本文整理了一次 Amazon Software Engineer 面试经历，重点围绕 Behavioral Interview（BQ）、项目深挖、代码质量反馈、团队分歧处理以及快速学习新技术等主题展开。内容基于候选人提供的面试复盘，分析了面试问题、回答思路以及可改进方向。
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本轮 Amazon 面试以 Behavioral Questions 为主，围绕候选人的项目 Ownership、技术问题排查、跨平台工程问题、个人贡献、Critical Feedback 和成长反思持续深挖。面试官不会只听一个完整 STAR 故事，而是会继续追问“具体做了什么”“为什么这样做”“用户实际看到什么”“如何验证结果”“如果重来会怎么改”，重点考察候选人的真实性、Dive Deep 能力、工程判断和成长性。
本轮 Amazon 面试以 Behavioral Questions 为主，问题围绕从 Data Engineer 转向 Software Developer 的职业动机、Why Amazon、自主探索陌生技术、接受 Critical Feedback，以及解决跨部门数据碎片化问题展开。面试官通过连续 Follow-up 深挖候选人的 Learning Agility、Coachability、Independent Learning、Business Impact 和 Stakeholder Management。
本轮 Google 面试以 Behavioral Questions 为主，问题集中在不断变化的优先级、多客户并行项目、推动有阻力的新想法、帮助团队成员、团队贡献与 Credit Attribution，以及个人对项目满意度的判断。整体重点不在技术算法，而在候选人的 Prioritization、Stakeholder Management、Influence Without Authority、Team Collaboration、Conflict Handling 和 Self-awareness。
