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概览/核心摘要 (Executive Summary)

本次访谈深入探讨了前亚马逊首席工程师 Steve Huynh 从文科背景进入科技行业，并在亚马逊工作18年直至晋升为首席工程师（Principal Engineer）的职业历程与深刻洞见。Steve 强调，成功进入并立足于大型科技公司，机会与准备缺一不可。他认为，当前多数面试准备建议存在误区，过于侧重编码和系统设计，而忽视了行为面试的决定性作用。他将功能性技能比作扑克中的“底注”（必要但非充分条件），而行为面试才是决定“是否想与你共事”的关键。

在职业发展方面，Steve 详细剖析了从初级到高级工程师的晋升要点，并着重指出了从高级（SDE3）到首席（Principal）的巨大鸿沟，原因是亚马逊缺少正式的“员工工程师”（Staff Engineer）级别，导致此晋升相当于连跳两级，要求工程师同时扮演好高级工程师和准首席工程师的“两种角色”。

关于亚马逊备受争议的绩效文化，Steve 证实了其存在基于固定比例（如5-6%）的强制性人员优化指标，且近年来已从“软性指导”变为“硬性任务”。他指出，在停止补充新员工的背景下，这种文化会“蚕食”本应表现良好的员工。他给出的自保建议是：主动与管理者明确期望，并提前制定改进计划。最后，Steve 分享了他对亚马逊文化的喜爱之处（客户至上、写作文化）与不满（过度的“节俭”文化），并为年轻从业者提供了宝贵的职业建议，核心是停止“取悦他人”，忠于自我。

从文科到亚马逊首席工程师的非典型路径

• 背景澄清：Steve Huynh 拥有英国文学与创意写作的文科学位，但他强调，将其视为“零基础”进入科技行业具有误导性。
  • 早期接触：他的父母是电气工程师，他从小就接触并编程计算机（如 IBM XT 8088）。
  • 高中经历：在高中时，他通过了计算机科学的AP考试（AB级使用Pascal，BC级使用C++），已掌握大O表示法、算法和数据结构等核心概念，并编写过俄罗斯方块克隆等程序。
• 进入亚马逊的契机：
  • 人脉网络：通过一位在亚马逊工作的高中同学获得内推，得到了一个支持工程师（Support Engineer）的合同工职位。
  • 职位过渡：他作为“绿牌”合同工工作了约9个月后，成功转为“蓝牌”全职员工。
  • 从支持到开发：在担任支持工程师期间，他渴望成为软件开发工程师（SDE），通过主动向同事请教面试问题、自行研究和实践，最终成功转岗。

对大型科技公司面试的核心洞察

Steve 认为，当前大多数面试准备建议是“非最优”的，因为它们将面试错误地视为纯粹的技术测试。

• 面试的本质：更像约会，而非考试
  • 面试官最核心的考量是：> “我是否想和这个人一起工作？”
  • 技术能力（编码、系统设计）是基础门槛，但行为面试（Behavioral Interview）在决定录用和定级时具有“超乎寻常的影响力”。
• 扑克牌比喻：
  • 功能性技能 (编码/系统设计)：如同扑克中的“大小盲注”（Ante），是参与游戏的必要条件，但不是取胜的全部。
  • 行为面试：是真正的“扑克博弈”部分，决定了最终的胜负。
  • 结论：> “我们会拒绝那些行为面试表现差的人，即使他们的编码和系统设计能力很强。”
• 面试准备建议：
  • 调整时间分配：建议将准备时间更均衡地分配，例如 40%编码、40%系统设计、20%行为面试，而不是将行为面试视为次要部分。
  • “包装”经验 (Packaging)：花时间梳理和组织自己的经历，用高效、清晰的语言向面试官传达你是谁、你的工作方式以及你的成就。这体现了同理心，能帮助面试官更好地回答“我是否想与你共事”这一核心问题。
  • 故事暴露级别 (Stories Betray Your Level)：你讲述的故事和沟通方式会暴露你的真实水平。如果应聘高级职位，却只讲述初级工程师水平的故事，这种不匹配会导致被降级（down-level）。

在当前就业市场中脱颖而出的策略

• 成为“异常值” (Be an Outlier)：在某个方面做到突出。
  • 深度而非广度：与其泛泛地学习多种技术（如同时学React、Rust、机器学习），不如选择一个领域或语言进行深度钻研。例如，深入学习Java，去了解JVM的内部工作原理、垃圾回收器调优等。这种深度是稀缺的。
  • 主动建立人脉：通过非垃圾邮件的方式真诚地联系目标团队的成员。
    • 数据支持：Steve 在其 Discord 社区做过一个投票，结果显示 90% 的人表示，如果收到真诚的求职咨询，他们愿意互动，甚至在被请求时提供内推。
• 2025年最重要的“编程语言”：
  • Steve 戏称，2025年最重要的编程语言是英语。他强调，沟通能力、包装经验和讲好故事的能力，是当下最具杠杆效应的技能。
• 对AI取代工程师的看法：
  • 观点：他认为CEO们（如扎克伯格）的预测倾向于“低估实现时间，高估当前能力”，以推动愿景。他对于“AI今年就能产出中级工程师水平代码”的说法持怀疑态度。
  • AI是“放大器”：AI能帮助非程序员实现从0到1的突破，帮助1倍效率的工程师成为10倍效率的工程师，但很难在短期内实现从0到10的跨越，也难以处理从1到N的规模化问题。

