Amazon 資料科學家面試指南
作者 Aaron Cao · 更新於
Amazon 的面試流程包含哪些內容？
電話初篩。Amazon 的首次即時互動是一場 30 至 45 分鐘的討論，通常由招募人員或招募主管進行。
準備檢查清單。請將初篩、居家作業、程式設計、案例、行為及現場面試視為準備類別，而不是 Amazon 公布的面試階段名稱。運用這些類別來安排技術分析、商業推理、溝通及經驗型回答的練習。
面試循環。最後且最全面的階段包含四至六場面試，每場持續 45-60 分鐘。不同面試官會評估你的技能與經驗的不同面向。
Amazon 的 16 項 Leadership Principles 是招募決策的基礎，而 STAR（代表情境、任務、行動與結果）則是其面試的核心。來自招募團隊以外的 Bar Raiser 會參與面試循環，而面試小組會在最後一場面試後進行評議。請提出具體、前後一致，並能清楚說明你個人決策與成果的證據。
每場談話會測試哪些能力？
一般而言，準備資料科學家面試時，應涵蓋四個相互關聯的領域：
- 統計與實驗：定義假設、選擇指標、識別偏誤與混淆因素、解讀不確定性，並說明結果是否支持某項決策。
- SQL 與程式設計：將商業問題轉化為資料轉換流程、撰寫易讀的邏輯、檢查邊界情況，並驗證輸出。
- 建模判斷：建立基準、選擇合適方法、防止資料洩漏、挑選評估指標，並討論實務運作上的取捨。
- 溝通：向不使用統計方法的人員說明假設、發現、限制及建議行動。
在 Amazon 的行為面試中，請使用 STAR 組織每個例子，並將其連結至相關的 Leadership Principles。區分團隊背景與你的個人貢獻，接著說明成果及你從中學到的內容。
資料科學家的準備方式與其他 Amazon 職位有何不同？
Amazon 並未公布資料科學家專屬的居家作業、程式設計、案例或面試循環細節。其他相近職位已公布的形式不應直接套用至此職位。
針對軟體開發工程師職位，Amazon 說明其線上評估包含程式設計測驗。SDE II 版本包含 90 分鐘的兩道技術題、20 分鐘的系統設計情境題，以及 8 分鐘的 Work Style Survey。其面試循環包含四場各 55 分鐘的面試，並要求應徵者具備撰寫語法正確程式碼及設計軟體系統的能力。
針對技術產品經理職位，Amazon 說明其 60 分鐘的技術電話初篩分為 Leadership Principles 問題與技術產品生命週期兩部分，之後是五場各 55 分鐘的循環面試。針對應用科學家職位，Amazon 則說明其流程包含一場 60 分鐘的技術電話初篩、有時另有一場初篩，以及與科學社群進行的四場 55 分鐘面試。
你的資料科學家面試準備應以從資料得出站得住腳的結論為核心，包括實驗有效性、SQL 與程式設計的準確性、模型選擇、商業後果，以及讓非專業人士能據以行動的說明。
流程需要多久，又有多困難？
Amazon 並未公布整個流程所需的時間。通常會在電話面試後的兩個工作日內，以及面試循環後的五個工作日內提供回饋。
從準備角度來看，挑戰在於涵蓋範圍與前後一致性。面試循環包含四至六場各自獨立的談話，每位面試官會評估你背景中的不同面向。練習在技術深度、判斷、溝通與 STAR 證據之間切換，同時不改變例子中的基本細節。
你應該如何準備？
建立證據庫。挑選能展現決策、障礙、行動、可衡量或可觀察成果，以及經驗教訓的工作實例。將它們對應至 16 項 Leadership Principles，但應讓每個故事保持自然，不要勉強把每項原則都塞進同一個回答。
練習實驗推理。從決策出發，依序思考假設、指標組合、設計、有效性風險、解讀及建議。說明哪些證據會改變你的結論。
出聲演練 SQL 與程式設計。釐清資料粒度、撰寫易讀的邏輯、測試邊界情況，並說明你會如何驗證正確性。
為建模選擇提出依據。比較簡單的基準與更複雜的選項，接著討論驗證、資料洩漏、錯誤模式、可解釋性及部署限制。
轉譯結果。先給出結論，再以白話說明證據，並將已知發現與假設分開。一場模擬面試可以揭示哪些說明變得不清楚，或哪些 STAR 故事缺乏具體證據。
Amazon 如何招募
- The phone screen is a 30- to 45-minute discussion, typically with a recruiter or hiring manager, and is the first live interaction with Amazon. [來源]
- The interview loop is the final and most comprehensive stage: four to six interviews lasting 45-60 minutes each, where each interviewer assesses different aspects of a candidate's skills and experience. [來源]
- Amazon's 16 Leadership Principles are the foundation of every hiring decision, and the cornerstone of the interviews is the STAR method: situation, task, action, and result. [來源]
- A Bar Raiser, an objective interviewer from outside the hiring team, takes part in the loop to ensure Amazon's hiring standards are maintained. [來源]
