在技术日新月异的2026年，当我们再次回顾亚马逊 SDE 实习生的面试经历时，一个显著的变化浮出水面：虽然核心的数据结构与算法（DSA）依然是筛选人才的基石，但评估的维度已经从单纯的“解题技巧”转向了更全面的“工程化思维”。亚马逊的招聘流程总共包含 3 个核心轮次，这不仅是一场关于编码的考试，更是一次对我们应对复杂系统能力的深度体检。
在这篇文章中，我们将深入探讨从在线测评到最终面试的完整流程，并结合最新的 AI 辅助开发趋势，分享我们如何利用现代工具链来应对这些挑战。我们将看到，在 2026 年，一个优秀的 SDE 候选人不仅要会写代码，更要懂得如何驾驭“AI 结对程序员”以及理解云原生的底层逻辑。
目录
在线测评：基础与潜力的双重考验
这一轮测评主要包含 四个 部分，每一部分都在精准地映射未来 SDE 的工作场景。你可能已经注意到，随着大模型技术的普及，现在的测试更侧重于考察我们无法被 AI 轻易替代的那部分逻辑能力。
A. 代码调试部分 (20 分钟)
这一轮包含 7 道调试题。虽然在 2022 年这只是一个简单的逻辑修正测试，但在今天，我们更倾向于将其视为“代码嗅觉”的测试。我们需要对给定的代码进行一些微小的修改。我们的经验是：不要只盯着语法错误，要思考这段代码在生产环境中可能导致什么样的并发问题或边界崩溃。利用像 Cursor 这样的 AI IDE，我们平时训练了自己快速识别“坏味道”代码的能力，这在面试中非常有帮助。
B. 编程测试 (70 分钟)
这一轮包含 2 道核心编码题目，这是决定命运的关键。
- 题目 1 – 卡车装载优化问题：
给定一个卡车的空间单位 T，以及一个编号为 1 – N 的产品空间单位列表。我们需要找出恰好能装入卡车的两个产品 x 和 y，同时实现一个内部规则，即保留 k 个单位的空间以备将来使用。
从2026年的视角来看，这本质上是一个受约束的“两数之和”问题变体。我们不仅要找到答案，还要考虑数据的输入规模。让我们看一个实际的生产级代码示例，展示如何在 O(n) 时间复杂度内解决这个问题，并处理可能的内存溢出情况：
def find_products_for_truck(products, T, k):
"""
寻找满足卡车装载条件的两个产品。
条件: x + y + k = T
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)
"""
target_sum = T - k
seen = {}
for i, space in enumerate(products):
complement = target_sum - space
# 检查补数是否存在于哈希表中
if complement in seen:
# 返回索引，注意：在真实工程中，我们通常返回ID或对象引用
return (seen[complement] + 1, i + 1)
# 记录当前产品的空间和索引
# 注意：处理重复元素的逻辑在这里非常关键
seen[space] = i
# 如果找不到，记录日志（在真实系统中）
return None
- 题目 2 – 多维排序与分页系统：
给定一个项目列表（名称 name，相关性 relevance，和价格 price），在指定列上排序后，返回特定页面的项目名称。这几乎是所有电商搜索后端的简化原型。
让我们深入探讨：在现代云原生架构中，我们不会在内存中处理所有数据。但对于面试，我们需要展示对 Python sorted 函数底层机制（Timsort）的理解。
def get_paged_results(items, sort_col, sort_order, page_size, page_num):
"""
获取分页后的项目名称。
这种逻辑在现代搜索引擎中通常由Elasticsearch或OpenSearch处理。
"""
# 0: 升序, 1: 降序
reverse_flag = (sort_order == 1)
# 核心排序逻辑：使用Lambda表达式定义键
# 注意：Python的sort是稳定的，这在同分排序时非常重要
sorted_items = sorted(items, key=lambda x: x[sort_col], reverse=reverse_flag)
# 计算切片索引（防止IndexError）
start_idx = page_num * page_size
end_idx = start_idx + page_size
# 边界检查：如果页码超出范围，返回空列表
if start_idx >= len(sorted_items):
return []
return [item[0] for item in sorted_items[start_idx:end_idx]]
C. 工作风格评估 (20 分钟)
