Perguntas de Entrevista para Amazon SDE (2026)
O processo de Amazon SDE é distinto porque o componente comportamental está entrelaçado em quase toda etapa, ancorado nos 16 Leadership Principles (LPs). Espere etapas de coding (estruturas de dados, algoritmos), uma ou duas discussões de design de sistemas, e perguntas comportamentais baseadas em LPs em quase toda entrevista — cada entrevistador geralmente tem princípios específicos atribuídos para avaliar.
O nível de coding é sólido mas raramente a parte mais difícil para candidatos preparados; as perguntas comportamentais de LP são onde muitos processos são ganhos ou perdidos. A Amazon usa o método STAR explicitamente e busca histórias em primeira pessoa baseadas em dados ("eu", não "nós") com resultados mensuráveis. Respostas vagas ou que dão crédito ao time pontuam mal.
As perguntas abaixo misturam os padrões comuns de coding da Amazon com os prompts de LP para os quais você deveria ter histórias ensaiadas. Prepare duas histórias distintas por princípio principal, porque os entrevistadores farão follow-ups que investigam suas ações específicas e o resultado.
Perguntas de Entrevista para Amazon SDE e Como Respondê-las
1. Two sum / encontre pares que somam um alvo.
Abordagem: Hash map em uma passada, O(n). Declare o trade-off de espaço por tempo versus ordenação + dois ponteiros. Um aquecimento padrão da Amazon; chegue ao ótimo de forma limpa e discuta duplicatas.
2. Encontre a palavra mais comum / os k elementos mais frequentes.
Abordagem: Contagens com hash map + heap (O(n log k)) ou bucket sort (O(n)). A Amazon gosta disso porque escala para uma discussão sobre fazer isso sobre um fluxo massivo de logs.
3. Copie uma lista encadeada com ponteiros aleatórios.
Abordagem: Intercale nós copiados, depois separe — O(1) espaço extra — ou um hash map do original para a cópia. Percorra a gestão de ponteiros com cuidado; é um favorito da Amazon para testar precisão.
4. Course schedule (detecte um ciclo / ordenação topológica).
Abordagem: Modele os pré-requisitos como um grafo direcionado; use o algoritmo de Kahn ou DFS com uma pilha de recursão para detectar ciclos. Explique por que um ciclo significa que o cronograma é impossível.
5. Projete um sistema como o cumprimento de pedidos da Amazon / um encurtador de URLs.
Abordagem: Esclareça requisitos e escala, defina a API, escolha armazenamento e um esquema de IDs, depois discuta caching e consistência. Conecte as escolhas à disponibilidade — um valor de design da Amazon.
6. Fale sobre uma vez em que você assumiu a responsabilidade por um problema fora do seu escopo. (Ownership)
Abordagem: STAR, em primeira pessoa, com dados. Ownership é um dos LPs mais testados: mostre que você viu uma lacuna, agiu além da sua função, e gerou um resultado mensurável que você pode quantificar.
7. Descreva uma vez em que você discordou e se comprometeu. (Have Backbone; Disagree and Commit)
Abordagem: Escolha um desacordo real em que você expressou sua visão com dados, e depois se comprometeu totalmente uma vez tomada a decisão. A Amazon quer tanto a firmeza quanto o acompanhamento, com o resultado.
8. Fale sobre uma vez em que você entregou resultados sob um prazo apertado. (Deliver Results)
Abordagem: STAR com métricas. Enfatize a priorização, o que você cortou, e o resultado quantificado. A Amazon filtra fortemente por candidatos que entregam sob restrição, não só planejam.
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