想进 PayPal 这样全球领先的在线支付平台，可不是一件轻松的事。面试一共有四轮，全面覆盖 技术能力、业务分析、逻辑推理以及沟通表达。本文就来和大家分享我整理的 PayPal 面试经验 + 解题思路，希望能帮正在准备的同学少走弯路，更有针对性地备战。
第一轮：Coding
2 道 Python 题 + 3 道 SQL 题
重点：
- Python：基本数据结构（字典）与循环
- SQL：基于
start_time和end_time的会话重叠分析
Coding 1 – 查找两笔交易之和
给定一个 transactions 数组和一个目标金额 target，找出两笔交易之和等于目标金额，并返回它们的索引。
transactions = [12.50, 7.35, 6.15, 6.50, 8.50]
target = 13.65
# 输出: [1, 2] (7.35 + 6.30 = 13.65)编码 2 – 高频交易检测
给定一个 transactions 数组和一个目标金额 target，找出两笔交易之和等于目标金额，并返回它们的索引。
logs = [
"txn001,2025-04-15 10:00:00",
"txn002,2025-04-15 10:00:00",
"txn003,2025-04-15 10:00:00",
"txn004,2025-04-15 10:00:00",
"txn004,2025-04-15 10:00:01"
]# 输出: [[“txn001”, “txn002”, “txn003”]]
第二轮：A/B 测试
- Design, traffic segmentation, metrics analysis
- Statistics: e.g., number of outcomes for 10 coin flips is 210 = 1024
第三轮：案例研究
第三轮：案例研究
这一轮面试官是个老 PayPal 人，干了 11 年，基本上见过各种用户行为。他一上来就丢了个挺现实的问题给我：
“如果我们要做一个返现计划，既能拉高用户活跃度和交易额，又不能被羊毛党薅秃了，你会怎么设计？”
我当时的思路是，先把问题拆开。返现确实能吸引人，但钱砸下去不能盲目，所以我说要先做个 小范围实验（A/B Test），看看返现力度对交易频率、GMV、留存率这些核心指标的影响。
接着我补充了一点：返现计划一定会吸引羊毛党，那怎么识别呢？我会设定一些规则，比如短期内频繁开小号、只做最低消费的用户，要做筛选。
最后我加了一句“预算是有限的”，所以我们要在 ROI（投入产出比） 上做动态优化，返现金额可以分层，比如老用户和新用户不同、不同交易额的返现比例也不同。
第四轮：行为面试
这轮氛围不一样，更像聊天。他让我讲一个过往经历里的项目，最好是挑战比较大、能体现出解决问题能力的。
我就分享了之前做的一个 临床数据项目。当时医院那边给了一堆病例数据，要我们分析出某个治疗方案的效果。问题是数据质量非常差，缺失值一堆，而且变量定义还不统一。
我先说了当时的处境（Situation）：数据乱得不行，团队一度有点崩。
然后说到任务（Task）：我要在两周内清洗出一版能用的数据集，还得保证结论靠谱。
具体行动（Action）：我带着团队先统一了变量口径，缺失值分情况处理，有些用插补，有些直接舍弃；同时我拉了临床医生开会，确认关键指标的医学意义，避免我们“拍脑袋”填数据。
最后结果（Result）：两周后交付的数据集被医生认可，我们跑出来的效果分析也成功支撑了医院的决策。
ProgramHelp 帮你拿offer
很多同学在准备 PayPal 这类大厂面试时都会纠结：要不要拼命刷题？其实从这次经历能看出来，多刷题真的会有回报，尤其是 OA 和算法环节，扎实的基础能让你在后续几轮面试里轻松许多。
当然，临场的发挥同样关键。我们团队长期提供 OA 代写保过（HackerRank、CodeSignal、牛客等全覆盖）、远程面试助攻（实时语音/提示，不留痕迹），以及 全程面试陪跑，帮助大家在关键时刻少踩坑、顺利过关。
如果你也在备战 PayPal 或其他顶尖科技公司的面试，可以随时联系我们，我们会用最稳妥的方式帮你冲过难关 🚀。