亚马逊的晋升路径与挑战

• SDE1 → SDE2 (初级 → 中级)：核心是独立性 (Independence)。能够独立完成任务，并在受阻时知道如何有效求助。
• SDE2 → SDE3 (中级 → 高级)：核心是主人翁精神 (Ownership)。成为团队代码库的管理者，积极参与软件开发生命周期，对系统有更深入的理解和改进想法。
• SDE3 → Principal (高级 → 首席)：这是最困难的晋升，Steve 认为主要障碍在于：
  • 跨越两个级别：亚马逊缺少正式的“员工工程师 (Staff Engineer)”级别，导致这次晋升相当于一次性跳两级，难度倍增。
  • “两份工作”困境：晋升者必须同时履行高级工程师的职责（如大量编码）和首席工程师的职责（如跨团队影响力、项目布道），二者难以兼顾。
    • 亲身经历：他曾因专注于跨团队协调而被指责“编码不够”，导致晋升受阻。
  • 常见失败模式：候选人尝试晋升失败后，往往会退回到自己的舒适区（强化已有优势），而不是弥补反馈中的短板，最终因耗时过长而放弃或跳槽。
  • 晋升建议：
    1. 尽早提交申请：不要等到自认为“完美”再提交晋升申请，应尽早获取官方反馈，明确差距所在。
    2. 专注于弥补短板：将精力集中在解决反馈中指出的弱点和差距上，因为评审委员会再次审核时会重点关注“有什么变化”。

深入解读亚马逊的绩效文化与裁员

• 强制性人员优化：
  • 指标存在：Steve 证实，亚马逊内部存在一个基于百分比（例如 5%-6%）的绩效末位淘汰指导目标。
  • 从“指导”到“强制”：近年来，这一目标已从“软性建议”转变为“硬性任务”。
  • “食人”效应：在不补充新员工（no backfills）的情况下，这种持续的淘汰机制会开始波及那些在正常年份本应安然无恙的、表现良好的员工。
• 绩效评估会议：
  • 他形容这些会议“非常糟糕”，通常持续数天，与会者在封闭的房间里讨论员工，过程容易“失去人性”，将人视为数据和指标。
• 如何避免被淘汰的建议：
  • 明确期望：不要猜测，直接问你的经理：“你对我的期望是什么？我达到了吗？” Steve 估计只有25%的工程师会这样做。
  • 主动制定改进计划 (Pre-PIP)：如果发现自己未达到期望，应主动与经理合作，制定一个先发制人的改进计划。
  • 尽早暴露坏消息：引用其朋友的名言 > “提早传递的坏消息只是消息，太晚传递的坏消息才是真正的坏消息。” 尽早发现并解决问题，才有机会补救。

对亚马逊文化的双面评价

• 最喜欢的部分：
  • 客户至上 (Customer Obsession)：这是公司从上到下真正的“北极星”，是决策的最高准则。
  • 写作文化 (Writing Culture)：以“六页纸文档 (Six-Pager)”为代表，会议前花时间共同阅读文档，确保所有人信息对齐，他认为这是一种“超能力”。
• 最不喜欢的部分：
  • 过度的节俭 (Frugality)：他用“Frupid”（Frugal + Stupid，节俭到愚蠢）来形容。
    • 具体例子：需要费力争取一台性能足够的电脑；实习生离开后，大家会像“秃鹫”一样去抢夺他们留下的显示器。

职业生涯反思与给年轻人的建议

• 为何在亚马逊停留18年：他认为自己在亚马逊内部经历了“许多个职业生涯”，在Kindle、Prime Video、支付等多个截然不同的领域工作，这使得工作经历充满多样性，不感觉是单一的18年。
• 关于跳槽的看法：
  • 在达到高级工程师之前，为了最大化薪酬而跳槽是合理的。
  • 但在高级别之后，若想成为顶尖的技术专家（如首席/杰出工程师），则需要“扎下根来”，在同一个团队或问题上深耕3-5年，以积累足够的影响力和项目深度。
• 最大的遗憾：
  • 推迟决策 (Deferral of a decision)。当处于不利环境（如糟糕的团队）时，没有主动、明确地做出“留下”或“离开”的决定，而是让“维持现状”成为默认选项。
• 给年轻自己的建议：
  • 停止取悦他人 (Stop people pleasing)。反思自己努力的动机——是为了满足他人的期望，还是为了实现自己的愿望？

  • “你真正需要取悦的人是你自己。你是在做你想做的事，还是因为那是别人对你的期望？你爬梯子是因为你想登顶，还是因为梯子恰好被放在了你面前？”