Questions d'entretien Amazon

Sur quoi portent les entretiens chez Amazon

Questions d'entretien courantes chez Amazon

• Parlez-moi d'une fois où vous n'étiez pas d'accord avec votre manager. Comment avez-vous géré cela ? (Principe de leadership : Avoir une colonne vertébrale ; être en désaccord et s'engager)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Désaccord professionnel argumenté
  • Écoute active et compréhension du point de vue du manager
  • Présentation de données concrètes et alternatives
  • Alignement sur l'objectif commun malgré le désaccord
  • Engagement après décision finale (disagree and commit)

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  Lors d'un projet de migration de base de données, je n'étais pas d'accord avec mon manager qui voulait effectuer la migration en une seule nuit. Je pensais que cela présentait un risque élevé de perte de données. J'ai d'abord écouté ses raisons : il craignait un temps d'arrêt prolongé. J'ai alors proposé une migration par étapes avec des tests de validation après chaque étape, en présentant des données issues de tests précédents montrant que l'approche incrémentale réduisait les risques. Nous avons analysé les compromis : temps d'arrêt total plus long mais risque moindre. Finalement, il a accepté la migration par étapes. Après la décision, je me suis pleinement engagé pour la réussite du projet. La migration s'est déroulée sans incident et a été saluée par l'équipe.

• Concevez un service de raccourcissement d'URL comme TinyURL. (Conception de systèmes)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Génération d'identifiants uniques (base62, séquence, Snowflake)
  • Stockage clé-URL (bases de données relationnelles ou NoSQL)
  • Redirection HTTP (301/302) avec cache
  • Gestion des collisions et expiration des URL
  • Scalabilité : sharding, équilibrage de charge, cache distribué

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  Pour concevoir un service comme TinyURL, on commence par définir les exigences fonctionnelles : créer une URL courte à partir d'une longue, rediriger vers l'URL originale, et éventuellement gérer la durée de vie. Les contraintes non fonctionnelles incluent une latence de redirection faible et une haute disponibilité. L'architecture proposée comprend un service web qui reçoit la requête de création, un générateur d'identifiant unique (par exemple en base62, avec une séquence globale ou un algorithme comme Snowflake pour éviter les collisions), et une base de données (comme DynamoDB ou Cassandra) pour stocker la correspondance identifiant-URL. Pour la redirection, on interroge d'abord un cache Redis, puis la base de données en cas d'échec, et on renvoie une redirection 301. Pour monter en charge, on peut sharder la base de données sur l'identifiant, utiliser un load balancer, et mettre en cache les URL populaires. Un point critique est la génération d'identifiants : on doit éviter les collisions et assurer l'unicité sans centraliser la génération, ce qui peut devenir un goulot.

• Étant donné un tableau d'entiers, trouvez deux nombres qui additionnent à une cible spécifique. (Codage, communément rapporté)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Utilisation d'un dictionnaire pour stocker la valeur et son indice
  • Complexité temporelle O(n)
  • Complexité spatiale O(n)
  • Gestion des doublons et des cas où la solution n'existe pas

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  L'algorithme classique pour trouver deux nombres dont la somme est une cible utilise un dictionnaire pour stocker les éléments déjà rencontrés avec leur indice. On parcourt le tableau une fois : pour chaque élément, on calcule le complément (cible moins l'élément). Si ce complément est dans le dictionnaire, on a trouvé la paire et on retourne les deux indices. Sinon, on ajoute l'élément courant au dictionnaire. Cela donne une complexité temporelle de O(n) et une complexité spatiale de O(n). Il faut gérer le cas où un nombre peut être utilisé deux fois (dans l'énoncé classique, chaque élément est utilisé une seule fois). Une amélioration possible est de trier le tableau et utiliser deux pointeurs, mais cela nécessiterait O(n log n) et ne préserverait pas les indices originaux si besoin. La solution avec dictionnaire est donc optimale pour ce problème.

  def two_sum(nums, target):
      """Retourne les indices des deux nombres qui additionnent à target."""
      seen = {}
      for i, num in enumerate(nums):
          complement = target - num
          if complement in seen:
              return [seen[complement], i]
          seen[num] = i
      return []  # Si aucune solution (ne devrait pas arriver selon l'énoncé)

