Stripe MLE OA 和 SWE OA 风格接近，但更偏向实际支付/风控业务场景，题量通常是 1 道大题 + 多阶段（3-5 parts），或者 2 道中等题，时间 60-90 分钟。题目难度中等偏上，重点考察数据处理、特征工程思维、边界处理和代码工程能力，而不是纯 LeetCode 算法。
Stripe MLE OA 独家高频真题（Programhelp）
题目一：识别交通标志
问题描述
HackerCars 正在研发一款自动驾驶汽车。作为其自动感应系统的一部分，该公司希望汽车能够自动识别道路上的限速标志，并据此调整车速。
现给定一组包含限速标志图像及其对应标签的数据集，需利用 PyTorch 构建一个模型，以识别限速标志属于 30km/h、70km/h 还是 120km/h。
相关文件
- train.csv（训练集）
- test.csv（测试集）
- sample_submission.csv（示例提交文件）任务要求构建一个深度神经网络，实现对交通限速标志的准确识别。针对测试集（test.csv）中的每条记录，预测其标签（label）变量的值。最终需提交一个 CSV 文件（submissions.csv），该文件应包含表头，且每行对应一条测试集记录的预测结果。文件格式要求提交的 CSV 文件需包含且仅包含两列：
- path：图像路径
- label：预测标签（0 对应 30km/h，1 对应 70km/h，2 对应 120km/h）评估指标模型性能的评估指标为准确率（Accuracy），计算公式为：Accuracy=所有预测的总数量正确预测的数量
题目二：查询员工考勤
问题描述
给定一个包含不同销售分店员工考勤数据的 pandas 数据表，需找出一个月内访问过其所属销售分店至少 3 次的员工。
注意事项
- 员工访问过一次的分店即视为其所属销售分店。
- 员工在同一天可能多次访问同一分店，但仅计为一次。
- 若不存在符合条件的员工，需返回一个带表头的空 DataFrame。数据表结构该数据表包含三列：
- emp_id：员工 ID
- branch_code：每个分店的唯一标识符
题目 3：识别交通限速标志
问题描述
HackerCars 公司正在研发自动驾驶汽车。作为车辆自动感知系统的一部分，需要让汽车自动识别道路上的限速标志，并据此调整行驶速度。
给定包含限速标志图像及对应标签的数据集，要求使用 PyTorch 搭建模型，识别限速标志为 30km/h、70km/h 或 120km/h 三类。
提供文件
train.csv：训练集文件test.csv：测试集文件sample_submission.csv：提交文件示例
任务要求
搭建深度神经网络，实现交通限速标志的分类识别。
针对测试集 test.csv 中的每一条记录，预测其 label 变量的值。最终提交一个 CSV 文件 submissions.csv，要求包含表头，且每一行对应一条测试集的预测结果。
提交文件格式
文件必须包含且仅包含 2 列：
path：图像路径label：预测标签（0 代表 30km/h，1 代表 70km/h，2 代表 120km/h）
评估指标
模型性能以 ** 准确率（Accuracy）** 为评估标准，计算公式：
Accuracy=总预测样本数正确预测的样本数
题目 4：统计员工到店考勤
问题描述
给定一个 pandas DataFrame 格式的员工考勤数据集（记录不同销售分店的员工到访情况），要求筛选出一个月内到访所属销售分店至少 3 次的员工。
注意事项
- 员工只要到访过某分店 1 次，该分店就属于其所属销售分店。
- 员工同一天多次到访同一分店，仅计为 1 次。
- 若没有符合条件的员工，需返回一个带表头的空 DataFrame。
数据结构
DataFrame 包含 3 列：
emp_id：员工 IDbranch_code：分店唯一标识visit_date：到访日期，格式为YYYY-MM-DD
示例
表格
| emp_id | branch_code | visit_date |
|---|---|---|
| 1 | b01 | 2024-01-01 |
| 1 | b01 | 2024-01-03 |
| 1 | b01 | 2024-01-04 |
| 2 | b02 | 2024-01-02 |
| 2 | b02 | 2024-01-03 |
| 2 | b03 | 2024-01-01 |
结果分析
- 员工 1：1 月内到访 b01 分店 3 次，符合条件
- 员工 2：到访 b02 分店 2 次、b03 分店 1 次，均不满足≥3 次的要求
- 最终结果仅包含员工 1 的记录
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