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Senior @ Meta
UCSD博士毕业,前Pinterest senior MLE。在CVPR、ECCV等顶级学术会议上以第一作者身份发表过十余篇论文。研究方向集中在可解释的人工智能和鲁棒模型架构的研究。对MLE的面试技巧和得分点了如指掌,培训了团队内的数十名新同事。
Luke P
Senior @ 谷歌
前谷歌高级软件开发工程师,精通分布式系统、云计算和大规模数据处理。在顶级技术会议KubeCon和Google Cloud Next上发表多篇技术报告。专注于提升系统的可扩展性和可靠性。在Github上发布了System Design面试手册,收获上千 🌟
L6 @ Amazon
前 Amazon 工程老兵,长期深耕SDN核心系统研发。专注于提高系统的可扩展性、可靠性和成本效率。在服务治理、网络系统、事件驱动架构方面有丰富的实战经验。专做 Amazon 和 Meta 的 SDE 面试辅助,一年内帮助候选人成功斩获超过 30 个 L5和 L6 offer。
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面试背景
原定在两周前进行的面试,不知什么原因被 HR 临时 reschedule 到了上周五。整个流程是非常标准的三轮 back-to-back:一轮纯 coding、一轮纯 BQ、最后一轮 coding + BQ 结合。面试节奏不快,整体体验还算顺畅,但能明显感受到这是一个 specialized team 的招人需求 ——他们希望新人入组后能迅速落地贡献。
第一轮:算法
第一轮是位国人老哥,气氛轻松。题目两道,都是常规题型。第一题是经典的 Longest Substring Without Repeating Characters,滑动窗口模板题。用两个指针维护窗口边界,同时用 HashSet 追踪窗口内字符是否重复即可。第二题稍有新意:给定一个字符串和若干长度相同的单词,要判断能否从每一列取一个字符组成目标串。解法是先预处理每列每个字符的频次,再用动态规划计算前 i 个字符能否由前 j 列组成,逻辑比较工整。最后几分钟他突然问了我简历上和他们组 stack 重合的部分,比如 AWS 服务、分布式任务调度框架等,看得出他们非常在意能否即刻上手的匹配度。这一轮技术氛围不错,但暗含一个信号:不仅考算法,更考项目落地相关度。
第二轮:Manager 向的 BQ
第二轮是位俄罗斯籍的 SDE Manager,全程非常友好。他的小孩还在镜头前打了个招呼,气氛一下就放松了许多。BQ 题都很常规,比如 “disagree with a teammate”、“tight deadline”、“deliver with limited resources”。我回答时都结合了具体技术情境,比如系统瓶颈、deadline tradeoff 等细节。他没有深挖 follow-up,而是主动帮我总结答案亮点,补充他想要听到的点。能感觉到他关注的是思考框架与合作态度,而非技术细节的刁钻追问。这一轮整体体验最好,也可能是最能体现团队文化的一轮。
第三轮:Coding + BQ 混合
第三轮是位印度女 senior SDE,表情全程严肃但沟通客观。她的 BQ 问得非常 textbook:“a time when you failed”、“constructive feedback from others”。我在回答中提到了一个分布式锁相关的项目失误,正好击中她的兴趣点,后续的 follow-up 聊得很顺。Coding 部分出了个老题——LRU Cache。手写双向链表 + HashMap 的解法即可,但她会追问时间复杂度、edge case、并发情境等,显然是想看实现细节的严谨性。整体气氛略紧张,但交流专业且高效。
总体印象
整场面试下来,感觉这是一个 AWS 内部偏 specialized 的工程团队,技术深度要求不算极端,但非常看重落地能力和项目背景的贴合度。第一轮考察基本功,第二轮关注沟通与执行,第三轮验证代码细节与问题意识。如果后续有 offer,大概率是希望新人能迅速上手生产环境、参与真实业务模块,而不是从零开始 ramp-up。
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