Amazon Leadership Principles 面試
範圍 — Amazon 如何在面試流程中使用十六條 Leadership Principles：每條原則考的是什麼、對應的經典題目、面試官受訓時預期聽到的 STAR 回答，以及 Bar Raiser 和討論會（debrief）如何解讀你的故事。 另見：googleyness.md — Google 的行為面試，用另一套評分標準檢視許多相同的故事；mock_question_bank.md — 二十五道附範例回答的經典題目，供模擬練習使用。
1. 面試流程如何使用這些原則
| 問什麼 | 過往行為題，幾乎都是「請說說你曾經…」，每題對應一條 Leadership Principle（LP） |
| 在哪裡問 | 每一輪都會問。在 SDE 面試流程中，程式題那一輪通常會先問一到兩題 LP |
| 誰負責哪些 | 面試前，每位面試官會被分配幾條 LP，讓整個面試流程在不重複的情況下涵蓋大部分原則 |
| Bar Raiser | 一位來自招聘團隊以外的面試官，受過訓練，負責守住全公司的錄取標準；由他主持討論會，並可以否決錄取 |
| 怎麼決定 | 每位面試官在討論會前各自寫下所負責 LP 的證據並投票；討論會再比對筆記、做出決定 |
Amazon 官方的面試指南建議使用 STAR 格式；如果你沒有照這個結構回答，面試官受過訓練，會用追問把故事拉回這個形狀。
重點 — LP 不是企業文化測驗。每一條都是檢視過往決策的一個角度，面試官要蒐集的是資料點：你採取過、能展現（或無法展現）該原則的具體行動。
2. 十六條原則一覽
| # | 原則 | 一句話說明 | 面試官追問的重點 |
|---|---|---|---|
| 1 | Customer Obsession（顧客至上） | 從顧客出發，反向推導 | 你的顧客是誰、你如何得知他們需要什麼 |
| 2 | Ownership（主人翁精神） | 著眼長期、超越自己的職責範圍；絕不說「那不是我的工作」 | 一件沒人指派、你主動承擔的事 |
| 3 | Invent and Simplify（創新與簡化） | 找出新的、更簡單的做法 | 你設計的一項簡化，以及成效 |
| 4 | Are Right, A Lot（決策正確） | 判斷力強；主動尋求與自己不同的觀點 | 你在資訊不完整時做的決定，以及你如何驗證它 |
| 5 | Learn and Be Curious（好奇求知） | 持續學習，探索新的可能 | 你自學的一樣東西，以及為什麼 |
| 6 | Hire and Develop the Best（選賢育能） | 每次招募都提高標準，並指導他人 | 你帶過的人，以及他如何成長 |
| 7 | Insist on the Highest Standards（堅持最高標準） | 持續提高標準；修好缺陷，讓它不再復發 | 你拒絕交付不夠好的東西的一次經驗 |
| 8 | Think Big（遠見卓識） | 提出並傳達大膽的方向 | 一個比交辦任務更大的願景 |
| 9 | Bias for Action（崇尚行動） | 速度很重要；許多決定是可以撤回的 | 你在沒有十足把握時承擔的一次計算過的風險 |
| 10 | Frugality（勤儉節約） | 用更少的資源做更多的事 | 一個讓你更有辦法的限制條件 |
| 11 | Earn Trust（贏得信任） | 傾聽、坦誠直言、承認錯誤 | 你承認過的錯誤，或你給出／接受過的嚴厲回饋 |
| 12 | Dive Deep（刨根問底） | 貼近細節，經常查核 | 你深入資料後找到的根本原因 |
| 13 | Have Backbone; Disagree and Commit（敢於諫言、服從大局） | 有禮貌地挑戰決定，然後全力投入 | 你提出的異議，以及之後你如何全力投入 |
| 14 | Deliver Results（達成業績） | 準時完成關鍵目標，即使遇到挫折 | 你克服障礙而達成的目標 |
