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UCSD博士毕业，前Pinterest senior MLE。在CVPR、ECCV等顶级学术会议上以第一作者身份发表过十余篇论文。研究方向集中在可解释的人工智能和鲁棒模型架构的研究。对MLE的面试技巧和得分点了如指掌，培训了团队内的数十名新同事。
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Senior @ 谷歌
前谷歌高级软件开发工程师，精通分布式系统、云计算和大规模数据处理。在顶级技术会议KubeCon和Google Cloud Next上发表多篇技术报告。专注于提升系统的可扩展性和可靠性。在Github上发布了System Design面试手册，收获上千 🌟
L6 @ Amazon
前 Amazon 工程老兵，长期深耕SDN核心系统研发。专注于提高系统的可扩展性、可靠性和成本效率。在服务治理、网络系统、事件驱动架构方面有丰富的实战经验。专做 Amazon 和 Meta 的 SDE 面试辅助，一年内帮助候选人成功斩获超过 30 个 L5和 L6 offer。
Stripe Technical Screen｜Stripe 电面新题｜四个Level 全解析
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一个小时，做题时间差不多45 - 50分钟，总共四个level。一般完成三个level就稳进下一轮。这里讨论的是一道新题。
Level 1
在 Level 1，题目要求按用户汇总交易金额，例如输入 [(1, 10), (2, 5), (1, 7)]，输出 {1: 17, 2: 5}。思路非常直接：使用一个 HashMap<Integer, Integer> 来记录每个用户的累计金额，遍历每条交易记录时，将对应用户的金额加到 map 中。如果用户还没有出现，就初始化为当前金额。这一level的重点是编写清晰、无错误的基础逻辑，并正确处理重复用户、空输入等边界情况，时间复杂度为 O(n)。
Level 2
在 Level 2，每条交易增加了时间戳字段，比如输入 [(1, 50, 10), (1, 60, 40), (2, 30, 30), (2, 80, 100)]，当 t = 100 时，需要返回过去 60 秒内交易总额超过阈值的用户（例如 [1, 2]）。思路是对每个用户维护一个队列 Deque<(amount, timestamp)>，每插入一条新交易时，先移除超出时间窗口的旧记录，然后更新该用户在窗口内的总和。通过 amortized O(1) 的操作，可以实时维护每个用户的滑动窗口统计，并在任意时刻查询哪些用户超出阈值。
Level 3
在 Level 3，问题升级为动态维护过去 60 秒内交易额最高的前 K 个用户。给定输入 [(1, 50, 10), (1, 60, 40), (2, 80, 30), (3, 30, 40), (2, 50, 90)]，当 t = 90, K = 2 时，输出应为 [2, 1]。思路是使用 HashMap 存储每个用户的当前窗口总额，同时用一个大小为 K 的 MinHeap 来追踪 top K 用户。每次用户窗口更新时，同步调整堆结构：如果新总额超过堆顶，就插入并弹出最小值。考点是如何维护堆中元素与 map 状态一致，并保持 O(log K) 的更新效率。
Level 4
在 Level 4，题目转为检测交易模式。比如输入 [(1, 10, 10), (1, 120, 20), (1, 15, 30), (2, 50, 10), (2, 150, 20)]，要求找出出现 [small, large, small]（<20, >100, <20 连续三笔）的用户，输出 [1]。思路是对每个用户的交易序列进行状态遍历，可以用状态机来表达三个阶段：expect small → expect large → expect small again。每读一笔交易，依据金额大小进行状态转移，如果达到终态就标记该用户为可疑。
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客户怎么评价我们
毫无疑问是市面上最专业的SDE代面机构。我接触过若干家机构，但是你们的专业能力以及细致服务给我留下了非常深刻的印象。感谢你们带给我的无比丝滑的跳槽体验。
现在的市场对于转码选手可以说是非常不友好了。本来我已经不抱希望，准备收拾行李回国了，但是和Eric老师聊完之后，我打算赌一把。结果Alpha团队果然不负所托，帮我成功上岸Capital One 🙏
本来觉得代面是一件非常不靠谱的事情，我也只是抱着试探的心态和你们的团队聊了聊细节。但是一试便知能力的深浅，无论是分布式理论还是项目实战经验，都非常符合我的面试岗位需求。如果没有你们的协助，估计很难拿下这个senior role。祝生意兴隆。
