Mga Tanong sa Interview sa Amazon

Nabasa mo na ang listahan ng Leadership Principles at malamang na parang poster sa dingding lang ang tunog nito. Ipinapaliwanag ng seksyong ito kung ano talaga ang ginagawa ng mga interviewer sa mga ito, na mas kongkreto kaysa sa iminumungkahi ng pagkakasabi. Ang bawat interviewer sa iyong loop ay binibigyan ng subset ng mga prinsipyo at kailangang umalis sa kwarto na may nakasulat na ebidensya na ipinakita mo ang mga ito.

Ang pagbabahaging iyon ang dahilan kung bakit maaaring makaramdam ng pag-uulit ang parehong loop. Naghahanap ang isang interviewer ng Customer Obsession at Ownership, naghahanap naman ang isa pa ng Dive Deep at Bias for Action, kaya hihingan ka ng ibang kuwento tungkol sa halos magkatulad na larangan. Maghanda ng anim hanggang walong magkakaibang kuwento sa halip na isang paborito, at alamin kung aling mga prinsipyo ang mapaglilingkuran ng bawat kuwento.

• Customer Obsession. Isang desisyon na ginawa mo na nagsimula mula sa customer, hindi sa roadmap.
• Ownership. Isang bagay na wala sa job description mo na kinuha mo dahil sira ito.
• Dive Deep. Isang problema kung saan pumunta ka sa raw data at natagpuan mo ang itinatago ng summary.
• Have Backbone; Disagree and Commit. Isang beses na tumutol ka, natalo, at pinatupad pa rin.

Nagbabago ang pagkakasabi depende sa interviewer, pero paulit-ulit ang mga hugis sa iba't ibang loop at level.

• Sabihin mo sa akin ang tungkol sa isang beses na nagsagawa ka ng mahalagang bagay na wala sa iyong lugar ng responsibilidad.
• Ilarawan ang isang beses na hindi kayo nagkasundo ng iyong manager o katrabaho. Ano ang ginawa mo?
• Sabihin mo sa akin ang tungkol sa pinakakumplikadong problema na nagtrabahuhan mo. Paano mo natagpuan ang ugat na dahilan?
• Magbigay ng halimbawa ng isang beses na kailangan mong gumawa ng desisyon na may hindi kompletong data.
• Sabihin mo sa akin ang tungkol sa isang beses na nabigo ka o nalampasan mo ang deadline. Ano ang nagbago pagkatapos?
• Ilarawan ang isang beses na pinasimple mo ang isang proseso o binawasan ang gastos nang hindi nasisira ang kalidad.

Umasa nang higit pa sa mga follow-up kaysa sa mismong mga tanong. Pagkatapos ng iyong kuwento, tatanungin ka ng mga interviewer kung ano talaga ang iyong ambag, ano ang mga numero bago at pagkatapos, ano ang gagawin mong iba, at ano ang sasabihin ng iyong mga katrabaho tungkol dito. Ang kuwentong hindi makakaligtas sa apat na follow-up ay parang hiniram lang.

Gamitin ang STAR, pero timbangin ito ayon sa paraan ng pagtimbang ng Amazon: maikling sitwasyon, isang pangungusap para sa gawain, karamihan ng iyong oras sa action sa first person, at resulta na may numero. Bagsak ang "Pinabuti namin ang latency." Pasado ang "Binawasan ko ang p99 latency mula 800ms patungong 210ms sa pamamagitan ng pagdaragdag ng read-through cache, na nanatili kahit sa Prime traffic."

Isipin ang isang supply chain analyst na nagi-interview para sa senior na papel. Nagdala siya ng kuwento tungkol sa isang forecasting fix at tinanong siya, ayon sa pagkakasunod-sunod, kung ano ang sarili niyang pagbabago sa modelo, bakit niya pinili ang paraang iyon kaysa sa dalawang alternatibo, ano ang error rate dati, at ano ang unang nasira nang tumaas nang tatlong ulit ang volume. May mga numero siya, kaya nanatiling matatag ang kuwento. Walang numero ang kanyang ikalawang kuwento, at lumipat na sa iba ang interviewer sa loob lang ng isang minuto.

Ang pag-eensayo nito nang malakas ang bahaging kadalasang nililiktawan ng mga kandidato. Maaari mong isanay ang presyon ng mga follow-up laban sa isang AI interviewer sa pahinang /mock-interview, kung saan lumalabas ang pagkakaiba ng isang nakasulat na kuwento at ng isang binigkas.

Sa panahon ng isang binigkas na video round, ini-transcribe ng SubcueAI ang tanong ng interviewer at nagpapakita sa iyong panig ng isang iminumungkahing istruktura, maging sa desktop overlay sa macOS at Windows o sa side panel ng Chromium browser extension. Walang meeting bot na sumasali sa tawag, at walang naii-inject sa pahina ng meeting. Para sa behavioral na rounds, ang kapaki-pakinabang na output ay isang paalala kung alin sa sarili mong mga kuwento ang bagay sa prinsipyong sinusuri, hindi isang script; ang mga numero ay kailangan pa ring sa iyo.

May dalawang tapat na limitasyon. Kung lumipat ang isang technical round sa isang screen-monitored o proctored na coding platform, wala sa saklaw ang live na tulong at dapat mong ituring ang round na iyon gamit lang ang sarili mong kakayahan. Kung hinihiling sa iyong i-share ang iyong screen, makikita ang lahat ng nasa screen mo. Higit pa tungkol sa kung paano inaayos ng mga malalaking employer ang kanilang mga loop ay nasa paksang company interviews, at ang mga set ng tanong na tukoy sa role ay nakatipon sa ilalim ng question banks.