- The interview panel holds a debrief after the final interview; Amazon typically provides feedback within two business days after phone interviews and within five business days after the loop. [來源]
- For Software Development Engineer roles, the hiring process includes an online assessment with a coding test; for SDE II it is 90 minutes for two technical questions, followed by 20 minutes of systems design scenarios and an 8-minute multiple-choice Work Style Survey. [來源]
- The SDE II interview loop includes four 55-minute interviews with members of the software development community; candidates are expected to write syntactically correct code, not pseudo code, and to expect at least one question on software systems design. [來源]
- Software development interviews cover programming languages, data structures, algorithms, coding, object-oriented design, databases, distributed computing, operating systems, and internet topics; most technical interviews require coding and system design whiteboarding exercises, and interviewers look for the ability to apply knowledge to solve problems rather than memorized details. [來源]
- For Product Manager - Technical roles, the technical phone screen is 60 minutes with a senior leader, split half on Leadership Principles behavioral questions and half on the technical product life cycle, and the loop is five 55-minute interviews. [來源]
- For Applied Scientist roles, a 60-minute technical phone screen with a senior leader (sometimes a second one) precedes a loop of four 55-minute interviews with members of the science community; each interviewer typically asks two or three behavioral questions. [來源]
事實核驗於 2026-09-03
範例題目
- 你會如何設計實驗，以測試推薦內容的變更是否能改善顧客成果？
- 你會如何撰寫 SQL 查詢，在避免重複記錄的同時，比較不同顧客群組的留存率？
- 如果互動指標與護欄指標呈現相互衝突的變化，你會如何調查？
- 當資料會隨時間變化時，你會如何選擇並驗證需求預測模型？
- 你會如何向不使用統計方法的營運主管解釋模型結果？
- 請分享一次證據促使你改變原先做法的經驗。
常見問題
- Amazon 的首次即時面試是哪個階段？
- 電話初篩是首次即時互動。時間為 30 至 45 分鐘，通常由招募人員或招募主管進行。
- Amazon 最終面試循環的形式是什麼？
- 面試循環是最後且最全面的階段。它包含四至六場面試，每場持續 45 至 60 分鐘，由面試官評估應徵者技能與經驗的不同面向。
- 面試循環結束後，誰會參與決策流程？
- 面試小組會在最後一場面試後進行評議。Bar Raiser 是來自招募團隊以外的客觀面試官，會參與面試循環，以協助維持 Amazon 的招募標準。
- Amazon 是否期望應徵者使用 STAR 作答？
- STAR 涵蓋情境、任務、行動與結果，是 Amazon 面試的核心。請準備具體例子，清楚說明你的個人行動、成果，以及它們與 Leadership Principles 的連結。
- 資料科學家的面試準備應優先著重哪些方面？
- 一般而言，準備資料科學家面試時，應優先著重統計與實驗、SQL 與程式設計、建模判斷，以及向非專業人士傳達結果的能力。同時搭配具體的 STAR 故事來準備這些技術內容。