| 15 | Strive to be Earth’s Best Employer（致力成為全球最佳雇主） | 讓工作環境對身在其中的人更好 | 你如何讓團隊成為更好的工作場所 |
| 16 | Success and Scale Bring Broad Responsibility（成功與規模帶來廣泛責任） | 考量你的工作帶來的更廣泛影響 | 你考慮到自己專案以外影響的一次經驗 |
最後兩條是 2021 年新增的，主要會問到主管職與資深職位。對入門級 SDE 面試流程來說，前十四條幾乎涵蓋所有題目，其中 Customer Obsession、Ownership、Dive Deep、Deliver Results、Bias for Action、Earn Trust 與 Have Backbone 最常出現。
3. 回答模式
STAR，重心放在 Action 與 Result
| 部分 | 佔回答的比例 | 要說什麼 |
|---|---|---|
| Situation（情境） | ~15% | 用一兩句話交代背景 |
| Task（任務） | ~10% | 你的職責，以及目標 |
| Action（行動） | ~50% | 你一步步做了什麼，以及為什麼 |
| Result（結果） | ~25% | 用數字說明成果，以及你學到什麼 |
- 故事較長時，先講重點：「我把建置時間從 20 分鐘縮短到 6 分鐘——接下來說明怎麼做到的。」
- 在 Amazon，數字是結果的通用貨幣：延遲、錯誤率、省下的時數、受影響的使用者、提前幾天。如果沒有確切數字，就給一個誠實的估計，並說明那是估計。
- 說「我」，不說「我們」。面試官會一直追問「你做了什麼？」直到問清楚為止；不如省下這個問題。
- 一題一個故事，講兩到三分鐘，然後停下來讓面試官追問。
要準備的追問
面試官受過訓練，會往故事裡挖兩到三層。故事庫裡的每個故事都要準備好以下問題：
- 你具體做了什麼？其他人做了什麼？
- 你看了哪些資料？你怎麼知道它有效？
- 你考慮過哪些替代方案？為什麼放棄？
- 現在回頭看，你會怎麼做得不一樣？
- 你的主管或對方怎麼想？
- 最困難的部分是什麼？
4. 面試官的視角
- 他們幾乎逐字記錄，之後再把每段筆記標上它所支持的 LP。討論會讀的是筆記，所以模糊的回答只會留下模糊的筆記，也就沒有資料點。
- 他們被分配了特定 LP，所以「說說你和別人意見不合的經驗」可能是在評 Have Backbone，也可能是 Earn Trust，取決於誰在問。回答被問到的問題，LP 自然會跟上。
- **他們在討論會上會讀到其他每位面試官的筆記。**把同一個故事講給三位面試官聽，看起來就像只有一個故事的候選人。每一輪都用不同的故事。
- **第一個故事沒展現出原則時，他們會要求另一個例子。**這不算失敗，但會花掉無法追回的時間。
- **假設性回答得分很低。**對「請說說你曾經…」的問題回答「我會…」，面試官沒有東西可以記。如果真的沒有例子，就直說，然後給出最接近的真實經驗。
- Bar Raiser 會問你是否能提高標準：你會比目前這個職位上一半的人更好嗎？強而具體、近期的故事，就是讓這個問題得到肯定答案的方式。
筆記通常呈現的樣子：
| 結果 | 筆記通常呈現的樣子 |
|---|---|
| Strong yes（強烈傾向錄取） | 每條被分配的 LP 都有數個清楚的資料點，結果有數字，被追問時能誠實反思 |
| Leaning yes（傾向錄取） | 直覺正確，但有些回答需要第二個例子，或停留在「我們」 |
| Leaning no（傾向不錄取） | 泛泛或假設性的回答、沒有數字的結果、同一個故事在不同輪重複使用 |
| Strong no（強烈不錄取） | 責怪他人、故事在追問下改變，或行動與原則相牴觸（為了 Highest Standards 卻偷工減料、為了 Earn Trust 卻隱瞞錯誤） |
5. 各原則的經典題目
Customer Obsession（顧客至上）
- 請說說你曾經為顧客多做一步、超出預期的經驗。
- 請說說你曾經必須在顧客的要求與你認為對他們真正好的做法之間取得平衡的經驗。
