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
Amazon VO有4-5轮，约4小时，考验编码、系统设计和行为表现。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：我的岗位HR 倾向有电商、云服务或分布式系统相关经验的候选人。会提前沟通个30 分钟电话沟通，了解背景及求职目标。
OA：在 HackerRank平台进行，时长 60 – 90 分钟，包含 2 – 3 道算法题，部分岗位可能增设工作风格测试。
技术电话面试：一轮，时长 45 分钟，使用的Amazon Chime白板编程，要求候选人解答算法问题。
VO：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。
一、算法题：订单优先级排序
题目描述：
给定一个订单列表，每个订单包含 id、优先级（priority）和下单时间（time），要求按照以下规则对订单排序：
- 先按优先级从高到低
- 如果优先级相同，再按下单时间从早到晚
最终输出排序后的订单 id 列表
示例：
[
{id: "o1", priority: 2, time: "2025-01-01"},
{id: "o2", priority: 2, time: "2025-01-02"},
{id: "o3", priority: 1, time: "2025-01-01"}
]
输出
["o1", "o2", "o3"]
解题思路：
直接使用 Python 内置的 sorted 函数，自定义排序规则即可。先按 -priority 排，再按 time 升序。整体复杂度是 O(n log n)，逻辑清晰，写起来也不长。
二、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)
三、行为题：客户至上
题目描述：
Amazon 非常看重“客户至上”的价值观，这题让我分享一次我主动为客户解决问题、提升体验的经历。
我的参考回答（STAR）：
情境：
当时我们负责的电商页面加载特别慢，用户反馈已经影响下单体验。
任务：
尽快定位问题并优化性能，提高客户满意度。
行动：
我第一时间查日志，发现数据库查询特别慢。之后优化了 SQL 索引结构，并联合团队加了缓存机制。同时我们做了前端懒加载，提升首屏速度。
结果：
页面加载时间缩短了约 30%，客户满意度调查中的好评率提升了 15%。这次优化也被团队作为技术分享的案例留档。
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