在 2023 年 10 月，亚马逊印度团队来到我们学院进行全职招聘。今天，我们将不仅仅复述那次面试经历，更要结合 2026 年最新的技术趋势，深度剖析作为一名应用科学家，我们该如何准备这场技术与工程并重的挑战。整个招聘过程非常严谨，基于简历筛选后，通常分为 5 轮面试：数据结构与算法、机器学习广度、机器学习深度、可扩展机器学习，以及应用/管理轮。让我们深入探讨每一个环节，并看看在当下的技术环境中，我们需要具备哪些新的核心竞争力。
目录
1. 数据结构与算法 + 简历：从解题到工程化思维
在这一轮，面试官首先进行了友好的自我介绍，随后我们进行了简短的交流。这一环节不仅是为了破冰，更是为了展示我们的沟通能力。随后，我们直接进入了在线编程环节。虽然题目是常见的变体，但在 2026 年的视角下，我们不仅要写出能跑通的代码，更要展示出我们在现代开发环境下的思维模式。
经典题目的现代解法
我们面临的题目包括找出字典序最大的子字符串（如 "ababaa" -> "babaa"）以及以 K 个节点为一组反转链表。在解决这些问题时，我能够及时完成，但在第一道题上遇到了一些困难，面试官给了提示。这告诉我们，在解题过程中，"声音编程"——即边写边解释思路——依然至关重要。
让我们来看一个实际的例子，在解决链表反转问题时，不仅要关注指针操作，还要考虑内存安全和边界检查。以下是我们在生产级代码中更倾向的写法，包含了详细的类型注解和错误处理，这符合现代 Python 的最佳实践：
from typing import Optional
class ListNode:
def __init__(self, val=0, next=None):
self.val = val
self.next = next
def reverse_k_group(head: Optional[ListNode], k: int) -> Optional[ListNode]:
"""
以K个节点为一组反转链表。
包含边界检查和清晰的逻辑分段。
"""
if not head or k == 1:
return head
# 创建哑节点简化头节点处理逻辑
dummy = ListNode(0)
dummy.next = head
prev = dummy
while True:
# 检查剩余节点是否足够 K 个
end = prev
for _ in range(k):
end = end.next
if not end:
return dummy.next
# 执行反转操作
curr = prev.next
next_node = curr.next
for _ in range(k - 1):
temp = next_node.next
next_node.next = curr
curr = next_node
next_node = temp
# 重组链接
tail = prev.next
tail.next = next_node
prev.next = curr
prev = tail
简历深挖：量化影响与 AI 辅助工作流
编码环节结束后，面试官深入挖掘了我的简历，特别是暑期实习经历。他们详细询问了职责细分、问题解决策略、使用的指标（如 Precision@K）、损失函数的选择以及模型选型理由。在 2026 年，当我们回答这些问题时，不仅要解释 "是什么"，还要展示 "我们是如何利用现代工具链实现的"。
例如，我们可以通过以下方式回答关于模型优化的提问：在我们最近的一个项目中，我们不再仅仅依赖手写的超参数调整脚本，而是利用 AI 辅助工作流，结合 GitHub Copilot 或 Cursor 等 IDE，快速生成初步的优化代码。更重要的是，我们会强调对业务指标的影响，而不仅仅是模型准确率。面试官非常看重我们是否能够将技术转化为公司的实际收益，这种对数据的敏感度是亚马逊应用科学家的核心素质。
2. 机器学习广度：从理论到 Agentic AI 的应用
这一轮涵盖了机器学习的全面探索，从算法背后的数学原理到深度学习的实际应用。在当时的面试中，我被问及决策树、随机森林、正则化、Dropout 以及 K-means 等经典问题。面试官对某些问题的回答并不满意，这提示我们需要对原理有更深层的理解，特别是要能从数学角度进行证明。
正则化与 Dropout 的深度剖析
针对 "Dropout 是正则化吗？为什么？" 这个经典问题，仅仅回答 "是" 是不够的。让我们思考一下这个场景：在训练大模型时，Dropout 通过强迫神经元在随机子集上协同工作，防止了复杂的共适应，从而减少了过拟合。这在 2026 年的 AI 原生应用 架构中依然有效，但我们也需要讨论它的替代方案，如 LayerNorm 或现代的噪声注入技术。
Agentic AI 与现代开发范式
除了传统的理论，现在的面试（特别是 2026 年的视角）更倾向于考察我们将模型视为 "智能体" 的能力。我们可能需要讨论如何构建 Agentic AI 系统，即不仅能做出预测，还能自主规划、调用工具并与环境交互的系统。
我们可以通过以下方式解决这个问题：当我们设计推荐系统时，我们不仅是在预测点击率（CTR），我们实际上是在构建一个能够根据用户实时反馈动态调整策略的代理。这涉及到强化学习与在线学习的结合。在面试中，如果你能提出："我们是否可以将这个问题建模为一个多臂老虎机问题，并利用汤普森采样进行探索与利用的平衡？" 这将展示你对机器学习广度的深刻理解。
3. 现代系统设计：可扩展性与云原生架构
虽然原文中没有详细展开这一轮，但在亚马逊，"可扩展性" 是绕不开的话题。作为应用科学家，我们不仅要懂算法，还要懂如何将算法部署到云端，服务数亿用户。
生产级部署与 Serverless 考量
在设计机器学习系统时，你可能会遇到这样的情况：模型训练得很好，但在上线时延迟极高。我们需要讨论 Serverless 和 边缘计算 策略。例如，对于推理延迟敏感的模型，我们可以采用模型剪枝或量化技术，并将其部署在 AWS Lambda 或更靠近用户的边缘节点上。
