想進 PayPal 這樣全球領先的在線支付平臺，可不是一件輕鬆的事。 面試一共有四輪，全面覆蓋 技術能力、業務分析、邏輯推理以及溝通表達。 本文就來和大家分享我整理的 PayPal 面試經驗 + 解題思路，希望能幫正在準備的同學少走彎路，更有針對性地備戰。
第一輪：Coding
2 道 Python 題+ 3 道 SQL 題
重點：
- Python：基本資料結構（字典）與迴圈
- SQL：基於
start_time和end_time的會話重疊分析
Coding 1–查找兩筆交易之和
給定一個transactions數組和一個目標金額target，找出兩筆交易之和等於目標金額，並返回它們的索引。
transactions = [12.50, 7.35, 6.15, 6.50, 8.50]
target = 13.65
# 输出: [1, 2] (7.35 + 6.30 = 13.65)Coding 2 – 高频交易检测
給定一個transactions數組和一個目標金額target，找出兩筆交易之和等於目標金額，並返回它們的索引。
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”]]
第二輪：A/B測試
- Design, traffic segmentation, metrics analysis
- Statistics: e.g., number of outcomes for 10 coin flips is 210 = 1024
第三輪：案例研究
第三輪：案例研究
這一輪面試官是個老 PayPal 人，幹了 11 年，基本上見過各種用戶行為。 他一上來就丟了個挺現實的問題給我：
“如果我們要做一個返現計劃，既能拉高用戶活躍度和交易額，又不能被羊毛黨薅禿了，你會怎麼設計？”
我當時的思路是，先把問題拆開。 返現確實能吸引人，但錢砸下去不能盲目，所以我說要先做個 小範圍實驗（A/B Test），看看返現力度對交易頻率、GMV、留存率這些核心指標的影響。
接著我補充了一點：返現計劃一定會吸引羊毛黨，那怎麼識別呢？ 我會設定一些規則，比如短期內頻繁開小號、只做最低消費的使用者，要做篩選。
最後我加了一句「預算是有限的」 所以我們要在 ROI（投入產出比） 上做動態優化，返現金額可以分層，比如老使用者和新使用者不同、不同交易額的返現比例也不同。
第四輪：行為面試
這輪氛圍不一樣，更像聊天。 他讓我講一個過往經歷里的專案，最好是挑戰比較大、能體現出解決問題能力的。
我就分享了之前做的一個 臨床數據專案。 當時醫院那邊給了一堆病例數據，要我們分析出某個治療方案的效果。 問題是數據品質非常差，缺失值一堆，而且變數定義還不統一。
我先說了當時的處境（Situation）：數據亂得不行，團隊一度有點崩。
然後說到任務（Task）：我要在兩周內清洗出一版能用的數據集，還得保證結論靠譜。
具體行動（Action）：我帶著團隊先統一了變數口徑，缺失值分情況處理，有些用插補，有些直接捨棄; 同時我拉了臨床醫生開會，確認關鍵指標的醫學意義，避免我們“拍腦袋”填數據。
最後結果（Result）：兩周后交付的數據集被醫生認可，我們跑出來的效果分析也成功支撐了醫院的決策。
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很多同學在準備 PayPal 這類大廠面試時都會糾結：要不要拚命刷題？ 其實從這次經歷能看出來，多刷題真的會有回報，尤其是 OA 和演演算法環節，紮實的基礎能讓你在後續幾輪面試里輕鬆許多。
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、牛客等全覆蓋）、遠端面試助攻（即時語音/提示，不留痕跡），以及 全程面試陪跑，説明大家在關鍵時刻少踩坑、順利過關。
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