Domande per Colloquio da Amazon SDE (2026)
Il processo Amazon SDE è particolare perché la componente comportamentale è intrecciata in quasi ogni round, ancorata ai 16 Leadership Principles (LP). Aspettati round di coding (strutture dati, algoritmi), una o due discussioni di system design, e domande comportamentali basate sui LP in quasi ogni colloquio — a ogni intervistatore sono tipicamente assegnati principi specifici da valutare.
Il livello di coding è solido ma raramente la parte più difficile per i candidati preparati; le domande comportamentali LP sono dove molti processi si vincono o si perdono. Amazon usa esplicitamente il metodo STAR e cerca storie in prima persona supportate da dati ("io", non "noi") con risultati misurabili. Risposte vaghe o che attribuiscono il merito al team hanno un punteggio basso.
Le domande qui sotto mescolano i pattern di coding comuni di Amazon con i prompt LP per cui dovresti avere storie provate. Prepara due storie distinte per ogni principio importante, perché gli intervistatori faranno follow-up che approfondiscono le tue azioni specifiche e il risultato.
Domande per Colloquio da Amazon SDE e Come Rispondere
1. Two sum / trova coppie che sommano a un target.
Approccio: Hash map in un passaggio, O(n). Dichiara il trade-off spazio-per-tempo rispetto a ordinamento + due puntatori. Un riscaldamento standard di Amazon; arriva all'ottimo in modo pulito e discuti i duplicati.
2. Trova la parola più comune / i k elementi più frequenti.
Approccio: Conteggi con hash map + heap (O(n log k)) o bucket sort (O(n)). Ad Amazon piace perché si espande in una discussione sul farlo su un flusso massivo di log.
3. Copia una lista concatenata con puntatori casuali.
Approccio: Intercala i nodi copiati, poi separa — O(1) spazio extra — oppure una hash map dall'originale alla copia. Percorri la gestione dei puntatori con attenzione; un favorito di Amazon per testare la precisione.
4. Course schedule (rileva un ciclo / ordinamento topologico).
Approccio: Modella i prerequisiti come un grafo diretto; usa l'algoritmo di Kahn o DFS con uno stack di ricorsione per rilevare i cicli. Spiega perché un ciclo significa che il programma è impossibile.
5. Progetta un sistema come l'evasione degli ordini di Amazon / un accorciatore di URL.
Approccio: Chiarisci requisiti e scala, definisci l'API, scegli lo storage e uno schema di ID, poi discuti caching e consistenza. Collega le scelte alla disponibilità — un valore di design di Amazon.
6. Parlami di una volta in cui ti sei assunto la responsabilità di un problema fuori dal tuo ambito. (Ownership)
Approccio: STAR, in prima persona, con dati. Ownership è uno dei LP più testati: mostra che hai visto una lacuna, hai agito oltre il tuo ruolo, e hai ottenuto un risultato misurabile che puoi quantificare.
7. Descrivi una volta in cui non eri d'accordo e poi ti sei impegnato. (Have Backbone; Disagree and Commit)
Approccio: Scegli un vero disaccordo in cui hai espresso il tuo punto di vista con dati, e poi ti sei impegnato completamente una volta presa la decisione. Amazon vuole sia la fermezza sia il seguito, con il risultato.
8. Parlami di una volta in cui hai consegnato risultati sotto una scadenza stretta. (Deliver Results)
Approccio: STAR con metriche. Enfatizza la prioritizzazione, cosa hai tagliato, e il risultato quantificato. Amazon filtra fortemente per candidati che consegnano sotto vincoli, non solo pianificano.
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