Amazon 面接の質問

リーダーシップ・プリンシプルの一覧はすでに読んだはずですが、壁に貼ってあるポスターのように聞こえたかもしれません。この節では、面接官が実際にそれをどう使っているかを説明します。それは表現から想像するよりずっと具体的です。ループ内の各面接官には原則のサブセットが割り当てられ、あなたがそれを示した証拠を書面で残して部屋を出なければなりません。

この割り当てがあるからこそ、同じループが繰り返しに感じられることがあります。ある面接官はCustomer ObsessionとOwnershipを探り、別の面接官はDive DeepとBias for Actionを探るため、大まかに似た領域について別のエピソードを求められます。お気に入りの一つではなく、六つから八つの異なるエピソードを用意し、どのエピソードがどの原則に使えるかを把握しておきましょう。

• Customer Obsession。ロードマップではなく顧客から出発して下した決断。
• Ownership。自分の職務範囲外でも、壊れていたから自分から引き受けたこと。
• Dive Deep。生データまで掘り下げ、サマリーが隠していたものを見つけた問題。
• Have Backbone; Disagree and Commit。異議を唱えて押し切られたが、それでも実行し切った経験。

言い回しは面接官によって変わりますが、パターンはループや職位を超えて繰り返されます。

• 自分の担当範囲外で重要なことを引き受けた経験について教えてください。
• 上司や同僚と意見が対立した経験を教えてください。あなたはどう対応しましたか？
• これまで取り組んだ中で最も複雑だった問題について教えてください。根本原因をどう突き止めましたか？
• 不完全なデータで意思決定をしなければならなかった例を挙げてください。
• 失敗した経験や締め切りを守れなかった経験について教えてください。その後何が変わりましたか？
• 品質を損なわずにプロセスを簡素化したりコストを削減したりした経験を教えてください。

質問そのものより深掘りの追加質問を想定しておきましょう。エピソードのあと、面接官はあなた自身の具体的な貢献は何だったか、数字は前後でどう変わったか、今ならどう違うやり方をするか、チームメイトはそれについて何と言うかを聞いてきます。四回の深掘りに耐えられない話は、借り物のように聞こえてしまいます。

STARを使いますが、Amazon が重視する配分で使いましょう。状況は短く、タスクは一文で済ませ、時間の大半は一人称で語る行動に割き、結果には数字を入れます。「レイテンシを改善しました」では不合格です。「読み込み型キャッシュを追加してp99レイテンシを800msから210msまで削減し、その効果はPrimeのトラフィックでも維持された」なら合格です。

シニアポジションに応募しているサプライチェーンアナリストを例に考えてみましょう。彼女は需要予測を修正した話をし、次の順番で質問されました。自分自身のモデル変更は何だったか、なぜ二つの代替案よりその方法を選んだのか、以前のエラー率はどれくらいだったか、そしてトラフィックが三倍になったときに最初に壊れたのは何かです。彼女は数字を持っていたので、話は成立しました。二つ目の話には数字がなく、面接官は一分足らずで次に進みました。

これを声に出して練習することは、ほとんどの候補者が飛ばしてしまう部分です。 /mock-interview ページでAI面接官相手に深掘りのプレッシャーを練習できます。文章にした話と口頭で話す話の違いが表れるのはここです。

音声を伴うビデオラウンドでは、SubcueAI が面接官の質問を文字起こしし、あなたの側に構成の提案を表示します。macOS と Windows のデスクトップオーバーレイ、あるいは Chromium ブラウザ拡張機能のサイドパネルのいずれかです。会議にボットが参加することはなく、会議ページに何かが注入されることもありません。行動面接ラウンドでは、有用な出力は台本ではなく、問われている原則に合う自分自身のどのエピソードを使うかというリマインドです。数字はあくまで自分自身のものである必要があります。

正直に言うと、二つの限界があります。技術面接ラウンドが画面監視や試験監督付きのコーディングプラットフォームに移った場合、ライブ支援は対象外となり、そのラウンドは自分自身のスキルだけで臨むべきです。画面共有を求められた場合、画面上のものはすべて見えてしまいます。大手企業がループをどう構成しているかについては企業別面接トピックに詳しく、職種別の質問集は質問集トピックにまとめられています。