Amazon 如何面試資料工程師

作者 Aaron Cao · 更新於

Amazon 如何面試資料工程師
Amazon 的流程始於 30 至 45 分鐘的電話初篩,通常由招募人員或用人主管進行;最後則是四至六場各 45-60 分鐘的循環面試,其中包括 Bar Raiser。整套流程以 16 項 Leadership Principles 為核心,並要求採用 STAR 形式回答。以下說明這對資料工程師意味著什麼。
Amazon 的流程始於 30 至 45 分鐘的電話初篩,通常由招募人員或用人主管進行;最後則是四至六場各 45-60 分鐘的循環面試,其中包括 Bar Raiser。整套流程以 16 項 Leadership Principles 為核心,並要求採用 STAR 形式回答。以下說明這對資料工程師意味著什麼。

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Amazon 的資料工程師面試流程有哪些階段?

Amazon 公布了通用面試流程,也為少數職位另設準備頁面。Amazon 並未公布資料工程師專屬頁面,因此以下階段屬於通用流程;本頁所列的初篩、程式設計、系統設計、行為面試與現場面試是準備類別,並非 Amazon 的面試輪次名稱。

  • 電話初篩。這是一場 30 至 45 分鐘的討論,通常由招募人員或用人主管進行,也是你首次與 Amazon 即時互動。
  • 循環面試。這是最後且最全面的階段:四至六場各 45-60 分鐘的面試,每位面試官會評估你的不同技能與經驗面向。
  • Bar Raiser。一位來自招募團隊之外的客觀面試官會參與循環面試,以確保維持 Amazon 的招募標準。
  • 會後討論與回饋。最後一場面試結束後,評審小組會進行會後討論。Amazon 通常會在電話面試後兩個工作天內,以及循環面試後五個工作天內提供回饋。

作為比較,Amazon 確實有公布軟體開發工程師職位在循環面試前包含一項設有程式設計測驗的線上評估。Amazon 並未公布資料工程師應徵者是否也會接受該評估,因此請按可能遇到的情況準備。

每場面試會測試什麼?

有兩項已公布的事實主導每一場 Amazon 面試。16 項 Leadership Principles 是每項招募決策的基礎,而面試的核心是 STAR 方法:情境、任務、行動、結果。在每位面試官分別評估不同面向的循環面試中,這表示每場 45-60 分鐘的談話都會結合一個技術領域與相關原則,而且你講述的每個故事都必須有能明確說明的結果。

資料工程師面試通常評估:

  • SQL 與資料建模。在時間壓力下寫出正確查詢,並設計能因應變更的綱要。
  • 資料管線與協調。具冪等性的重新執行、回填、延遲資料,以及上游來源提供錯誤資料時的處理方式。
  • 分散式資料系統。分割區、儲存格式、批次處理與串流處理的取捨,以及成本。
  • 資料品質與當責。偵測、溝通與預防;這些正是展現當責與贏得信任相關原則的證據。

Amazon 公布的軟體開發主題將資料庫與分散式運算,和資料結構及演算法並列,並指出面試官看重的是運用知識解決問題的能力,而不是背誦細節。對資料職位而言,這是一項適合作為準備依據的標準。

資料工程師與軟體開發工程師的面試輪次有何不同?

Amazon 公布了 SDE 職位的詳細資訊,卻沒有公布資料工程師的相應資訊,因此這項比較只有其中一方具體明確。

  • Amazon 公布的 SDE II 流程:線上評估包含 90 分鐘的兩道技術題,接著是 20 分鐘的系統設計情境題,以及 8 分鐘的 Work Style Survey;循環面試則由軟體開發領域成員進行四場各 55 分鐘的面試;應徵者必須寫出語法正確的程式碼,而非虛擬碼;此外,至少會有一道軟體系統設計題。
  • 這對資料工程師的可能含意,屬於通行做法而非 Amazon 政策:同樣要準備寫出可運作的程式碼;設計題可能著重於資料流、儲存與時效性,而非請求服務;SQL 與資料建模則可能取代部分廣泛的演算法內容。
  • 每一場 Amazon 循環面試都不變的部分:相關原則、STAR、Bar Raiser,以及會後討論。

流程需要多久,難度有多高?

Amazon 公布了各環節的時間,但未公布總時程:30 至 45 分鐘的電話初篩、四至六場各 45-60 分鐘的循環面試、電話面試後兩個工作天內提供回饋,以及循環面試後五個工作天內提供回饋。Amazon 並未公布這些階段之間的排程時間。

難點在於耐力與一致性。四至六位面試官各自評估不同面向,其中一位是來自團隊之外的 Bar Raiser,而且每位面試官都期望你以 STAR 形式講述有實際結果的故事。能將每個技術回答與真實工作中體現相關原則的案例結合,便算掌握了這種面試形式;若只會孤立地解題,則尚未準備充分。

如何準備 Amazon 資料工程師面試?

請圍繞兩項已公布的不變要素,以及這個職位受評估的四個領域來安排準備。

  • STAR 故事庫。針對 16 項 Leadership Principles,每項至少準備一個來自資料工作的故事,並包含可衡量的結果,例如你提升可靠性的資料管線、你負責處理的品質事故,或你削減的成本。
  • 可運作的程式碼。在能實際執行程式碼的環境中練習 SQL 與資料轉換題,因為 Amazon 的 SDE 指引要求語法正確的程式碼,而非虛擬碼。
  • 用你掌握的數字進行設計。準備兩或三個你能繪製架構圖的資料系統,並說明其失效模式及你所做的取捨。
  • 可能出現的評估。Amazon 並未說明資料工程師是否需要接受線上評估;即使如此,仍應準備一場限時程式設計測驗。
  • 排練循環面試。使用 SubcueAI 進行一次模擬面試,有助於你在同一天面對四至六位面試官之前,練習連續回答 STAR 問題與設計題。

Amazon 如何招募

事實核驗於 2026-09-03

範例題目

  1. 請談談你曾負責的資料管線在正式環境中故障的經歷。你採取了什麼行動,之後又有什麼改變?
  2. 請設計一套系統,從數個地區擷取訂單事件,並讓這些資料可用於每日報表與近即時警示。
  3. 請撰寫一段查詢,找出連續數月訂單延遲出貨的客戶,並說明你會如何驗證查詢結果。
  4. 你會如何確保回填作業能安全地重新執行,而不會重複計算?
  5. 請描述一次你與利害關係人對資料模型意見不一致的經歷,以及最後如何解決。
  6. 你會在什麼情況下選擇欄式格式而非列式儲存,而這項選擇會帶來什麼代價?

常見問題

Amazon 資料工程師的循環面試包含多少場面試?
Amazon 公布的循環面試由四至六場各 45-60 分鐘的面試組成,每位面試官會評估應徵者技能與經驗的不同面向。Amazon 並未公布資料工程師職位的特定場數。
什麼是 Bar Raiser?
Bar Raiser 是一位來自招募團隊之外的客觀面試官,會參與循環面試,以確保維持 Amazon 的招募標準。
Amazon 多快會提供回饋?
Amazon 表示,在評審小組完成會後討論後,通常會在電話面試後兩個工作天內,以及循環面試後五個工作天內提供回饋。
資料工程師有線上評估嗎?
Amazon 公布的軟體開發工程師職位設有包含程式設計測驗的線上評估。Amazon 並未公布資料工程師應徵者是否也會接受該評估,因此請按需要參加的情況準備。

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