Amazon AWS SDE面经分享
背景
这次面试的岗位是 AWS 相关方向。整体来说，面试中会涉及一些安全相关的问题，但深度不算特别高，更偏向工程实现、系统设计和 Amazon Leadership Principles 的考察。
面试时间线
- 第一轮：OA，包含 AI Coding 部分。
- 第二轮：Tech Screening，要求实现一个类似 NACLs 的 library。
- Onsite：两天内完成四轮面试，包括 System Design、两轮 Coding 和一轮 Behavioral Questions。
面试过程
OA
第一轮 OA 的 AI Coding 部分会给一个代码库以及配套的 AI 工具。任务是根据 README 里的需求找到问题并修复代码。
一开始测试基本都是挂的，需要逐步修复问题，让测试全部通过。建议正式开始做题之前，先熟悉一下 sample，因为题目环境和流程需要一点适应时间。
我使用的是 Java。页面体验类似 VS Code，但不是很好用，所以提前熟悉环境会有帮助。
Tech Screening
第二轮是 Tech Screening，题目是写一个类似 NACLs 的 library。
核心要求是根据不同的 rules 判断 request 应该 allow 还是 deny。整体思路类似网络访问控制列表，需要设计规则匹配和优先级处理逻辑。
Onsite Loop
Onsite 分两天完成，一共四轮：
- Hiring Manager System Design：设计一个管理上千台 device 的系统。
- Coding：实现一个 Logger，按照时间顺序打印 message，可以使用 TreeMap。
- Coding：实现一个 CLI，可以执行用户命令，并打印过去十个命令。
- Behavioral Questions：纯 BQ 轮，主要围绕 Amazon Leadership Principles 展开，建议准备四个以上 LP。
题目整理
System Design
System Design 轮由 Hiring Manager 面试，题目是设计一个可以管理上千台 device 的系统。
可以重点准备以下方向：
- Device 注册、鉴权和状态管理
- 批量配置下发
- 设备心跳和健康检查
- 日志与监控
- 故障恢复与告警
- 可扩展性和安全性
Coding 1: Logger
题目是实现一个 Logger，要求按照时间顺序打印 message。
可以考虑使用 TreeMap 来维护时间戳和消息的映射关系。如果同一时间戳可能对应多个 message，需要处理重复时间戳的情况。
Coding 2: CLI
题目是实现一个 CLI，可以执行用户输入的命令，并且支持打印过去十个命令。
这道题重点在于命令解析、历史记录维护和边界情况处理。可以使用队列或列表保存历史命令，并在超过十条时移除最早的记录。
Behavioral Questions
BQ 是一整轮纯行为面试，基本是围绕 Amazon Leadership Principles 展开。面试过程更像干聊，但会深挖细节。
准备建议
- Amazon 一定要重点准备 Leadership Principles。
- 不要在多个 LP 中反复使用同一个例子。
- 至少准备十个不同的过往工作经历。
- 每个故事都要包含清晰的背景、目标、行动、结果和反思。
- 如果真实经历不够，也要保证故事细节完整、逻辑自洽。
- 技术部分要熟悉 Java 基础、数据结构、规则匹配、CLI 设计和常见系统设计模块。
- 安全相关内容不算特别深，但建议理解鉴权、访问控制、规则优先级和日志审计等基础概念。
- OA 前要熟悉 sample 和 coding 环境，避免因为页面不好用影响发挥。
总结
整体来说，Amazon AWS 面试既考察工程实现能力，也非常重视 Leadership Principles。
OA 重点是根据 README 修复代码并让测试通过。Tech Screening 关注规则匹配和访问控制。Onsite 则覆盖 System Design、Coding 和 BQ，其中 LP 依然是非常关键的部分。
建议大家在准备算法和系统设计的同时，提前打磨足够多样化的 LP 故事，并且注意每个故事的细节和真实性。祝大家都能顺利通过面试！
引用来源
来源：RedNote
作者：momo接offer
发布时间：2026-07-09