• Décrivez un projet où vous avez dû faire un compromis entre la vitesse et la qualité. Qu'avez-vous décidé et pourquoi ? (LP : Biais pour l'action vs. Exiger les normes les plus élevées)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Identification claire du compromis entre vitesse et qualité
  • Analyse des risques et bénéfices de chaque option
  • Prise de décision basée sur les priorités du projet
  • Planification d'une phase d'amélioration post-lancement
  • Évaluation des résultats et leçons apprises

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  Dans un projet de développement d'une API pour un client avec une date de lancement fixe, j'ai dû choisir entre sortir une version minimaliste mais fonctionnelle rapidement, ou prendre plus de temps pour inclure des fonctionnalités avancées et des tests exhaustifs. J'ai évalué que la qualité minimum acceptable pour le lancement était une API stable avec les endpoints critiques. J'ai donc décidé de prioriser la vitesse : livrer une version MVP avec les fonctionnalités de base, mais en m'assurant que les tests de régression et de charge étaient passés. Après le lancement, nous avons recueilli les retours des utilisateurs et ajouté les fonctionnalités manquantes dans les sprints suivants. Le résultat a été un lancement réussi sans incident majeur, et les améliorations ultérieures ont été bien accueillies. Cette expérience m'a appris à équilibrer la vitesse et la qualité en fonction du contexte du projet et des attentes des parties prenantes.

• Implémentez une fonction pour sérialiser et désérialiser un arbre binaire. (Codage, arbre binaire)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Choix d'un format de sérialisation (ex: préordre avec marqueurs nuls)
  • Implémentation d'une fonction récursive pour la sérialisation
  • Implémentation d'une fonction récursive pour la désérialisation
  • Gestion des valeurs nulles (None) dans l'arbre

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  Pour sérialiser un arbre binaire, on peut utiliser un parcours en préordre (racine, gauche, droite) en marquant les enfants nuls avec un symbole spécial, par exemple 'X'. La sérialisation produit une chaîne comme '1,2,X,X,3,4,X,X,5,X,X'. La désérialisation reconstruit l'arbre en parcourant la liste des valeurs dans le même ordre. La complexité temporelle est O(n) pour les deux opérations, où n est le nombre de nœuds, et la complexité spatiale est O(n) pour la chaîne sérialisée et O(h) pour la pile de récursion (h hauteur de l'arbre). Une autre approche possible est d'utiliser un format JSON ou un parcours par niveaux, mais le préordre avec marqueurs est simple et efficace. Attention à la gestion des valeurs négatives et des grandes valeurs ; ici on convertit en entier, donc c'est pris en charge.

  class TreeNode:
      def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
          self.val = val
          self.left = left
          self.right = right
  
  class Codec:
      def serialize(self, root):
          """Encodes a tree to a single string en utilisant le préordre avec 'X' pour None."""
          def dfs(node):
              if not node:
                  return 'X'
              return str(node.val) + ',' + dfs(node.left) + ',' + dfs(node.right)
          return dfs(root)
  
      def deserialize(self, data):
          """Decodes your encoded data to tree."""
          values = data.split(',')
          self.idx = 0
          
          def dfs():
              if values[self.idx] == 'X':
                  self.idx += 1
                  return None
              node = TreeNode(int(values[self.idx]))
              self.idx += 1
              node.left = dfs()
              node.right = dfs()
              return node
          return dfs()

• Expliquez une fois où vous avez considérablement amélioré un processus ou un produit. Quelles étapes avez-vous suivies ? (LP : Prise en charge, livrer des résultats)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Identification d'une opportunité d'amélioration basée sur des données
  • Analyse des causes racines
  • Proposition de solution avec plan d'implémentation
  • Mesure de l'impact avant/après
  • Collaboration avec les parties prenantes

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  Dans mon précédent poste, j'ai constaté que le temps de déploiement de notre application était en moyenne de 4 heures, ce qui ralentissait les itérations. Après analyse, j'ai identifié que la cause principale était l'absence d'automatisation des tests et du déploiement. J'ai proposé d'implémenter une pipeline CI/CD avec Jenkins et des tests unitaires automatisés. J'ai présenté un plan aux parties prenantes, incluant une période de transition pour minimiser les impacts. L'implémentation a duré deux semaines, avec la collaboration de l'équipe DevOps. Après la mise en place, le temps de déploiement est passé à 30 minutes en moyenne, et le taux d'échec a diminué de 80%. Cette amélioration a permis à l'équipe de déployer plus fréquemment et de recevoir des retours plus rapides des utilisateurs.

