Amazon在北美市場競爭超激烈，2025年Amazon SDE崗位成功率僅2-4%！ 別慌，Amazon VO雖然嚴格，但準備充分就能脫穎而出！ Programhelp已助數百留學生拿下大廠Offer！ 這篇文章我們來詳析Amazon VO，送上亞麻面經和實用建議，幫你信心滿滿沖向Offer！
Amazon VO 准备工作
簡歷通過後，會進入第一輪正式面試-直屬經理(linemanager)面試是時長 45-60 分鐘，會針對簡歷過往經歷進行詳細溝通，主要圍繞簡歷問基本的行為面試題(behavior question)，通過一面後，會預約群面(loop 面試)時間，群面會提供時間段選擇。
Amazon VO有4-5輪，約4小時，考驗編碼、系統設計和行為表現。 NG則為3輪，new gard沒有系統設計輪次，技術崗要多刷LeetCode中等到難題（數組、樹、動態規劃），用HackerRank和Chime（Amazon VO工具）練手，試試邊寫代碼邊講思路。系統設計得懂高並發場景，比如訂單或推薦系統，研究DynamoDB、SQS。行為題準備3-5個STAR故事，緊扣Amazon的16條領導力原則，像“客戶至上”。
Amazon VO 流程
簡歷篩選：簡歷篩選通過後，HR 會簡單溝通你與崗位的匹配度，比如問你為什麼選擇亞馬遜、為什麼投遞這個崗位，讓你簡單介紹過去的工作經歷、之前的薪資待遇等，也會簡單介紹崗位背景及後續面試流程。
OA：在 HackerRank平台進行，時長 90 分鐘，包含 2 道算法題，SDE崗位還有工作模擬和性格測試。
技術電面：一輪，時長 45 分鐘，使用的Amazon Chime白板編程，要求解答算法問題。
VO Loop：共 4 – 5 輪。其中 2 輪編碼面試，考查算法與代碼能力；1 輪系統設計面試，評估系統架構設計水平；1 – 2 輪行為面試，依據領導力原則展開提問。面試過程中可能有 Bar Raiser 參與把控面試質量。
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 感覺這一輪比較看重BQ，先是圍繞LP，重點考了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：這輪提出的是一道二叉樹遍歷的題目（Leetcode 原題或相似變種）。
題目核心是給定一個二叉樹的根節點root，要求實現Zigzag (鋸齒形) 層序遍歷。這其實就是 Leetcode 103. Binary Tree Zigzag Level Order Traversal的原題。面試官問思路時，我的第一反應是中序遍歷。 在意識到中序不對的瞬間，我又改口到應該用後序遍歷 (Postorder)。面試官苦笑著表示其實一開始的中序遍歷思路，如果能改成按層處理，勉強算個起點，但更直接的標準解法是用隊列進行BFS)。
Round 2
Round 2是Bar Raiser (LP + Coding) 傳說中的Bar Raiser，確實更難。 LP重點是Learnand Be Curious+Deliver Results(交付結果）。
Coding：面試官給的是一道課程依賴驗證題，要求設計函數檢測e-learning平台的課程目錄合法性。我的思路是通過雙維度檢測算法對缺失課程進行檢測。 然後通過循環依賴檢測（拓撲排序）來構建圖和入度字典。建圖方向按照被依賴課 → 依賴課進行設計。最後進行整合驗證就可以，主要考代碼設計邏輯性和代碼可維護性，整體代碼量挺大的，感覺這輪是拉開候選人差距的關鍵。
Round 3
Round 3 主要考LP+系統設計，LP重點:Earn Trust + Have Backbone。 系統設計題是要求考慮擴展性、可靠性和高可用性。 這輪考的就是能不能在復雜場景裡把系統設計完整、全面。
系統設計題：Amazon 推薦系統
題目描述：
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
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