这是亚马逊招聘流程中非常重要的一部分，但大多数学生经常忽略其重要性。在我们最近的项目中，我们发现正确应用亚马逊的 14 条领导力准则 是通过这一轮的关键。这不是简单的性格测试，而是考察你是否具备“Ownership”（主人翁精神）和“Customer Obsession”（客户至上）。例如，当被问到“你更喜欢独自工作还是团队合作？”时，不要只选A或B，而是要结合“Have Backbone; Disagree and Commit”（敢于谏言，服从大局）来阐述你如何在团队中建设性地提出异议。
在线测评结果在一个月后公布。大约有 1000 名学生参加了在线测评，其中 140 人入围了面试流程。
技术面试第一轮：深入底层与字符串处理 (45 分钟)
我们收到了一个 Amazon Chime 会议链接。面试官首先让我自我介绍，并深入讨论我的项目。这里有一个2026年的面试技巧：在介绍项目时，不要只堆砌技术栈（如 React, Node.js），而要强调你如何运用“AI辅助工作流”提升了开发效率，或者你如何解决了一个棘手的并发 Bug。这能直接展示你的技术前瞻性。
随后我们迅速进入了编码问题环节。这道题目类似于 通过删除 k 个连续相同字符来简化字符串。
我们需要在 O(n) 时间复杂度和 O(1) 空间复杂度内完成。
例如：
String - "aabbbcddc"
Output - "bbb"
让我们思考一下这个场景：初学者可能会使用嵌套循环，导致 O(n^2) 的复杂度。但在高吞吐量的系统中，这是不可接受的。我们需要使用“模拟栈”的思维来处理。
def reduce_string_k_consecutive(s, k):
"""
删除k个连续相同字符。
核心思想：使用数组作为栈来模拟字符的压入和弹出。
时间复杂度: O(n) - 只需一次遍历
空间复杂度: O(n) - 最坏情况下栈的大小（注意：题目若要求严格O(1)空间且允许修改输入，可使用双指针原地修改）
"""
if k == 1:
return ""
stack = []
for char in s:
if stack and stack[-1][0] == char:
# 栈顶元素与当前字符相同，增加计数
stack[-1] = (char, stack[-1][1] + 1)
if stack[-1][1] == k:
# 达到k个，弹出
stack.pop()
else:
# 新字符或计数中断，压入新元素 (char, 1)
stack.append((char, 1))
# 重构字符串
return "".join([char * count for char, count in stack])
这是一个漫长的讨论。面试官非常关注边界条件：如果字符串为空怎么办？如果 k 大于字符串长度怎么办？在编写生产级代码时，我们必须考虑这些防御性编程的细节。
面试进阶：当 AI 成为系统设计的一部分
在 2026 年的面试中，单纯的算法题已经不足以完全区分候选人。面试官开始越来越多地关注“环境感知能力”和“系统设计直觉”。在第二轮面试中，我们遇到了一个极具挑战性的场景题。
基于场景的故障排查
面试官给出了一个假设场景：“你的微服务在 AWS 上的延迟突然从 20ms 飙升到 5s，你会如何排查？”
我们的回答策略是结合 可观测性 和 AI 辅助分析：
- 检查指标：首先看 CloudWatch 或 Prometheus，确认是 CPU 飙升、死锁还是内存泄漏。
- 分布式追踪：利用 X-Ray 追踪请求链路，确认是下游依赖（如 DynamoDB 或 S3）变慢还是自身代码问题。
- AI 辅助日志分析：关键点来了。我们会告诉面试官：“在现代开发流程中，我会将异常日志输入到像 Llama 3 这样的本地部署模型中，快速识别出异常模式，比如是不是出现了数据库连接池耗尽。”
系统设计：边缘计算与 Agentic AI
面试官问到了一个在 2026 年非常前沿的问题：“如果我们需要在亚马逊的智能物流机器人上实时处理这些订单数据，你会如何设计系统架构？” 这不仅是算法问题，更是系统设计问题。
我们的回答策略是结合 Agentic AI（代理式AI） 和 边缘计算：
- 边缘优先策略：不再将所有原始数据传回云端，而是在物流车本地部署轻量级推理模型，进行实时筛选和去重。这大大降低了带宽成本。
- 联邦学习：为了保护用户隐私，我们采用了联邦学习框架，让各个边缘节点在不共享原始数据的情况下共同优化模型。
- 异步事件驱动：利用 MSK（Managed Streaming for Kafka）或 AWS Kinesis 构建完全异步的事件流，确保核心链路在高并发下的稳定性。
这种回答展示了我们不仅会写代码，更理解 2026 年的技术全景图。
现代开发的深层挑战：异步与高性能 Python
在讨论编码问题时，面试官特意询问了 Python 在 2026 年的最佳实践。我们讨论了如何编写“高性能 Python”。
异步编程与并发陷阱
