Amazon OA 面经 2026：New Grad、SDE 和 Work Simulation 准备路线

💡 核心要点 (Key Takeaways)

• Amazon 全时 SDE OA 官方结构：Coding（约 70 分钟）+ Workstyles（约 15 分钟）+ Work Simulation（约 60 分钟）+ Feedback Survey（约 5 分钟），总时间预算 2 小时，结构因国家而异，以邀请邮件为准。
• OA 重复率高：多位候选人独立提到两次 OA 第一题相同，最高杠杆的准备是先过一遍公开 OA 真题再作答。
• Work Simulation 不是性格测试：它是工作场景里的工程决策题（多选/排序），用「客户影响 → 证据 → 风险 → 责任 → 跟进」五步法可以稳定作答。
• Coding 没全对不等于挂：有公开案例第一题全过、第二题只过 4 个 test case 仍 move on；但时间管理必须给「讲思路 + Q&A」留余量。
• NG 的 VO 一般是 3-4 轮，每轮 30 分钟 BQ + 30 分钟 Coding；LP 故事（Ownership / Dive Deep / Earn Trust / Deliver Results + 失败题）是分水岭，也是 OA 过线后最常见的隐性挂因。

这篇适合谁：Amazon 2026 New Grad SDE / Intern 的 OA 阶段

本文是 Amazon 2026 New Grad / Intern SDE 岗位 OA（Online Assessment）阶段的备考指南：先按官方口径理清 OA 的结构和各轮考什么，再重点展开 NG 最容易丢分的两个板块——Coding 和 2026 年新增的 Work Simulation，最后给出 7 / 14 / 30 天三版准备路线。

适用人群：目标 Amazon SDE I（26ng / 27ng）、SDE Intern 或 recent grad、已经收到或预期会收到 Amazon OA 邀请邮件的候选人。如果你已经过了 OA、正在准备 VO，直接看 Amazon VO 全流程拆解；如果想看从 OA 到 offer 的完整时间线和 OA 真题清单，见 Amazon 2026 New Grad 全流程时间线。本页只做 OA 题型结构与 Work Simulation 实操，不重复这两篇的内容。

一句话定位：公司 Amazon、岗位 SWE（SDE I / Intern）、level L4（New Grad）、阶段 OA + 向 VO 衔接，外加 2026 年的 Work Simulation 新题型。

面试流程：OA / Phone / VO / HM / Team Match 各轮是什么、考什么

Amazon SWE NG 的主线是：简历筛选 → HackerRank OA →（部分团队有 Phone Screen）→ VO（loop）→ 出结果 → offer。各轮分别考什么：

OA（Online Assessment）：NG 的第一道门槛，也是本页主体。按 Amazon 官方说明，全时 SDE 的 OA 包含四个部分：Coding assessment（平均约 70 分钟）、Workstyles assessment（平均约 15 分钟）、Work Simulation（平均约 60 分钟）、Feedback survey（平均约 5 分钟），官方建议预留最多 2 小时不被打扰的时间；Intern 版本约 90 分钟，一般不含 Work Simulation。注意：结构因国家而异，可能拆成一到两个 part 分别下发，每完成一个 part 会收到一封是否进入下一步的邮件——你收到的邀请邮件才是唯一事实来源。

Phone Screen：不是每个团队都有这一轮。部分团队 OA 通过后直接进 VO；另一部分会安排一轮约 45 分钟电面，通常是 1 道 Coding + 1-2 个 BQ。公开信号里 NG 的电面偏纯 coding，有候选人反馈没考 LP 和 BQ。

VO（Virtual Onsite）：NG 一般 3-4 轮、每轮 60 分钟。2026 年主流结构是 3 轮 hiring team + 1 轮 Bar Raiser，技术轮固定节奏 30 分钟 BQ + 30 分钟 Coding，Bar Raiser 轮约 45 分钟纯 BQ 深挖。

HM（Hiring Manager）：VO 中由 hiring manager 主面的那轮，重点考团队匹配、项目匹配度和长期动机，BQ 问题更偏团队与业务方向。

Team Match：2026 年组招模式下的概念——简历阶段就已匹配到具体 team，后续面试官基本都来自这个 team。投递前研究目标 team 在做什么业务，本身就是加分项。