让我们来看一个实际的例子，展示一个现代的模型服务伪代码，强调异步处理和可扩展性：
# 模拟一个基于云原生的推理服务架构
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from typing import List
# 使用 Pydantic 或类似库进行数据验证是现代 Python 的标准
@dataclass
class PredictionRequest:
features: List[float]
model_version: str = "v2.6"
class ModelServer:
def __init__(self, model_path: str):
# 这里我们可以预加载模型到内存，或使用 TensorRT 加速
self.model = self._load_model(model_path)
self.cache = LRUCache(maxsize=1000) # 引入缓存机制
async def predict(self, request: PredictionRequest):
# 检查缓存 (Redis 在生产环境中的模拟)
cache_key = hash(tuple(request.features))
if cache_key in self.cache:
return self.cache[cache_key]
# 异步推理，释放 GIL
result = await self._run_inference(request.features)
# 更新缓存
self.cache[cache_key] = result
return result
async def _run_inference(self, features):
# 在实际场景中，这里会调用 ONNX Runtime 或 Triton
return self.model.predict(features)
性能优化与监控
在上述代码中，我们引入了 LRU 缓存来减少重复计算。在面试中，我们会进一步讨论："什么情况下缓存会导致脏读？" 以及 "我们如何利用 现代监控和可观测性 实践（如 Prometheus + Grafana）来跟踪模型的漂移？" 这些工程化的细节往往能将一个候选人从 "优秀" 提升到 "卓越"。
4. 机器学习深度：数学原理与 2026 年的新挑战
在这一轮，面试官不再满足于 "怎么用"，而是追问 "为什么"。这涉及到大量的数学推导和优化理论。回想当时，我被问到随机森林中特征重要性的计算，以及 GBDT 与 XGBoost 的数学区别。在 2026 年，这一轮的考察范围可能会进一步扩展，涵盖大模型（LLM）的内部机制。
LLM 驱动的深度解析
让我们思考一下这个场景：当我们解释 Transformer 架构时，我们不仅要画出 Self-Attention 的矩阵图，还要从数学角度解释位置编码的必要性，以及 RoPE（旋转位置编码）相比于绝对位置编码的优越性。
我们可以通过以下方式解决这个问题：在准备面试时，我们建议大家使用 Vibe Coding（氛围编程） 的方式与 AI 进行 "对话式复习"。例如，让 AI 充当 "数学导师"，向我们逐步推导 Adam 优化器的更新公式。这不仅能加深理解，还能模拟高强度的技术问答。
Agentic 系统的评估指标
随着 Agentic AI 的兴起，我们还需要讨论如何评估一个 "智能体" 的性能。传统的 AUC 或准确率已经不够了。我们需要谈论任务完成率、工具调用的准确率，甚至是 "纠错能力"。如果你能在面试中提出："我们可以用模拟环境来测试智能体的长期规划能力"，这无疑是一个巨大的加分项。
5. 行为面试与亚马逊领导原则：人机协作的伦理视角
最后一轮通常是行为面试，考察亚马逊领导原则。在 2026 年，这又有了新的含义。
"Customer Obsession" 的新定义
当我们谈论 "客户至上" 时，你可能会遇到这样的情况：AI 生成的推荐内容虽然点击率高，但带有偏见。我们需要展示我们如何在 "挖掘用户兴趣" 和 "避免信息茧房" 之间取得平衡。这涉及到 AI 伦理 和 公平性。
"Learn and Be Curious"：利用 AI 辅助成长
我们可能会被问到："你是如何学习一项新技术的？" 在 2026 年，最好的回答不是 "我看文档"，而是："我利用 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE，通过阅读源代码并结合 AI 的解释来快速掌握新框架。我还会让 AI 帮我生成测试用例，以验证我对新 API 的理解是否正确。" 这种 "与 AI 共同进化" 的能力，正是 "Learn and Be Curious" 的现代体现。
6. 2026 年开发趋势与 AI 伦理
作为应用的延伸，我们必须提及 安全左移 和 AI 伦理。在 2026 年，随着模型能力的增强，确保输出内容的公平性和偏见检测已成为开发流程的一部分，而不仅仅是事后诸葛亮。
Vibe Coding 与 AI 结对编程
最后，不得不提的是 Vibe Coding（氛围编程）。现在的开发流程中，AI 不再仅仅是一个工具，而是我们的 "结对编程伙伴"。在面试准备阶段，我们建议大家使用 AI 工具来辅助复习算法。例如，当你被卡在动态规划题目上时，让 AI 解释状态转移方程，并让它提供多个不同的视角（递归 vs 迭代）。这种与 AI 协作的能力，本身就是一种在亚马逊这种高科技公司极其受用的技能。
总结：拒绝不是终点，而是优化的起点
尽管作者最终收到了该职位的拒信，但这经历提供了宝贵的反馈。在今天的视角下，如果你发现自己在某些算法原理上（如随机森林的数学推导）卡壳了，不要气馁。回去后，利用大语言模型深入挖掘那些数学细节，直到你能用自己的语言清晰地解释出来。
记住，作为一名应用科学家，我们需要具备广度以及深度的知识，同时要能够将其转化为符合 亚马逊领导原则 的实际产出。保持好奇心，利用 2026 年的先进工具武装自己，下一次，你一定能成功。