Amazon BIE Intern VO 面经分享 | 两轮详解 + LP 与 SQL 深度分享(2026)

最近亚麻 BIE Intern 面试确实在放量,这边刚帮学员辅面完一套比较典型的 VO 流程,整体节奏还是熟悉的“两轮各1小时”,但细节上越来越考察深度,这篇会对正在冲刺 Amazon BIE Intern VO 的同学会很有参考价值。

Amazon BIE Intern VO 面经分享 | 两轮详解 + LP 与 SQL 深度分享(2026)

Amazon BIE Intern VO Timeline

先说 timeline,给大家一个参考:
9/29 投递 → 2/6 OA → 2/26 连续两轮 VO → 3/6 收到 offer
周期不算短,但推进还算稳定。

第一轮:BQ + SQL

这一轮其实是很多人最容易掉坑的一轮,因为它是“行为面 + 技术验证的结合。

BQ部分

面试官问的问题都很标准,但重点在“追问深度”:

  • 描述一次你需要深入研究(Dive Deep)来解决问题的经历
  • 分享一次你重构流程(Ownership)来重新建立信任的经历

这里不是讲故事,而是要讲:你是怎么拆问题 → 用了哪些数据 → 如何验证 → 最终impact

很多人会卡在“讲了过程,但没有体现决策逻辑”。

SQL部分

題目是:

编写一个查询,返回 2017 年 12 月按国家/地区细分的订单总数和总销售额

核心考點:

  • 时间筛选(date filter)
  • group by 国家
  • count + sum
  • 多表 join(orders + customers / region)

follow-up:

  • 为什么你用 JOIN?
  • 你认为这个 JOIN 能保证数据完整吗?

这一段其实是在考:你是否理解数据来源(data lineage),是否知道 inner join / left join 的区别,有没有考虑数据缺失或重复。

很多人 SQL 写对了,但解释不清楚 join 逻辑,直接减分。

第二轮:纯 BQ

第二轮完全是行为面,但难度反而更高,因为会一直追问。

常見問題:

  • 为什么选择 Amazon?为什么是 BIE?
  • 当你项目做得很好时,你是如何“赢得信任”的?
  • 描述一个复杂项目
  • 你如何用数据影响业务决策?

典型延伸:

  • tell me something not on your resume
  • 最自豪的 project

这一轮的核心不是“有没有经历”,而是:你的表达是否体现 Amazon LP(尤其是 Ownership / Earn Trust / Dive Deep)

面经补充

同一批 VO 里也有另一种结构:

第一轮:case + 2个LP(Dive Deep / Ownership)
第二轮:SQL coding + BQ混合

说明现在 BIE 面试越来越“灵活组合”,但本质没变:SQL + 数据理解 + LP表达能力 三件套。

寫在最後

最近在准备 Amazon Intern VO 的同学真的明显变多,我们刚帮几位学员辅面完,发现今年越来越注重 SQL 解释深度和 Amazon LP 的体现。

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Jory Wang Amazon資深軟體開發工程師
Amazon 資深工程師,專注 基礎設施核心系統研發,在系統可擴充套件性、可靠性及成本最佳化方面具備豐富實戰經驗。 目前聚焦 FAANG SDE 面試輔導,一年內助力 30+ 位候選人成功斬獲 L5 / L6 Offer。
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