在准备 Amazon Applied Scientist 的 VO（Virtual Onsite）面试时，考生需要注意其面试形式、内容结构和评估标准与传统软件开发工程师（SDE）有所不同。Applied Scientist 的面试更注重候选人在机器学习、统计建模、科研能力以及解决现实业务问题中的综合应用能力。整场面试一般包含四到五轮，每轮大约45到60分钟，覆盖算法建模、编程实现、项目理解、产品思维以及行为问题（Amazon Leadership Principles）的考察。

第一轮通常是关于机器学习或统计建模的技术面试。面试官会给出一个现实中的建模场景，比如如何构建一个用于点击率预测的模型，或者如何在数据偏倚情况下做模型评估。你需要展示对模型假设、特征选择、训练流程、评估指标的理解，以及你如何在数据质量受限或噪声较多的情况下做出合理选择。常见问题包括逻辑回归为何失败、如何处理imbalanced data、如何选择合适的损失函数、模型过拟合的原因及解决方案等。

第二轮通常是编码能力考察，类似 SDE 面试。这一轮的问题与 LeetCode Medium 到 Hard 难度相当，常出现的题型包括数组处理、哈希表、字符串处理、树与图的遍历、动态规划等。Applied Scientist 的编程题也可能涉及对数据结构操作的优化，因此建议使用 Python 或 Java 这类主流语言，并熟练掌握其内置库和时间复杂度分析。

第三轮可能是一个case study或者以ML系统设计为核心的讨论。面试官可能给出一个实际问题场景，比如如何设计一个欺诈检测系统，或者如何构建一个多模型推荐系统。你需要考虑数据获取、预处理、特征工程、模型选择、评估指标、上线部署、模型反馈等完整流程。这一轮更像是一个open-ended的问题，强调解决问题的能力、trade-off 分析和现实可行性。

行为面试是 Amazon VO 中必不可少的一环，重点在于Leadership Principles的体现，尤其是“Customer Obsession”“Deliver Results”“Dive Deep”“Are Right, A Lot”等。在这一部分，建议使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）来组织你的答案。你需要提前准备几段具体事例，展示你在科研、数据分析、跨团队协作、危机应对中的行为表现，并始终围绕客户价值与科学方法展开叙述。

除了上述技术和行为考察，Amazon 的 VO 通常还包含一个 Bar Raiser 环节，面试官可能会提出跨领域的问题，评估你的抽象建模能力、学习能力和在不熟悉领域下的推理与沟通能力。这一轮的目标是确保你在文化契合度和潜力上具备长期发展能力。

面试前的准备建议包括：熟练掌握常用的ML方法及其优缺点，精通Python编码能力并准备高频题目，回顾自己做过的科研或工业项目，总结其中的动机、挑战、技术路径和实际影响。同时，对Amazon的14条Leadership Principles有深入理解并准备真实事例加以支撑。建议使用Amazon官方“Loop interview guide”进行针对性演练。