Amazon 면접은 얼마나 어려운가?

알고리즘 문제를 계속 풀어왔는데도 여전히 준비가 부족하다고 느낀다면, 그 직감은 맞다. 이 절에서는 그 추가적인 어려움이 무엇으로 이루어져 있는지 설명한다. 문제 자체가 원인이 아니기 때문에, 문제를 더 많이 푼다고 해결되지 않는다.

Amazon은 구조화된 면접 루프를 운영한다. 면접관들은 살펴볼 특정 Leadership Principles를 배정받고, 대화 중에 세부적인 메모를 남기며, 그 메모는 이후 디브리핑에서 서로 비교된다. 여기서 두 가지 결과가 나온다. 그 자리에서는 괜찮게 들렸던 이야기도 결정과 결과가 없으면 서면상으로는 빈약하게 보이고, 같은 이야기를 두 라운드에서 서로 다른 세부 내용으로 말하면 메모를 비교할 때 곧바로 드러난다.

또 다른 어려움의 원인은 행동 면접 기준이 기술 라운드에도 적용된다는 점이다. 코딩 문제를 깔끔하게 풀었더라도 매니저와 의견이 달랐던 경험을 설명하지 못하는 지원자는, 순수한 기술 면접이라면 결코 평가되지 않았을 요소에서 실패한 것이다.

Bar Raiser는 채용팀 외부에서 온, 이 역할을 위해 훈련된 면접관으로, 당신이 그 레벨에 있는 기존 인원들의 평균을 끌어올리는지를 판단하는 것이 그들의 임무다. 그들은 팀이 이번 분기에 인원이 필요한지를 평가하는 것이 아니며, 채용 매니저가 원하는 채용도 막을 수 있다.

실무적으로 이는 당신의 결과를 결정하는 사람이 그 자리를 채우는 데 아무런 이해관계가 없다는 뜻이다. 시급함은 도움이 되지 않고, 매니저와의 친분도 도움이 되지 않는다. 도움이 되는 것은 기록되어 당신을 한 번도 만난 적 없는 사람이 읽어도 무너지지 않는 증거다.

보통은 누가 그 면접관인지 알 수 없으며, 그것은 중요하지 않다. 모든 라운드를 나중에 낯선 사람이 읽는다고 생각하고 답하라. 실제로 그렇기 때문이다.

작업을 나누어 보라. 기술적인 절반은 익숙한 부분이다: 자료구조, 알고리즘, 그리고 미드레벨 이상이라면 시스템 설계까지. 떨어진 지원자 대부분은 여기서 실패한 것이 아니다.

행동 면접 절반에는 Leadership Principles 전반에 걸쳐 매핑된 여덟에서 열두 개의 이야기가 필요하며, 각각에는 상황, 본인이 직접 내린 결정, 그리고 측정 가능한 결과가 들어가야 한다. 하나의 프로젝트에서 서로 다른 각도로 두세 개의 이야기를 뽑아낼 수도 있다. 결과가 숫자로 존재한다면 반드시 적어두어라. 후속 질문은 대개 정확히 그 숫자를 요구하기 때문이다.

그다음에는 소리 내어 연습하라. 경력이 아홉 해인 백엔드 엔지니어가 훌륭한 메모를 작성해 놓고도 첫 연습에서 막힌 적이 있는데, 이야기를 읽는 것과 후속 질문 속에서 말하는 것은 서로 다른 능력이기 때문이다. /mock-interview 에서의 두 주간 구두 연습은 한 달 더 읽는 것보다 전달 방식을 더 크게 바꿔놓았다. 루프 전체를 단계별로 보여주는 그림은 /answers/topic/company-interviews 에 있다.

대부분은 네 가지 패턴으로 설명되며, 그중 어느 것도 지능과는 관련이 없다.

• 결정이 없는 이야기. 자신이 무엇을 선택했는지가 아니라 팀이 무엇을 했는지를 설명하는 경우다. 메모에는 결국 당신의 이름과 연결되는 증거가 남지 않는다.
• 결과가 없다. 프로젝트가 출시된 시점에서 끝나는 이야기로, 그것이 효과가 있었는지에 대한 언급이 없다.
• 소재 고갈. 같은 프로젝트를 네 라운드에서 재사용하는 것으로, 개별 면접관은 눈치채지 못해도 디브리핑에서는 드러난다.
• 침묵 속 문제 해결. 사고 과정을 말로 설명하지 않고 코딩 문제를 풀어나가서, 면접관이 적을 것이 아무것도 남지 않게 된다.

능력 있는 엔지니어도 능력과는 무관한 이유로, 즉 팀 적합성이나 그날 패널의 구성 같은 이유로 이곳에서 탈락한다는 점도 분명히 말할 가치가 있다. 준비는 확률을 바꾸지만 그것을 확정 짓지는 않으며, 탈락이 당신의 능력에 대한 판결은 아니다.