待遇等，也会简单介绍岗位背景及后续面试流程。
OA：在 HackerRank平台进行，时长 90 分钟，包含 2 道算法题，SDE岗位还有工作模拟和性格测试。
技术电面：一轮，时长 45 分钟，使用的Amazon Chime白板编程，要求解答算法问题。
VO Loop：共 4 – 5 轮。其中 2 轮编码面试，考查算法与代码能力；1 轮系统设计面试，评估系统架构设计水平；1 – 2 轮行为面试，依据领导力原则展开提问。面试过程中可能有 Bar Raiser 参与把控面试质量。
面试真题全还原｜算法 + 系统设计 + 行为题
这次面试主要包括三道题，分别覆盖了算法、系统设计和 Amazon 风格的行为题。每题我都附上了自己的解题思路或参考回答，适合准备 tech 岗的同学参考。
Round 1
BQ + Coding 感觉这一轮比较看重BQ，先是围绕LP，重点考了Customer Obsession Ownership。
BQ：
- Why Amazon?
- Tell me about a time you failed at work. What did you learn from it?
- Tell me about a challenge you faced. What was your role & the outcome?
Coding：这轮提出的是一道二叉树遍历的题目（Leetcode 原题或相似变种）。
题目核心是给定一个二叉树的根节点root，要求实现Zigzag (锯齿形) 层序遍历。这其实就是 Leetcode 103. Binary Tree Zigzag Level Order Traversal的原题。面试官问思路时，我的第一反应是中序遍历。 在意识到中序不对的瞬间，我又改口到应该用后序遍历 (Postorder)。面试官苦笑着表示其实一开始的中序遍历思路，如果能改成按层处理，勉强算个起点，但更直接的标准解法是用队列进行BFS)。
Round 2
Round 2是Bar Raiser (LP + Coding) 传说中的Bar Raiser，确实更难。 LP重点是Learnand Be Curious+Deliver Results(交付结果）。
Coding：面试官给的是一道课程依赖验证题，要求设计函数检测e-learning平台的课程目录合法性。我的思路是通过双维度检测算法对缺失课程进行检测。 然后通过循环依赖检测（拓扑排序）来构建图和入度字典。建图方向按照被依赖课 → 依赖课进行设计。最后进行整合验证就可以，主要考代码设计逻辑性和代码可维护性，整体代码量挺大的，感觉这轮是拉开候选人差距的关键。
Round 3
Round 3 主要考LP+系统设计，LP重点:Earn Trust + Have Backbone。 系统设计题是要求考虑扩展性、可靠性和高可用性。 这轮考的就是能不能在复杂场景里把系统设计完整、全面。
系统设计题：Amazon 推荐系统
题目描述：
设计一个电商推荐系统，要求能支撑亿级用户和商品，具备低延迟、高相关性。比如当用户浏览手机时，要能推荐相应配件或类似手机。
我的解题思路如下：
架构部分：
- 用户行为数据用 DynamoDB 存
- 商品索引用 ElasticSearch 建立
- 异步处理推荐任务用 SQS
- 热门推荐结果用 Redis 缓存
流程设计：
用户发送请求 → API Gateway 接收 → 推荐服务调用 ES 获取候选商品 → 查询用户历史行为 → 综合打分后返回推荐列表
关键点总结：
- 推荐算法层我用了协同过滤（item-based）
- 系统扩展性靠数据库分片
- 延迟控制靠缓存和异步队列
时间复杂度：查询约 O(log n)，缓存命中则 O(1)
Round 4
Round 4 主要是BQ + Coding。
1. Tell me about a time you failed/The biggest mistake you made.
2. Take a risk, or do not have much time, to make a decision/ Tellme about a time when you had to work on a project with unclear responsibilities.
3. Most challenging/proudest project/Tell me a time you solved a conplex problem
OOD：设计一个贷款网站，根据用户的偏好为其寻找贷款，一旦用户点击贷款链接，他们将被重定向到外部网址。 重点：API设计，数据库设计，我辅助提到了使用算法/哈希分片的方式进行数据分片，使用 SHA-1 Follow up：如何处理大量请求？
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