亚马逊与数据相关的实习岗位主要可以分为三大类：数据工程师、商业智能工程师和数据科学家。这三个方向的面试侧重点有明显不同，你可以根据自己的技能偏好来选择主攻方向。
首先，你需要了解亚马逊面试的整体流程和核心考察逻辑。针对实习生，通常流程比较高效，一般会进行一轮或两轮面试，每轮45到60分钟，都是与亚马逊的员工一对一交流。每轮面试中，都会混合技术问题和行为问题。
亚马逊面试有一个非常鲜明的特点，就是极度重视文化契合度。他们会用一套称为“领导力准则”的原则来评估每一位候选人，判断你是否能在亚马逊的工作环境中取得成功。这意味着，无论你的技术多么扎实，如果行为面试表现不佳，也很难拿到offer。
接下来，我们分岗位来看具体的面试题型。
数据工程师实习生面试
这个方向与你风险管理背景中需要处理大量数据、构建数据模型的部分非常契合。面试的核心是考察你构建和维护可扩展数据基础设施的能力。
在最初的技术电话或在线评估环节，SQL是重中之重。你需要熟练掌握各种联结、聚合函数、子查询，尤其是窗口函数，比如RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER这些。面试中可能会出现像“写一个查询，找出每个区域最近30天内销量排名前三的产品”这样的题目。除了SQL，数据结构与算法的基础也会被考察，但难度通常低于软件开发工程师。例如，可能会让你用Python实现一个函数，检查字符串中的括号是否匹配。
进入技术面试环节后，考察会进一步深入。除了更复杂的SQL查询，你可能会被要求进行数据建模，比如为在线外卖系统设计分析数据库的星型或雪花模型，并解释你的ETL流程。同时，面试官也会考察你用Python进行数据处理的能力，比如给你一个Pandas DataFrame，里面有些缺失值，让你写出处理代码并解释理由。此外，你还需要对数据仓库的基本概念和AWS生态中的数据服务有所了解。
商业智能工程师实习生面试
这个方向更侧重于利用数据回答业务问题，非常适合你金融统计背景中对数据分析、解释和报告的能力。
对于商业智能工程师来说，SQL是绝对核心，面试可以说是SQL的“地狱模式”。你需要能写出极其复杂和高效的SQL来解决业务问题，比如计算每个月活跃用户的留存率这样的题目。
除了SQL，你还会遇到业务案例分析题。面试官可能会给你一个业务场景，让你定义关键指标，并思考如何用数据来衡量和改进它。数据可视化也是考察点之一，虽然不是要求你会使用具体工具，但你需要知道如何选择合适的图表来有效传达信息，并能解释你的设计选择。同时，对均值、中位数、分布、相关性这些基本的统计概念也要有较好的理解。
数据科学家实习生面试
如果你的职业目标是更复杂的建模和算法研究，这个方向是首选。面试非常注重理论基础和应用能力。
面试会重点考察你对机器学习核心概念的理解，比如你需要能清晰地解释监督学习与无监督学习的区别、偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合，以及精确率与召回率这些评估指标。你也可能会被问到具体算法的原理，比如决策树、随机森林或聚类算法，例如如何为K-Means选择一个合适的K值。
实验设计与因果推断是另一个重点，尤其是A/B测试。你需要知道如何设计A/B测试，计算所需样本量，并正确分析实验结果。面试官可能会问，如果要在亚马逊网站上测试一个新的推荐算法，你会如何设计这个A/B测试，需要考虑哪些因素。最后，即使是数据科学家岗位，也要求能熟练地用Python和SQL处理和清洗数据，比如如何处理数据中的缺失值。
贯穿始终的行为面试：领导力准则
最后，我们来重点说说行为面试。这部分无论你申请哪个岗位，都至关重要。
面试官会要求你讲述过去的经历，以此预测你未来的行为。常见的问题像“告诉我你过去的一次经历，是你主动承担了超出自己职责范围的责任”，这考察的是主人翁精神这一领导力准则。
要准备好这类问题，你需要使用STAR原则，也就是情境、任务、行动和结果，来组织你的故事。建议你提前准备四到六个能够体现不同领导力准则的实例。每个例子都要有清晰的背景、你采取的具体行动，以及可以量化的结果。比如，你可以准备一个从大量数据中分析出 actionable insights 的经历，或者一个在需求模糊的情况下依然推动项目前进的经历。
综合来看，你的背景在金融风险的数据分析层面是很有优势的。在准备时，建议你先结合自己的兴趣和技能，明确主攻方向，是偏数据处理和工程实现的数据工程师或商业智能工程师，还是偏建模和统计分析的数据科学家。然后，无论选择哪个方向，都要把SQL练熟，尤其是窗口函数和复杂联结。同时，用STAR原则认真梳理过去的经历，准备好你的行为面试故事。
