Amazon sde面试回忆版, 比之前都难
Amazon sde面试回忆版, 比之前都难 (English Translation Coming Soon)
现在Amazon的SDE面试，难度和之前相比已经不是一个量级。
算法题从Medium到Hard+：以前，Amazon的算法面试主要围绕LeetCode的Medium难度题目，比如Two Sum, Merge Intervals这类。现在，面试中直接出现Hard难度的题目是家常便饭，而且往往会结合Amazon的业务场景进行改造。比如，以前可能会问“Find K Closest Points to Origin”，现在会变成“Given a list of warehouses and customer locations, find the K closest warehouses to fulfill an order”，需要你考虑的不仅仅是欧几里得距离，可能还有运输成本、库存等因素。
系统设计从通用模型到真实业务：过去的系统设计题，像“Design a URL shortener”这种经典题还能应付。但现在，面试官会直接让你设计Amazon生态系统的一部分，比如“Design the backend for Amazon’s order processing system”或者“Design a service that handles Prime Video’s real-time streaming Data”。你需要对分布式系统的各个组件，如消息队列（SQS）、数据库（DynamoDB）、缓存（ElastiCache）有深入的理解，并且能够清晰地阐述如何在AWS上实现高可用和高扩展性的架构。
行为面试从讲故事到挖细节：对LPs的考察是Amazon面试的核心，这一点没变，但考察的深度变了。以前，你准备一个关于“Ownership”的故事可能就够了。现在，面试官会针对一个LP，让你提供2-3个不同的例子，并且对每个例子的细节进行深挖：“What was the exact outcome? What were the metrics you used to measure success? What was the feedback from your stakeholders? If you could do it again, what would you do differently?” 他们希望看到你将LPs融入日常工作的思维习惯，而不是临时编造的故事。
技术题目深度解析
算法题
-
Design an Algorithm to find the shortest path for a delivery truck that needs to visit a set of locations on a map with real-time traffic data. 解析：这道题远不止是简单的Dijkstra或A算法。面试官期待你讨论如何对图进行建模，其中节点是地点，边的权重是动态变化的（受实时交通影响）。你需要讨论如何获取和更新交通数据，如何选择合适的启发式函数（heuristic）用于A算法，以及在数据量巨大的情况下，如何进行优化，比如使用Contraction Hierarchies或Transit Node Routing等更高级的算法。这考察的是你将理论算法应用到复杂现实世界问题的能力。
-
Given a stream of customer reviews, design a system to detect and filter out fake reviews in real-time. 解析：这道题结合了算法和系统设计。你需要从特征工程开始，讨论哪些特征可以用来识别虚假评论（比如评论者的历史行为、评论的文本特征、发布时间分布等）。然后，你需要选择合适的机器学习模型，比如Logistic Regression, SVM, 或者更复杂的LSTM/BERT模型来处理文本。最后，你需要设计一个能够处理高吞吐量数据流的系统架构，包括数据摄入、特征提取、模型推理和结果处理的整个pipeline。
-
You are given a set of items, each with a weight and a value. Determine the number of different combinations of items that can be carried in a knapsack of a given capacity. 解析：这是一个经典的组合优化问题，是背包问题的变体。标准的动态规划解法可以解决，但面试官会继续追问。如果物品数量非常大怎么办？如果物品的重量或价值是浮点数怎么办？他们想考察你对DP解法的深刻理解，包括其时间空间复杂度的瓶颈，以及是否能想到用其他方法，比如meet-in-the-middle或者近似算法来处理更大规模的问题。
系统设计题
- Design the system that generates personalized product recommendations on the Amazon.com homepage. 解析：这是一个大规模机器学习系统设计题。你需要覆盖以下几个方面： 数据收集：需要哪些数据？（用户浏览历史、购买历史、搜索查询、用户画像等）。数据如何收集？（客户端打点、后端日志）。 模型选择：推荐算法有哪些？（协同过滤、基于内容的推荐、深度学习模型如Wide & Deep）。你需要讨论不同模型的优缺点以及如何结合使用（Hybrid Model）。 系统架构：如何实现一个支持亿级用户和千万级商品的推荐系统？你需要设计一个离线训练（Batch Training）和在线推理（Real-time Inference）的架构。离线部分负责模型的训练和更新，在线部分负责接收用户请求，快速返回推荐结果。你需要详细讨论数据存储、特征服务、模型服务、A/B测试框架等模块。 延迟和吞吐量：如何保证在100毫秒内返回推荐结果？你需要讨论缓存策略（多级缓存）、服务的水平扩展、CDN的使用等。
行为面试题
- Tell me about a time you had to simplify a complex process. What was the outcome? 解析：这道题考察的是“Invent and Simplify”的LP。一个好的答案不应该只是做了一些小的改进。你需要展示你从根本上重新思考了一个流程，并提出了一个颠覆性的简化方案。例如，你发现团队的部署流程需要手动操作十几个步骤，耗时半天且容易出错。你通过引入CI/CD工具和编写自动化脚本，将整个流程简化为一键部署，时间缩短到10分钟，并且将部署失败率降低了90%。在回答时，要用STAR方法（Situation, Task, Action, Result），并用具体的数字来量化你的成果，展示你为团队和公司带来的价值。
