Stripe的电面过了就是正式的三轮面试了，Stripe这个公司不卷算法，不拼模板，而是极度看重代码的整洁度、系统设计思维和工程能力，考点全面，我分享下正式的三轮 Stripe 面经。
Stripe Coding轮
第一题：设计支付交易记录系统
Stripe的Code比较贴近实际业务，这题是设计一个简单的支付交易记录系统，实现一个 PaymentLedger 类，用于记录支付交易。同一 payment_id 不能重复记录，退款后，该笔支付应从总收入中扣除。
Follow-up：
- 如果现在需要支持部分退款（退款金额小于原支付金额），如何修改？
- 如何优化 get_payments_by_date 的性能（如果数据量很大）？
- 如果时间戳格式可能不合法，如何处理？
- 如何支持按时间范围查询（如某个月份）？
- 如何持久化这些数据（如果要存到数据库）？
第二题：多人债务最小化结算
题目是给定一群人的多笔借款记录，要求找出最少的交易次数让所有人的收支归零。
思路：先算出每个人的净收支，只关注那些净额不为零的人。然后用回溯或者贪心的方式，让正负金额尽量互相匹配抵消，比如欠50的人直接还给该收50的人，这样一笔交易就能解决两个人的问题，从而最小化总交易笔数。 Follow up：如果债务关系非常复杂，涉及上百人，你的算法还能保持效率吗？
第三题：限中转次数的最便宜航班
这道题给出了航班列表和各自价格，要求找到在k次中转内从起点到终点的最低成本路径。
思路：这是典型的图论最短路径问题，可以用动态规划来解，状态是dp[i][k]表示k步内到达i点的最低票价；或者用改进的Dijkstra算法，在优先队列中额外记录当前步数，确保不超过k次中转的同时寻找最低价格。 Follow up：如果航线网络很大，或者需要支持实时价格更新，如何优化？
这场下来，我顺利通过！ 整体感觉Stripe Code的面试非常注重将业务逻辑转化为算法模型的能力，题目本身不难，但需要清晰地沟通思路和考虑边界情况。面试官很关注代码的效率和可读性，以及对真实场景的适用性。
Stripe Integration轮
这一轮就是一个小项目，需要你克隆 Git 仓库，在本地运行并实现几个基于 API 和数据处理的函数。面试时候直接扔给你git repo链接，题目都在里面。调用给出的api，利用给出的json或data实现题目的需求和功能。总共五问，第三问结果一直显示不出来，估计是typo的错误，面试官放了我一马。
Integration面试流程
时长1小时，先让你从GitHub下载一个repo，用本地ide打开，然后在已有的codebase上去添加新的feature。
题目的要求在github的issue里面，没办法下载，所以要时不时切过去看题。 一般总共五个part，一般也没人能写完五个part。不涉及算法，不要把题目想象的太难，其实没那么难。常见的任务就是收发请求，解析文件，操作简单数据结构。
这里简单说个高频题：bikemap。不会说的太详细，有兴趣dm。虽然提供很多编程语言选项，但是墙裂建议用python，写java cpp能累死你。 Part 1: JSON数据解析与坐标提取 题目要求： 解析 ride-simple.json（GeoJSON 格式，约 500 个 GPS 点），提取前十个坐标对并打印到标准输出。 Part 2: HTTP POST请求获取地图图片 题目要求： 向指定url发送 HTTP POST 请求，请求体为 JSON（参数与参考json 一致），将返回的图片保存为png。 Part 3: 使用staticmap库绘制地图，Part 4: 地标标记与最近点查找。
Stripe Bug Squash 轮
总共一小时，开头五分钟互相自我介绍，两三句话就可以。 interviewer会让你提供GitHub账户信息，然后会让你下载指定url的github repo，里面就是面试需要用到的codebase。大多数人都会选择python codebase 的复杂度比integration要高出许多，目录结构比较完整，包括example、config、test、doc等等，但是基本都不用看。 正确的流程是先看readme，了解这个项目在干什么。然后粗看代码逻辑，控制在一两分钟，最后跑pytest，看报错信息。
interviewer通常会指定你去完成某几个failed test case的修改，可以查google / 文档，但是绝对不允许用AI / cursor（讲道理，如果可以用cursor，基本是可以秒掉的）。
最后简单聊个高频真题“Mako”。Mako 是一个 Python 模板库，提供非 XML 语法，编译为 Python 模块以提升性能 测试失败情况总结：共有 11 个测试失败，分为三类：第一类是 AST 表达式生成问题。第二类是模板查找问题。第三类是控制语句与注释的处理问题。这些问题主要与 Python 3.x 兼容性（AST 节点类型变化）和边界情况处理（目录检查、空控制块）相关，需要在相应模块中添加缺失的处理逻辑。
获取更多Stripe真实面试真题
上面是最近的 Stripe 面经 分享，在收到面试通过的消息之后，我非常感慨，到现在为止其实我还是不太懂这道题问的是什么，但是由于有Interview-Aid面试辅助服务，我成功的又向北美大厂迈进了一步。听辅助老师说，前面入职大厂的师兄姐们都混的不错，因为面试真的难度太高了反而入职工作之后工作很简单很容易做，再加上现在有强力AI，其实入职之后的初级岗位真的不难。现在我非常期待在北美开启新的职场生涯。
如果你也在准备Stripe、Meta、TikTok等大厂的算法与系统设计面试，却不清楚如何拆题和应对各种边界，欢迎联系我们，即可领取北美面试求职通关秘诀。