简介
国人对于Amazon（亚马逊）的认识大多停留在大型的电子商务公司，但其实亚马逊在很多IT技术方面都是业界领头羊。比如，亚马逊（AWS）是目前全世界最大的云计算服务提供商；亚马逊数据挖掘技术与商业的结合也几乎是业界的最高水准。
网申
亚马逊的网申是典型的IT公司风格，简洁、明了、直接，填一些关键的信息，提交CV就是全部网申内容，整个过程大概不到20分钟。而且亚马逊还支持同时申请多个不同岗位，写好的一份材料可以同时投给亚马逊的多个不同分部，用户体验超级赞。
网测
亚马逊的Online Test的考核内容只有一项：代码能力。网申通过的话会受到亚马逊发来的代码测试链接，来自一个叫codility的代码自动测试服务商。Codility本质上与leetcode是一类网站，但不同之处在于：
（1）codility主要面向企业，leetcode主要面向个人
（2）codility注重实际场景，常常要求考虑conern cases，leetcode更注重解决问题
（3）codility的结果可视化做得更好，会将结果的得分点与失分点逐条展现，leetcode一般只提供结果
（4）codility能够实时记录面试者写代码的全过程，防止作弊，leetcode只以最终代码为准
Codility成立的时间不长，但近年发展速度很快，越来越多的IT公司倾向于在Online Test里面加入来自codility的测试。如果有时间，在找工作前去codility上找模拟题练习一遍，可以提高成功率，还有可能遇到原题哦。
一面
亚马逊的一面还是常规地由HR做面试官，但令人印象深刻的是，亚马逊的HR面试中会非常侧重技术问题，而非HR或Competency-based问题，要知道一般公司HR对于技术都知之甚少，面试中能不涉及就尽量不去涉及。
一面问题集中在对于算法、数据结构的考察，不难但对全面性要求比较高。一个常见的问题链如下：
常见排序算法有哪些 ->
复杂度为n2有哪些，复杂度为nLogn的有哪些 ->
nLogn中哪些是稳定排序，哪些不是 ->
不稳定的原因，不稳定的最坏结果是什么，改怎么选择 ->
面试官本身并不是程序员，所以答题的时候需要把复杂/专业的概念用比较浅显的话解释出来，这反过来要求面试者对以上问题掌握透彻，如果只是粗浅的了解，很有可能解释不清楚（这是很好检验准备是否充分的方法）。
二面
二面开始是由程序员来做面试官，面试官拿出之前我在codility上提交的代码，询问代码的思路、细节处理和改进方案（提交的代码不是满分）。因为之前代码提交后有在codility上找到类似的题目做过研究，很快就解决了问题。
接下来还是代码问题，这次由面试官现场出题（通过电话），估计因为之前codility上面试官已经对我代码能力有所了解，这部分并没有关注实现，而是以探讨算法思路为主。题目难度不大，不过需要非常仔细确认面试官题目中的需求，毕竟隔着电话很多细节可能被省略了。我的做法是在开始说思路前用一个例子跟面试官确认，以保证理解上不会有太大偏差。
三面
据周围参加过亚马逊面试的同学说，亚马逊是由Accessment Center的，但我并没有收到AC的邀请，二面通过后直接收到的是三面的通知。跟HR确认过，这确实也是最后一面（可能流程有调整）。
面试官是个中年白人，大概是招聘部门的负责人，很健谈，开始后介绍了很多关于亚马逊、关于他们团队的内容。正式开始后，发现居然是系统设计方面的题。
第一道问如何在抽象层面设计高负载、高并发的数据处理系统，心想亚马逊自己的系统就符合要求，而且之前也做过准备，直接套用亚马逊的结构作为答案。
第二题要求设计一个国际象棋系统，需要面向对象并写出核心代码。系统的顶层设计与模块划分很快就完成了，并得到了面试官的肯定。但设计具体类与方法时，跟面试官出现分歧。我的想法是用设计模式让系统扩展性更强，但坏就坏在我本身不会国际象棋，有些想法可能并不符合实际情况。当时以为面试官没听懂，又讲了一遍，结果他还是不同意。
三面结束后收到拒信，不出意外是因为系统设计的那个问题。
总结
亚马逊作为FLAG中在英国唯一一个常年在英大规模招聘的公司，而且针对毕业生开放的graduate roles机会众多，对于有志于在IT公司工作的同学，是个非常好的选择。
