Stripe 面试真题：越来越长的 Coding 题 —— 欺诈检测系统 (Fraud Detection) 全流程复盘

Stripe 的技术面试在硅谷独树一帜：它不考 LeetCode 算法题，而是考“在 45 分钟内写出一个能跑的微型系统”。

给不熟悉 Stripe 的朋友划个重点：

• 时间紧： 全程 60 分钟，除去寒暄，只有 45 分钟 Coding。
• 解锁模式： 题目分 Part 1, 2, 3... 必须做完前一个才能解锁下一个（像闯关游戏）。
• 环境： HackerRank，必须自己写 Test Case。
• 标准： 完全不看重时间复杂度（O(n^2) 也没事），但极其看重代码可读性、可扩展性以及Edge Cases 的处理。

今天我们复盘一道**最新的 Fraud Detection（欺诈检测）**真题，这道题文本量巨大，逻辑层层递进，非常考验候选人的心态和工程素养。

📋 题目背景：构建交易风控引擎

我们需要实现一个交易验证系统，从 CSV 中读取数据，经过多层过滤，最终输出 Smart Report。

Part 1: Verify Transaction Data Integrity

任务： 基础数据清洗。 从 CSV 字符串中解析交易数据（通常包含 amount, currency, card_type, location 等 6 个字段）。 逻辑： 验证所有字段是否为 Non-Empty。 坑点： 注意空字符串 ""、只有空格的字符串 " " 以及 null 的区别。Stripe 非常喜欢在这里埋 Edge Case。

Part 2: High-Risk Rule Validation

任务： 引入硬性风控规则。 在 Part 1 验证通过的基础上，增加两类检查：

1. 金额规则： amount 必须在业务限定的 [min, max] 范围内。
2. 支付方式规则： payment_method 不能在 blocked_method_list（如 prepaid_card）中。 输出： 违反任意规则，标记为 SUSPICIOUS。

Part 3: User Behavior Matching (核心难点)

任务： 基于用户画像的动态检测。 逻辑： 系统提供用户的 behavioral_baseline（如常用国家、交易时段、平均金额）。 我们需要提取当前交易的特征，并计算与 Baseline 的 Match Ratio。

• 如果匹配特征数 / 总特征数 < 50%，则判定为 behavior_mismatch。
• 判定： 标记为 SUSPICIOUS。

Part 4: Smart Fraud Error Reporting

任务： 优化报错体验（User Friendly）。 之前的步骤只输出模糊的 SUSPICIOUS，现在要求：

1. 具体化： 输出具体的 Error Codes（如 AMOUNT_TOO_HIGH, BLOCKED_METHOD, BEHAVIOR_MISMATCH）。
2. 优先级： 如果同时命中多个错误，按系统定义的 Priority 输出最多两个错误码。
3. 格式化： 若无错误输出 OK。输出结果需要 Column Alignment（对齐），方便人工审核阅读。

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💡 解题思路（oavoservice 实战指导）

1. 拒绝面条代码，一开始就面向对象

Stripe 的题是“生长型”的。如果你在 Part 1 写了一个巨大的 if-else 函数，到了 Part 3 你绝对会重构到崩溃。

oavoservice 建议结构：

Python

class Transaction:
    def __init__(self, raw_line):
        # Part 1: 解析逻辑放在这里
        self.data = self._parse(raw_line) 
        self.errors = [] # 存储所有的 error codes

class FraudDetector:
    def __init__(self, config, baseline):
        self.config = config
        self.baseline = baseline

    def verify(self, transaction):
        # Pipeline 设计模式
        if not self._check_integrity(transaction): return
        self._check_risk_rules(transaction)
        self._check_behavior(transaction)
        
    def generate_report(self, transactions):
        # Part 4: 格式化输出
        pass

2. 巧用 Set 和 Config 处理规则

在 Part 2 和 Part 3 中，规则可能会变。不要把 "prepaid_card" 这种字符串硬编码在逻辑里。

Python

# Good Practice
BLOCKED_METHODS = {"prepaid", "virtual"}
if transaction.method in BLOCKED_METHODS:
    transaction.errors.append("BLOCKED_METHOD")

3. Match Ratio 的计算细节

Part 3 的 normalization 是考点。比如金额，Baseline 可能是区间 [100, 200]，而当前交易是 150，这算 Match。

Python

def _calculate_match_ratio(self, tx, baseline):
    matches = 0
    total_features = 3
    
    if baseline.min_amt <= tx.amount <= baseline.max_amt:
        matches += 1
    if tx.country in baseline.common_countries:
        matches += 1
    # ... 其他特征
    
    return matches / total_features

4. 格式化输出的对齐技巧

Part 4 要求 Column Alignment。不要手动算空格，Python 的 f-string 是神器：

Python

# {:<20} 表示左对齐，占位20字符
print(f"{tx.id:<10} | {status:<15} | {error_msg}")

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🚀 Stripe 面试通关秘籍

1. Test Cases 必须自己写： 不要只依懒给的 Example。做完 Part 1 立刻写：空行测试、缺字段测试、非法字符测试。代码里最好留一个 run_tests() 函数。
2. 代码可读性 > 算法： 变量名不要用 a, b, c。用 transaction_amount, is_blocked。面试官会一行行读你的代码。
3. 沟通 Prioritization： Part 4 的优先级逻辑（Priority Queue 或简单的 Sort）要先和面试官确认：“我是应该展示最严重的错误，还是最早发现的错误？”

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💼 oavoservice 如何助力 Stripe 面试

Stripe 的面试不仅是写代码，更是在考察你**“是否是一个成熟的工程师”**。

OA、VO 关键节点，交给更懂规则的人

与市面上模板化、外包化的服务不同，oavoservice 的所有支持均由具备真实大厂背景的学长本人全程参与，从最前期的简历包装与岗位匹配，到 OA 辅助 / OA 代写、代码思路拆解与实时答疑，再到 VO 阶段的面试辅助 与关键节点助攻，每一步都是亲力亲为，而非中转或流水线操作。

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