Amazon 如何面试数据工程师

作者 Aaron Cao · 更新于

Amazon 如何面试数据工程师
Amazon 的流程从30到45分钟的电话筛选开始,通常由招聘人员或招聘经理进行,最后是四到六场各45-60分钟的循环面试,其中包括一名Bar Raiser。整个流程以16项Leadership Principles为基准,并要求采用STAR形式作答。以下是这对数据工程师意味着什么。
Amazon 的流程从30到45分钟的电话筛选开始,通常由招聘人员或招聘经理进行,最后是四到六场各45-60分钟的循环面试,其中包括一名Bar Raiser。整个流程以16项Leadership Principles为基准,并要求采用STAR形式作答。以下是这对数据工程师意味着什么。

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Amazon 的数据工程师面试流程有哪些阶段?

Amazon 公布了通用面试流程,还为少数职位另行发布了准备页面。Amazon 没有发布数据工程师专属页面,因此以下阶段属于通用流程;本页中的筛选、编程、系统设计、行为面试和现场面试是备考类别,并非Amazon 的面试轮次名称。

  • 电话筛选。一场30到45分钟的交流,通常由招聘人员或招聘经理进行,也是你与Amazon 的首次实时互动。
  • 循环面试。这是最后且最全面的阶段:包括四到六场各45-60分钟的面试,每位面试官分别评估你的技能和经验的不同方面。
  • Bar Raiser。一名来自招聘团队之外的客观面试官会参加循环面试,以确保Amazon 的招聘标准得到维持。
  • 复盘与反馈。最终面试结束后,面试小组会进行复盘。Amazon 通常会在电话面试后的两个工作日内提供反馈,并在循环面试后的五个工作日内提供反馈。

作为对比,Amazon 明确公布了软件开发工程师职位在循环面试前包含一项带编程测试的在线测评。Amazon 并未公布数据工程师候选人是否也会接受该测评,因此请按可能遇到它来准备。

每场面试会考查什么?

有两项已公布的事实贯穿每场Amazon 面试。16项Leadership Principles是每项招聘决定的基础,而面试的核心是STAR方法:情境、任务、行动、结果。在每位面试官评估不同方面的循环面试中,这意味着每场45-60分钟的交流都会把一个技术领域与相关原则结合起来,而且你讲述的每个故事都需要包含一个可以明确说明的结果。

数据工程师面试通常评估:

  • SQL与数据建模。在时间压力下编写正确的查询,并设计能够适应变化的架构。
  • 数据管道与编排。幂等重跑、回填、迟到数据,以及上游数据源提供错误信息时你会如何处理。
  • 分布式数据系统。分区、存储格式、批处理与流处理的取舍,以及成本。
  • 数据质量与责任担当。发现、沟通和预防问题;这正是有关责任担当与赢得信任的原则获得事实支撑之处。

Amazon 公布的软件开发主题将数据库和分布式计算与数据结构和算法并列,并指出面试官看重的是运用知识解决问题的能力,而非背诵细节。对于数据类职位,按这一标准准备是稳妥的选择。

数据工程师轮次与软件开发工程师轮次有何不同?

Amazon 公布了SDE职位的详细信息,却没有公布数据工程师职位的相应细节,因此只有比较的一方具有明确依据。

  • Amazon 为SDE II公布的内容:先进行一项在线测评,包括用90分钟完成两道技术题、20分钟的系统设计情景题以及8分钟的Work Style Survey;随后与软件开发团队成员进行四场各55分钟的循环面试;要求编写语法正确的代码,而非伪代码;并且至少包含一道软件系统设计题。
  • 这对数据工程师的启示,属于一般实践而非Amazon 政策:预计同样会强调可运行的代码;预计设计题会更侧重数据流、存储和新鲜度,而非请求服务;还应预计SQL和数据建模会取代部分算法广度。
  • 所有Amazon 循环面试中保持不变的内容:Leadership Principles、STAR、Bar Raiser和复盘。

流程需要多久,难度如何?

Amazon 公布了各环节的时长,但没有公布总时长:电话筛选为30到45分钟;循环面试包括四到六场各45-60分钟的面试;电话面试后会在两个工作日内提供反馈,循环面试后则会在五个工作日内提供反馈。Amazon 没有公布这些阶段之间的安排时间。

难点在于耐力和表现的一致性。四到六名面试官会分别评估不同方面,其中一名是来自团队之外的Bar Raiser,而且所有人都希望你用STAR形式讲述具有实际结果的故事。能够为每个技术答案配上一个来自真实工作、体现相关原则的案例,数据工程师就算为这种形式做好了准备;如果只会孤立地解决问题,则尚未准备充分。

应如何准备Amazon 数据工程师面试?

围绕两项已公布的固定要求以及该职位接受评估的四个领域来制定准备计划。

  • STAR故事库。针对16项Leadership Principles中的每一项,至少准备一个源自数据工作的故事,并包含可衡量的结果:例如你提高了某条数据管道的可靠性、主动负责了一次质量事故,或削减了一项成本。
  • 可运行的代码。在能够实际运行代码的环境中练习SQL和转换问题,因为Amazon 的SDE指南要求语法正确的代码,而非伪代码。
  • 用自己掌握的数据做设计。准备两到三个你能画出来的数据系统,并说明其故障模式以及你所做的权衡。
  • 可能出现的测评。Amazon 没有说明数据工程师是否需要参加在线测评;即便如此,也要准备一次限时编程练习。
  • 演练循环面试。使用SubcueAI进行一次模拟面试,有助于你在同一天面对四到六名面试官之前,练习连续回答STAR问题和设计题。

Amazon 如何招聘

事实核验于 2026-09-03

样题

  1. 请讲述一次你负责的数据管道在生产环境中发生故障的经历。你采取了什么行动,之后又发生了哪些变化?
  2. 请设计一个系统:从多个区域摄取订单事件,并使这些数据可用于每日报告和近实时警报。
  3. 请编写一个查询,找出订单连续数月延迟发货的客户,并说明你会如何验证该查询。
  4. 你会如何确保回填可以安全重跑而不会重复计数?
  5. 请描述一次你与利益相关者在数据模型上意见不一致的经历,以及问题最终如何解决。
  6. 你会在什么情况下选择列式格式而非行式存储,这会带来哪些代价?

常见问题

Amazon 数据工程师的循环面试有多少场?
Amazon 公布的循环面试包括四到六场各45-60分钟的面试,每位面试官分别评估候选人技能和经验的不同方面。Amazon 没有公布数据工程师职位的具体场数。
什么是Bar Raiser?
Bar Raiser是一名来自招聘团队之外的客观面试官,会参加循环面试,以确保Amazon 的招聘标准得到维持。
Amazon 多久会给出反馈?
Amazon 表示,通常会在电话面试后的两个工作日内提供反馈,并在面试小组完成复盘后,于循环面试后的五个工作日内提供反馈。
数据工程师有在线测评吗?
Amazon 公布的软件开发工程师职位在线测评包含编程测试。Amazon 没有公布数据工程师候选人是否也会参加,因此请按你将参加该测评来准备。

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