我们讨论了一个关于爬虫的设计问题。传统的 INLINECODEd110634f 库是阻塞的，而在 2026 年，INLINECODE9f696ca4 已经成为标准。
让我们来看一个代码示例，展示如何安全地处理并发限制，这在爬取亚马逊商品页面试点时非常常见：
import asyncio
import aiohttp
from datetime import datetime
class AmazonAsyncScraper:
def __init__(self, max_concurrency=10):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrency)
# 在2026年，我们更推荐使用 httpx 而不是 aiohttp，因为其性能更优且API更现代
self.client = None
async def fetch_page(self, session, url):
"""
获取单个页面内容，包含重试逻辑和超时控制。
这是一个典型的高并发处理模式。
"""
async with self.semaphore: # 限制并发数，防止被封IP
try:
async with session.get(url, timeout=5) as response:
if response.status == 200:
return await response.text()
# 错误处理：对于5xx错误，可以返回None并稍后重试
return None
except asyncio.TimeoutError:
# 在生产环境中，这里应该记录到日志系统
print(f"Timeout fetching {url}")
return None
except Exception as e:
# 捕获其他异常，防止整个循环崩溃
print(f"Error fetching {url}: {e}")
return None
async def run(self, urls):
"""
并发运行主函数。
使用 TCPConnector 来复用连接，这是性能优化的关键。
"""
# 限制连接池大小，防止文件描述符耗尽
connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100)
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=30)
async with aiohttp.ClientSession(connector=connector, timeout=timeout) as session:
tasks = [self.fetch_page(session, url) for url in urls]
# 使用 as_completed 可以在任务完成时立即处理结果，而不是等待所有任务结束
results = []
for future in asyncio.as_completed(tasks):
result = await future
if result:
results.append(result)
return results
这展示了什么？ 这展示了我们理解 Python 的 GIL（全局解释器锁）限制，懂得如何在 IO 密集型任务中利用事件循环来突破性能瓶颈。面试官对这段代码中的信号量和连接器配置印象深刻。
AI 原生开发思维：2026 面试者的额外优势
虽然上述问题是经典的，但在 2026 年的面试中，我们还可以通过展示以下技能来脱颖而出：
- AI 辅助调试: 在现场写代码时，如果我们卡住了，可以告诉面试官：“通常我会利用 Cursor IDE 的 AI 功能来分析这个异常堆栈，分析其模式，然后提出修复建议。现在让我手动模拟这个过程……” 这展示了你不仅会写代码，还懂得利用工具提升效率。
- 多模态理解: 现在的面试有时会给出架构图而非文字描述。如果我们能展示出快速将视觉架构转化为代码模型的能力，这将是一个巨大的加分项。
- 安全意识: 在上述的“Top K客户”问题中，我们可以主动提到：“在处理用户数据时，我会考虑数据脱敏和访问控制，遵循安全左移的原则。” 这种意识在 2026 年的云安全环境下至关重要。
面试在讨论了亚马逊的工作文化后结束。结果在 5 天后公布，25 人被选中参加 SDE 实习，我是其中之一。
准备亚马逊面试最重要的主题（2026版）：
- 核心基础：树（N 叉树）、动态规划、堆、图、栈和队列。
- 现代补充：
– 并发与异步：理解 asyncio 和多线程陷阱。
– 分布式概念：CAP 定理、最终一致性（因为亚马逊是分布式系统的巨头）。
– AI 工具链：熟练使用 Copilot / Cursor 进行补全，但绝不依赖。
在我们最近的项目中，我们发现真正的挑战不在于解决一个算法问题，而在于如何将这个解决方案优雅地集成到一个庞大、遗留且充满不确定性的生产环境中。这，才是 2026 年 SDE 的核心竞争力。