最近刚面了亚马逊SDE L5的职位，整个流程走下来真的感触挺深的。亚马逊的面试流程有点特别，不仅要准备算法和系统设计，亚马逊的领导力原则（Leadership Principles）贯穿了整个过程。这次面试包含一次电话筛选和四轮onsite，我就给大家分享下具体的面试过程和感受。
### 电话筛选
一开始是一个电话筛选，大概一个小时的时间。面试官是一位非常友善的工程师，整个气氛还算轻松。问题不算太难，两个Leetcode中等难度的题目。第一题是一个常见的数组问题，要求找到数组中两个数的和等于一个目标值，我用的是哈希表的解法，面试官问了一些关于时间复杂度和边界条件的问题。第二题是关于树的深度优先搜索，问的是如何找出一棵二叉树的所有路径，递归搞定。整体感觉这一轮比较顺利，五天之后就收到了onsite面试的通知。
### Onsite 面试
接下来是onsite，总共四轮，主要包括两轮算法，一轮系统设计和一轮行为面试。整体难度比L4要高，但也是可以通过准备应对的。每一轮的考察重点都不太一样，具体情况如下：
#### 第一轮：算法和数据结构
这轮考察了数组和链表的相关问题。第一题是一个变形的“滑动窗口最大值”问题，要求在一个数组中找到固定长度窗口的最大值。我先用暴力解法，然后优化成用双端队列（deque）实现，面试官显然对我的优化过程比较满意。第二题是关于链表的反转，要求在K个一组的情况下反转链表，典型的递归题目，我一步一步解释了递归的过程，面试官对我的代码实现和边界条件的处理提了一些问题，整体感觉这一轮表现还不错。
#### 第二轮：算法和数据结构
这轮题目比第一轮难度稍大。第一题是“最小覆盖子串”问题，我用滑动窗口解决了，虽然实现过程稍微有些卡顿，但最终还是写出了正确答案。第二题是关于图的遍历，问的是如何在一个有向图中找出所有环，典型的深度优先搜索（DFS）应用。面试官问了我如何处理图中不存在环的情况，我详细解释了拓扑排序的解法，面试官似乎对我的解答比较满意。虽然题目难度较大，但我觉得我对算法的掌握还是可以的。
#### 第三轮：系统设计
系统设计一直是大厂面试中的重要环节，这轮题目是设计一个简化版的社交网络消息系统，类似Twitter的发布和订阅模型。我先从需求入手，讨论了系统的核心功能，包括消息发布、订阅、存储和推送。接着我们讨论了如何处理海量数据和用户，特别是如何通过分片（sharding）提高系统的扩展性。面试官问了我关于数据一致性和高可用性的实现方法，我提到了使用Kafka做消息队列，并进一步讨论了如何保证消息的有序性和幂等性处理。感觉这轮的讨论比较深入，面试官对我的设计思路也表现得比较认可。
#### 第四轮：行为面试
这一轮基本围绕亚马逊的领导力原则展开，面试官问了很多关于团队合作、如何解决冲突以及如何在压力下完成任务的案例。我举了几个在过去项目中的具体例子，比如一次遇到的技术瓶颈，以及如何带领团队在紧迫的时间内找到解决方案。面试官对我的回答很感兴趣，不时会深入问一些细节，比如我在面对团队分歧时是如何权衡技术决策和项目进度的。亚马逊非常看重候选人是否具备“ownership”和“bias for action”，所以我在回答中尽量突出自己在项目中如何主动承担责任和推动项目进展。
### 面试后的感受
整个面试下来感觉亚马逊对候选人的综合素质要求挺高的，不仅仅是技术水平，领导力原则也非常重要。总的来说，我觉得我的表现还是不错的，虽然有些环节略微紧张，但大部分问题都答得比较顺利。如果你想面亚马逊的SDE L5职位，建议不仅要刷题，还要熟悉系统设计，并提前准备好关于领导力原则的行为题目，能够提供具体的例子来说明自己如何应对复杂的工作环境。
### 电话筛选
一开始是一个电话筛选，大概一个小时的时间。面试官是一位非常友善的工程师，整个气氛还算轻松。问题不算太难，两个Leetcode中等难度的题目。第一题是一个常见的数组问题，要求找到数组中两个数的和等于一个目标值，我用的是哈希表的解法，面试官问了一些关于时间复杂度和边界条件的问题。第二题是关于树的深度优先搜索，问的是如何找出一棵二叉树的所有路径，递归搞定。整体感觉这一轮比较顺利，五天之后就收到了onsite面试的通知。
### Onsite 面试
接下来是onsite，总共四轮，主要包括两轮算法，一轮系统设计和一轮行为面试。整体难度比L4要高，但也是可以通过准备应对的。每一轮的考察重点都不太一样，具体情况如下：
#### 第一轮：算法和数据结构
这轮考察了数组和链表的相关问题。第一题是一个变形的“滑动窗口最大值”问题，要求在一个数组中找到固定长度窗口的最大值。我先用暴力解法，然后优化成用双端队列（deque）实现，面试官显然对我的优化过程比较满意。第二题是关于链表的反转，要求在K个一组的情况下反转链表，典型的递归题目，我一步一步解释了递归的过程，面试官对我的代码实现和边界条件的处理提了一些问题，整体感觉这一轮表现还不错。
#### 第二轮：算法和数据结构
这轮题目比第一轮难度稍大。第一题是“最小覆盖子串”问题，我用滑动窗口解决了，虽然实现过程稍微有些卡顿，但最终还是写出了正确答案。第二题是关于图的遍历，问的是如何在一个有向图中找出所有环，典型的深度优先搜索（DFS）应用。面试官问了我如何处理图中不存在环的情况，我详细解释了拓扑排序的解法，面试官似乎对我的解答比较满意。虽然题目难度较大，但我觉得我对算法的掌握还是可以的。
#### 第三轮：系统设计
系统设计一直是大厂面试中的重要环节，这轮题目是设计一个简化版的社交网络消息系统，类似Twitter的发布和订阅模型。我先从需求入手，讨论了系统的核心功能，包括消息发布、订阅、存储和推送。接着我们讨论了如何处理海量数据和用户，特别是如何通过分片（sharding）提高系统的扩展性。面试官问了我关于数据一致性和高可用性的实现方法，我提到了使用Kafka做消息队列，并进一步讨论了如何保证消息的有序性和幂等性处理。感觉这轮的讨论比较深入，面试官对我的设计思路也表现得比较认可。
#### 第四轮：行为面试
这一轮基本围绕亚马逊的领导力原则展开，面试官问了很多关于团队合作、如何解决冲突以及如何在压力下完成任务的案例。我举了几个在过去项目中的具体例子，比如一次遇到的技术瓶颈，以及如何带领团队在紧迫的时间内找到解决方案。面试官对我的回答很感兴趣，不时会深入问一些细节，比如我在面对团队分歧时是如何权衡技术决策和项目进度的。亚马逊非常看重候选人是否具备“ownership”和“bias for action”，所以我在回答中尽量突出自己在项目中如何主动承担责任和推动项目进展。
### 面试后的感受
整个面试下来感觉亚马逊对候选人的综合素质要求挺高的，不仅仅是技术水平，领导力原则也非常重要。总的来说，我觉得我的表现还是不错的，虽然有些环节略微紧张，但大部分问题都答得比较顺利。如果你想面亚马逊的SDE L5职位，建议不仅要刷题，还要熟悉系统设计，并提前准备好关于领导力原则的行为题目，能够提供具体的例子来说明自己如何应对复杂的工作环境。