时间线参考：OA 到 VO 常见 1-4 周，慢的案例从 OA 到店面 3 个月；VO 结束一般一周内出结果。完整的快慢时间线案例见 Amazon 2026 New Grad 全流程时间线。

题型雷达：Coding、Work Simulation、Workstyles 和 BQ

按 SDE I（NG）的视角，Amazon OA + VO 的题型雷达长这样：

Coding（权重最重）：OA 里 2 道算法题（个别地区 3 道），难度以 medium 为主，题型集中在贪心、DP、图/树（DFS/BFS）、字符串处理和业务场景 CRUD。官方允许使用公开可访问的在线资源（如 JDK、STL 文档），但禁止访问需要登录的站点和私有仓库，浏览器行为会被记录——「能查资料」不等于「可以搜答案」。

Work Simulation（2026 年最大变量）：约 60 分钟，模拟真实 SDE 工作场景——模拟邮件、任务、同事和 stakeholder 请求，要求你在时间压力下做出工程决策、排优先级、选择下一步动作，形式以多选和排序为主，每个场景对应一到两个 Leadership Principles。它考的不是背 LP，而是你在模糊信息下的判断质量。

Workstyles assessment：约 15 分钟，工作方式偏好类题目，没有严格对错，但回答需要自洽，对应 LP 价值观。

BQ / LP：VO 的主战场。16 个 Leadership Principles，NG 面经里高频出现的是 Ownership、Dive Deep、Earn Trust、Deliver Results、Invent and Simplify，外加几乎每轮必问的失败题。

System Design：NG 基本不考独立 SD 轮；SDE II 社招的 OA 才有单独的 System Design scenario。如果目标是社招线，SD 部分参考 Amazon SWE 高频题库。

ML Design / SQL：SWE NG 线不考。申请 MLE 或数据岗位请看对应岗位专篇。本文的题型重点就是前两个：Coding + Work Simulation。

高频题目：Work Simulation 场景类型 + 8 类 Coding 代表题

分两部分整理。先说 Work Simulation——2026 年最容易没准备到的新变量。公开信号里反复出现的场景类型有四种：客户投诉处理（把几个回应方案从最有效到最无效排序）、任务优先级（两个紧急任务冲突，先做哪个）、事故响应（发现 bug 或线上问题，先做什么、通知谁）、与 teammate 或需求方分歧（怎么提出不同意见、最后怎么 commit）。这些场景的解法可以收敛成五步：识别客户影响和紧急度 → 把已知事实和假设分开、找最小可用的证据 → 评估风险（严重度、可逆性、影响面）→ 明确 owner 和沟通路径 → 先做最安全有效的短期动作，再安排根因修复。这个五步法就是下文 7/14/30 天路线里 Work Simulation 专项的核心。

再看 Coding 部分：Amazon OA 最大的特征是重复率高——多位候选人独立提到两次 OA 第一题完全相同、第二题不同，社区里「先解一下网上看到的题目再作答」是高频建议。以下是近一年公开信号中的 8 类高频题型（只写题型和考点，不复刻私密原帖）：

• 物流发运类（贪心）：代表题 Minimum Number of Shipments——用最少的操作次数/车次发完所有货物。考点：贪心策略的正确性论证、货物数量与容量上限的边界。
• 子序列/DP 类：代表题 Distinct Differences in Subsequences——收集所有子序列的差值并求和。考点：DP 状态设计、组合计数、结果可能溢出要用 long。
• 机器/容量组合类：代表题 Maximize the Strength of Machines——组合约束下最大化总强度。考点：排序 + 双指针或贪心、复杂度分析。
• 资源分配类（贪心/DP）：按 affinity 参数把数据 region 分配给不同处理单元。考点：分配问题建模、贪心成立条件、反例意识。
• 业务场景 CRUD 类：Promotion Eligibility、Vendor Contract、Return Request——用户加入/退出/查询/统计、合同生命周期、退货单处理。基础版都是 HashMap/HashSet 组合，分水岭在 follow-up：规模到几十万怎么办、怎么实时统计、多人同时修改如何保证一致性。
• 图/DFS 类：树的遍历、连通性、路径查找及其变种。考点：DFS/BFS 实现熟练度、visited 状态管理、递归改迭代的转换。
• 字符串/实现类：表单位验（姓名、电话、邮箱字段校验）、愿望清单分页（load more、30 行后 disable 按钮）。考点：需求拆解、代码完整性、edge case 处理而不是伪代码糊弄。
• 随机/不重复类：播放列表随机播放——已播过的歌接下来 N 首不能再播。考点：队列 + set 的维护、边界（N 大于剩余曲库）的处理。

