Stripe MLE OA 和 SWE OA 風格接近，但更偏向實際支付/風控業務場景，題量通常是 1 道大題 + 多階段（3-5 parts），或者 2 道中等題，時間 60-90 分鐘。題目難度中等偏上，重點考察資料處理、特徵工程思維、邊界處理和程式碼工程能力，而不是純 LeetCode 演算法。
Stripe MLE OA 獨家高頻真題（Programhelp）
題目一：識別交通標誌
問題描述
HackerCars 正在研發一款自動駕駛汽車。作為其自動感應系統的一部分，該公司希望汽車能夠自動識別道路上的限速標誌，並據此調整車速。
現給定一組包含限速標誌影象及其對應標籤的資料集，需利用 PyTorch 構建一個模型，以識別限速標誌屬於 30km/h、70km/h 還是 120km/h。
相關檔案
- train.csv（訓練集）
- test.csv（測試集）
- sample_submission.csv（示例提交檔案）任務要求構建一個深度神經網路，實現對交通限速標誌的準確識別。針對測試集（test.csv）中的每條記錄，預測其標籤（label）變數的值。最終需提交一個 CSV 檔案（submissions.csv），該檔案應包含表頭，且每行對應一條測試集記錄的預測結果。檔案格式要求提交的 CSV 檔案需包含且僅包含兩列：
- path：影象路徑
- label：預測標籤（0 對應 30km/h，1 對應 70km/h，2 對應 120km/h）評估指標模型效能的評估指標為準確率（Accuracy），計算公式為：Accuracy=所有預測的總數量正確預測的數量
題目二：查詢員工考勤
問題描述
給定一個包含不同銷售分店員工考勤資料的 pandas 資料表，需找出一個月內訪問過其所屬銷售分店至少 3 次的員工。
注意事項
- 員工訪問過一次的分店即視為其所屬銷售分店。
- 員工在同一天可能多次訪問同一分店，但僅計為一次。
- 若不存在符合條件的員工，需返回一個帶表頭的空 DataFrame。資料表結構該資料表包含三列：
- emp_id：員工 ID
- branch_code：每個分店的唯一識別符號
題目 3：識別交通限速標誌
問題描述
HackerCars 公司正在研發自動駕駛汽車。作為車輛自動感知系統的一部分，需要讓汽車自動識別道路上的限速標誌，並據此調整行駛速度。
給定包含限速標誌影象及對應標籤的資料集，要求使用 PyTorch 搭建模型，識別限速標誌為 30km/h、70km/h 或 120km/h 三類。
提供檔案
train.csv：訓練集檔案test.csv：測試集檔案sample_submission.csv：提交檔案示例
任務要求
搭建深度神經網路，實現交通限速標誌的分類識別。
針對測試集 test.csv 中的每一條記錄，預測其 label 變數的值。最終提交一個 CSV 檔案 submissions.csv，要求包含表頭，且每一行對應一條測試集的預測結果。
提交檔案格式
檔案必須包含且僅包含 2 列：
path：影象路徑label：預測標籤（0 代表 30km/h，1 代表 70km/h，2 代表 120km/h）
評估指標
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
問題描述
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。
注意事項
- 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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