• Concevez un système de chat en temps réel comme WhatsApp ou Messenger. (Conception de systèmes, communément rapporté)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Choix du protocole (WebSocket pour communication bidirectionnelle)
  • Gestion des messages (file d'attente, persistance)
  • Gestion de la présence et de l'état des utilisateurs
  • Scalabilité : serveurs de chat, sharding, cache
  • Architecture des notifications push

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  Pour concevoir un système de chat en temps réel comme WhatsApp, on commence par les exigences : envoi et réception de messages en temps réel, historique des messages, indication de frappe, accusés de réception. L'architecture repose sur des WebSockets pour une communication bidirectionnelle persistante entre les clients et les serveurs de chat. Pour la persistance, on utilise une base de données comme Cassandra pour stocker les messages de manière scalable. Un service de files d'attente (comme Kafka) peut être utilisé pour la remise asynchrone des messages et la décharge des serveurs de chat. La gestion de la présence se fait via un service Redis qui suit l'état de connexion de chaque utilisateur. Pour monter en charge, on peut sharder les serveurs de chat par utilisateur ou par salon, et utiliser un load balancer pour distribuer les connexions. Les notifications push sont gérées via un service dédié (Firebase Cloud Messaging). Un défi est la cohérence des messages et la gestion des conflits ; on peut opter pour une approche de synchronisation optimiste avec horodatage.

• Trouvez la plus longue sous-chaîne sans caractères répétés. (Codage, fenêtre glissante)
  Ce qu'une bonne réponse couvre

  • Fenêtre glissante avec deux pointeurs
  • Dictionnaire pour stocker la dernière position des caractères
  • Mise à jour de la fenêtre lors de répétitions
  • Complexité temporelle O(n)
  • Complexité spatiale O(min(n, alphabet))

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  L'algorithme de fenêtre glissante est optimal pour ce problème. On maintient deux indices, debut et fin, qui délimitent une fenêtre sans répétition. On parcourt la chaîne avec fin, et pour chaque caractère, on vérifie s'il est déjà présent dans la fenêtre en consultant un dictionnaire qui stocke la dernière position de chaque caractère. Si le caractère est dans la fenêtre (sa dernière occurrence est >= debut), on déplace debut juste après cette occurrence. Sinon, on étend la fenêtre. On met à jour la longueur maximale à chaque étape. La complexité temporelle est O(n) car chaque caractère est visité au plus deux fois, et la complexité spatiale est O(min(n, taille de l'alphabet)). Un piège courant est d'oublier de vérifier que la dernière occurrence est dans la fenêtre ; sinon, on risque de réduire la fenêtre incorrectement.

  def longueur_sous_chaine_sans_repetition(s):
      """Retourne la longueur de la plus longue sous-chaîne sans caractères répétés."""
      last_occurrence = {}
      debut = 0
      max_len = 0
      for fin, char in enumerate(s):
          if char in last_occurrence and last_occurrence[char] >= debut:
              debut = last_occurrence[char] + 1
          last_occurrence[char] = fin
          max_len = max(max_len, fin - debut + 1)
      return max_len

Conseils pour se préparer

• Intériorisez les 16 principes de leadership et préparez 2-3 histoires STAR par principe qui les démontrent en action.
• Entraînez-vous à coder sur un tableau blanc ou sans IDE pour simuler l'environnement d'entretien ; concentrez-vous sur une communication claire de votre processus de réflexion.
• Pour la conception de systèmes, étudiez les bases de la scalabilité, de l'équilibrage de charge, de la mise en cache, des bases de données (SQL vs NoSQL) et entraînez-vous à concevoir des systèmes populaires.
• Posez toujours des questions de clarification avant de vous lancer dans une solution ; Amazon valorise l'obsession du client et la compréhension approfondie des exigences.
• Préparez-vous à discuter des compromis et des approches alternatives ; les recruteurs veulent voir votre capacité à peser les options et à prendre des décisions éclairées.

Questions fréquentes