公开面经信号怎么读

面经社区（一亩三分地、Blind 等）的公开帖子是 OA 备考最重要的情报源，但读法比数量重要。这里只总结社区里反复出现的公共方向，不搬运任何单篇原文，也不代表与任何社区有合作或转载关系：

信号一：OA 重复率很高。多位候选人独立提到两次 OA 第一题完全相同；「先解一遍网上见过的题再作答」是社区里的高频建议。这是 OA 阶段最确定的杠杆，不用等于白不用。

信号二：没全对不等于挂。公开案例：第一题全过、第二题只过了 4 个 test case，HR 仍然给了 move on——差别只在于那个地区的后续岗位机会有限。通过标准看整体信号，不是单题分数。

信号三：时间线差异大。最快约 4 周从 OA 进 VO，慢的案例从 OA 到店面 3 个月；没有消息不代表被拒，主动跟进是 Amazon 流程里被接受的行为。

信号四：LP 是分水岭。有候选人 OA AC 一周后被拒，自己复盘「估计是 LP 答不好」。LP/BQ 是 VO 阶段最常见的隐性挂因，OA 过线只是拿到下一张门票。

信号五：Work Simulation 是 2026 年新变量。2026 年的公开反馈里，很多人第一次见到 OA 里有约 60 分钟的场景决策部分，且普遍没准备过、当成性格测试乱答——这正是本文重点展开它的原因。

具体读法：按「年份 + 岗位 + 级别」筛选，只精读 2-3 篇结构完整的，每篇提取三件事——每轮考了什么题、面试官追问了什么、最后挂在哪一轮；用 2-3 篇的共识做基准，别被单篇个例带偏。

常见挂点：Amazon SWE NG 独有的失分模式

把公开反馈和模拟面试的复盘归因放在一起，Amazon SWE NG 在 OA 到 VO 这段最常见的挂点是这八个：

• 没先查公开 OA 真题：重复率杠杆就摆在那里不用，等于放弃 ROI 最高的准备。作答前把近一年公开 OA 真题过一遍，别把前 15 分钟浪费在读题上。
• 时间管理失控：有公开案例「码完 + 讲思路」已经过了 75 分钟，后面还有 Q&A，最后一题写不完。105 分钟 3 题的版本，每题控制在 25-30 分钟，并预留 10 分钟做思路讲解。
• 把 Work Simulation 当性格测试：乱答、前后不一致，或者走极端（永远客户第一 / 永远按流程来）。评分看的是决策链是否完整——客户影响、证据、风险、owner、跟进，少一环少一层分。
• Workstyles 前后矛盾：两道题考同一个维度却给出相反答案（一题选「先做完再讨论」、另一题选「先讨论再动手」）。自洽本身就是评分信号。
• Coding 只交基础版：业务场景题基础版写完就停，follow-up（规模、实时、并发）不接——而这恰恰是面试官花最多时间讨论的部分。
• 不主动列 edge case / test case：写完好等面试官提示，corner case 全靠对方问。有候选人因为提前写好 test case 覆盖到边界情况，拿到明确好感。
• 误用禁止资源：浏览器行为被记录，访问需要登录的站点或私有仓库有直接失格风险；只使用公开资源（JDK/STL 文档、官方文档）。
• 只备 OA 不备 LP：OA AC 之后在 VO 被拒的最常见形态——LP 故事没准备，被三层追问（为什么、如果错了、怎么衡量）直接断片。

准备路线：7 天 / 14 天 / 30 天三版

按倒计时选版本。核心原则：OA 阶段时间分配 Coding 50% + Work Simulation 30% + LP 20%；最后两天只 mock 和调状态，不学新题型。

