作为接触过数百位技术求职者的 AWS 技术专家，经常会发掘一些令人遗憾的问题：有些人明明技术扎实，却因项目经验表述混乱错失 offer。大厂 HR 曾透露，90% 的面试失败案例中，候选人无法清晰展示项目价值。比如，有人只会说“我负责了模块开发”，却答不上“这个模块解决了什么业务痛点”“数据表现如何”。这种“流水账式”回答，会让面试官觉得你只是执行者，而非解决问题的人。
展示项目经验的关键，是用“问题 - 行动 - 结果”结构代替任务罗列。举个真实案例：某候选人曾参与 AWS 云迁移项目，如果只说“我负责 EC2 实例配置”，面试官很难感知他的价值。但他调整为：“原系统因物理机限制，扩容需 3 天且成本高（问题）。我主导设计 AWS Auto Scaling 方案，通过动态资源分配将扩容时间缩至 10 分钟，年度成本降低 40%（行动 + 结果）。”这种表述既体现技术深度，又证明你能用 AWS 工具为企业创造实际价值。
除了结构清晰，用数据量化成果更能打动面试官。技术岗常忽略数据，但 HR 明确表示：“没有数据支撑的项目经验，可信度打对折。”例如，优化 AWS S3 存储时，不要说“提升了性能”，而要说“通过生命周期策略调整，使冷数据存储成本下降 35%，访问延迟减少 60%”。再如，用 AWS Lambda 重构流程时，可补充“处理效率从 2 小时 / 次提升至 5 分钟 / 次，错误率从 12% 降至 2%”。数据不仅是能力的证明，更是你关注业务结果的体现。
此外，结合 AWS 特性强调技术决策逻辑也很重要。面试官常追问：“为什么选这个 AWS 服务？”此时需展示你对云产品的理解。比如，选择 Amazon RDS 而非自建数据库，可解释：“RDS 的自动备份和故障转移功能，能将数据库维护时间从每周 8 小时降至 0，同时通过多可用区部署实现 99.99% 可用性，符合业务对稳定性的要求。”这种回答既体现技术判断力，又证明你能根据业务需求选择最优方案。
最后提醒：项目经验不是简历的复述，而是用故事思维证明你的能力。从面试官的角度出发，他们需要的是能解决实际问题、用技术推动业务的人。下次面试前，不妨用“问题 - 行动 - 结果”框架梳理项目，用数据量化成果，用 AWS 特性解释决策。记住：好的项目展示，是让面试官听到“这就是我们需要的人”的瞬间。