他們想知道什麼 — 你的顧客是誰（對工程師來說，可能是另一個團隊，或你 API 的使用者）、你如何得知他們需要什麼，以及你是否曾為了他們改變方向。
強訊號 — 你蒐集了需求的證據（一張工單、一項指標、一次對話），並以顧客的角度說明結果。
Ownership（主人翁精神）
- 請說說你曾經承擔職責範圍以外工作的經驗。
- 請說說你曾經發現一個沒人負責的問題並把它修好的經驗。
他們想知道什麼 — 沒人看著的時候，你是否仍像主人一樣行事，包括上線後那些無聊的後續收尾。
強訊號 — 你發現了問題、沒人要求就主動承擔，並確保它不再復發。
Invent and Simplify（創新與簡化）
- 請說說你曾經找到更簡單做法的經驗。
- 請說說你做過最有創意的東西。
他們想知道什麼 — 你是在移除複雜度還是增加複雜度，以及新的做法是否被採用。
Are Right, A Lot（決策正確）
- 請說說你曾經在資訊不完整的情況下做決定的經驗。
- 請說說你曾經判斷錯誤的經驗。
他們想知道什麼 — 你如何形成判斷、是否主動尋找持不同意見的人，以及犯錯時如何修正。
Learn and Be Curious（好奇求知）
- 請說說你最近自學的一樣東西。
- 請說說好奇心曾經讓你找到更好解法的經驗。
他們想知道什麼 — 你學習是因為工作需要、也因為你想學，以及它是否改變了你做出來的東西。
Hire and Develop the Best（選賢育能）
- 請說說你曾經幫助隊友進步的經驗。
- 請說說你曾經給別人困難回饋的經驗。
他們想知道什麼 — 在入門級：帶實習生或同學、幫新人上手，或寫下讓下一個人受益的文件。
Insist on the Highest Standards（堅持最高標準）
- 請說說你曾經對現狀不滿意的經驗。
- 請說說你曾經拒絕在品質上妥協的經驗。
他們想知道什麼 — 在不方便的時候你是否仍守住標準，以及你修的是原因，而不只是症狀。
Think Big（遠見卓識）
- 請說說你曾經提出比任務所需更大想法的經驗。
- 請說說你曾為某個專案設定的長期願景。
他們想知道什麼 — 你能否看到眼前工單以外的東西，並帶著其他人一起看見更大的藍圖。
Bias for Action（崇尚行動）
- 請說說你曾經在沒有完整資料時快速做決定的經驗。
- 請說說你曾經承擔一次計算過的風險。
他們想知道什麼 — 你能否分辨可撤回與不可撤回的決定，並在前者上快速行動。
強訊號 — 你說得出為什麼這個決定是可撤回的，以及你做了什麼來限制損失。
Frugality（勤儉節約）
- 請說說你曾經在資源有限的情況下完成某件事的經驗。
- 請說說你曾經為團隊省下時間或金錢的經驗。
他們想知道什麼 — 限制條件會讓你更有創意，還是讓你卡住。
Earn Trust（贏得信任）
- 請說說你曾經犯錯，以及你如何處理。
- 請說說你曾經收到批評性回饋的經驗。
他們想知道什麼 — 你是否迅速、公開地承認錯誤，並在困難時仍尊重他人。
強訊號 — 在任何人發現之前，你自己提出了錯誤，並修正了讓錯誤發生的流程。
Dive Deep（刨根問底）
- 請說說你曾經用資料找出問題根本原因的經驗。
- 請說說你除錯過最困難的 bug。
他們想知道什麼 — 你是否深入表面指標之下，以及被追問時能否說明細節。
強訊號 — 面試官連問三個「為什麼」，你仍然答得出具體內容。
Have Backbone; Disagree and Commit（敢於諫言、服從大局）
- 請說說你曾經和主管或團隊意見不合的經驗。
- 請說說你曾經全力投入一個你不同意的決定的經驗。
他們想知道什麼 — 你是否會帶著證據發聲，以及決定做出之後是否全力投入。
強訊號 — 你有禮貌地、用資料表達異議；決定不如你意之後，你讓它成功。
Deliver Results（達成業績）
- 請說說你曾經在緊迫期限下交付專案的經驗。
- 請說說你沒有達成的一個目標。
他們想知道什麼 — 你是否專注在最重要的事、克服挫折，並交付結果而不只是忙碌。
強訊號 — 障礙是真的、你做的取捨很明確，成果有數字。