• 7 天版（OA 还有一周）：D1 过一遍公开 OA 真题并标记重复题型；D2 贪心/DP 限时 2 题；D3 DFS/图 2 题 + 每题口头讲思路；D4 业务场景 CRUD 1 题（含 follow-up）；D5 学 Work Simulation 五步法，做 4 类场景题、每题把选择理由讲出声；D6 Workstyles 练习 + 整理 3-5 个 STAR 故事（Ownership / Dive Deep / Earn Trust / Deliver Results + 失败题）；D7 完整 mock（2 道 coding + 4 道 simulation，严格计时）+ 环境检查（浏览器、网络、身份验证）。
• 14 天版（OA 还有两周，且要衔接 VO）：D1-D4 同 7 天版 coding 部分；D5-D7 Work Simulation 专项——每天 6-8 道场景题，覆盖客户投诉、优先级、事故、分歧、质量 vs 截止日期，每题讲五步决策链；D8-D9 BQ 口语：每个故事英文口述一遍并录音回听，砍掉口头禅和超过 3 分钟的段落；D10-D11 重做 D1-D4 的题，补 follow-up 三件套（规模、实时、并发）；D12 AI 使用题演练（怎么验证 AI 生成代码、准备 1 个真实的「AI 方案有漏洞、我发现并修掉」的故事）；D13-D14 完整 mock ×1 + 缓冲。VO 轮次结构参考 Amazon VO 全流程拆解。
• 30 天版（系统性准备）：W1 题库分层——过一遍公开 OA 真题 + 高频题库（LRU、双堆中位数、k 路合并、双指针等），整理自己的 Amazon 高频清单；W2 题型专项——贪心、DP、图、字符串各 3 题，每题按「澄清 → 暴力 → 优化 → test case → follow-up」五步走完；W3 Work Simulation + Workstyles 体系化——把 16 个 LP 改写成可观察的工程行为、做 8-10 道场景题、STAR 故事扩到 6-8 个并各练到三层追问；W4 VO 衔接——mock ×3（含一轮 Bar Raiser 模拟）、项目按三层深挖（为什么这么做 → evaluation 怎么做 → trade-off 和替代方案）、状态调整。完整题库清单见 Amazon SWE 高频题库。

FAQ：Amazon SWE 面经、轮次和考什么

Q1：Amazon SWE 面经整体长什么样？
主线是简历筛选 → HackerRank OA →（部分团队有 Phone Screen）→ VO 3-4 轮 → 出结果 → offer。OA 含 Coding（约 70 分钟）、Workstyles（约 15 分钟）、Work Simulation（约 60 分钟）、Feedback Survey（约 5 分钟）四个部分，结构因国家而异。整体特征：OA 重复率高、VO 是 BQ + Coding 混合轮、Bar Raiser 独立评估且有否决权。

Q2：Amazon SWE 面试几轮？
NG 一般五个阶段：OA（1 次）→ Phone Screen（0-1 轮，看团队）→ VO（3-4 轮，其中 1 轮是 Bar Raiser）→ 结果评审 → offer。VO 每轮 60 分钟，2026 年主流是 3 轮 hiring team + 1 轮 Bar Raiser，可以一天完成也可以拆两天。

Q3：Amazon SWE 考什么？
Coding（贪心、DP、图/树、业务场景 CRUD + follow-up）、LP/BQ（16 个 Leadership Principles，高频是 Ownership / Dive Deep / Earn Trust / Deliver Results 加失败题）、Work Simulation（工作场景决策，多选/排序）、Workstyles（工作方式偏好）。System Design 主要出现在 SDE II 社招线；ML Design 和 SQL 不在 SWE NG 线的考察范围内。

Q4：Amazon OA 多长时间？通过标准是什么？
官方口径：全时 SDE 预留最多 2 小时，Intern 版约 90 分钟。通过标准不公开，公开信号是：coding 没全对不等于挂（有只过 4 个 test case 仍 move on 的案例），每个 part 完成后单独收到是否进入下一步的邮件。以邮件为准，不要靠猜。

Q5：Work Simulation 是每个人都要考吗？
不是。官方全时 SDE 页面把它列为 OA 结构的一部分，但结构因国家而异、可能拆成一到两个 part 下发；Intern 版本一般没有 Work Simulation。读你自己 OA 邀请邮件里的 section 名称和时长，以邮件为唯一事实来源。