Strive to be Earth’s Best Employer（致力成為全球最佳雇主）
- 請說說你曾經讓團隊成為更好工作場所的經驗。
他們想知道什麼 — 你是否照顧身邊的人：包容、工作量、成長。
Success and Scale Bring Broad Responsibility（成功與規模帶來廣泛責任）
- 請說說你曾經考量一個決定的更廣泛影響的經驗。
他們想知道什麼 — 你是否會思考專案以外的影響：使用者、其他團隊、社群。
6. 完整範例
題目 — 「請說說你曾經用資料找出問題根本原因的經驗。」（Dive Deep）
Situation（情境） — 實習期間，我們團隊每晚的資料匯出開始大約每五晚失敗一次，值班工程師只能手動重跑。
Task（任務） — 我被要求在實習結束前（六週後）讓這個工作穩定可靠。
Action（行動） — 每次失敗都記錄了逾時，所以顯而易見的修法是把逾時時間拉長。但我沒有這麼做，而是把三十天的工作日誌拉進試算表，和資料庫的負載指標對照。每一次失敗都和一個每週重建索引的工作重疊，而那個工作被某人移到了同一個時段。我在重建索引期間手動執行匯出，重現了逾時，確認了這個推論。我提議把匯出延後一小時，而不是拉長逾時時間，並為我的主管和重建索引工作的負責人整理了證據，還加上一個監控匯出時間的警示，讓新的時段重疊在造成失敗之前就會被發現。
Result（結果） — 在剩下的五週裡，匯出沒有再失敗過，為值班工程師每週省下約兩小時。我學到要把顯而易見的修法當成假設，先看資料再動手。
為什麼得分：候選人沒有停在症狀，行動具體且是自己做的，證據有呈現出來，結果有數字，還有一道防線讓問題不再復發（這也是 Ownership 與 Insist on the Highest Standards 的資料點）。
7. 建立故事庫
八到十個故事就能涵蓋整個面試流程，因為每個好故事都能展現兩到三條原則。面試前先對應好，就不會在不同輪重複使用同一個故事。
| 故事 | 能展現的原則 |
|---|---|
| 一個你追查到根本原因的 bug 或事故 | Dive Deep、Ownership、Insist on the Highest Standards |
| 一個你克服挫折仍趕上的期限 | Deliver Results、Bias for Action |
| 一次你的意見被否決的爭論 | Have Backbone; Disagree and Commit、Earn Trust |
| 一個你承認的錯誤 | Earn Trust、Ownership |
| 一個因使用者回饋而改變的功能 | Customer Obsession、Learn and Be Curious |
| 一個消除人工作業的工具或腳本 | Invent and Simplify、Frugality、Ownership |
| 一個你幫助學習或上手的人 | Hire and Develop the Best、Earn Trust |
| 一個針對可撤回選擇的快速決定 | Bias for Action、Are Right, A Lot |
| 一個你提出、超越任務範圍的更大想法 | Think Big、Invent and Simplify |
| 一個你沒達成的目標 | Deliver Results、Earn Trust、Learn and Be Curious |
你的 Google 故事可以沿用：Googleyness 的「意見不合」故事就是 Amazon 的 Have Backbone 故事，「失敗」故事就是 Earn Trust 故事。Amazon 的追問會更深入數字和你個人的行動，所以沿用之前先把指標補上。
8. 面試前檢查清單
- 八到十個故事，對應到原則，且沒有任何故事被安排在兩輪中使用。
- 每個結果都有數字；每個故事都有「我會怎麼做得不一樣」。
- 至少一個失敗、一個意見不合、一個顧客故事和一個深入追查的故事。
- 每個故事都演練過第 3 節的追問。
- 每個故事都用第一人稱講述，各兩到三分鐘。
- 兩個關於對方團隊如何運作、要問面試官的問題。