2026年金融科技公司算法工程師面試題集一、編程能力測(cè)試（3題，每題10分）1.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，輸入一個(gè)正整數(shù)`n`，返回`n`以內(nèi)所有素?cái)?shù)的列表。要求時(shí)間復(fù)雜度盡可能低，并解釋優(yōu)化思路。2.題目：給定一個(gè)包含`n`個(gè)整數(shù)的數(shù)組，設(shè)計(jì)一個(gè)算法找出數(shù)組中第三大的數(shù)。如果數(shù)組中不足三個(gè)不同的數(shù)，返回最大的數(shù)。例如：輸入`[3,1,2,1]`，輸出`2`；輸入`[1,2]`，輸出`2`。3.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，支持`get`和`put`操作。使用哈希表和雙向鏈表結(jié)合的方式，要求`get`和`put`的時(shí)間復(fù)雜度為O(1)。二、算法設(shè)計(jì)（2題，每題15分）1.題目：假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)反欺詐系統(tǒng)，需要檢測(cè)用戶交易行為中的異常模式。輸入是一個(gè)用戶交易記錄列表，每個(gè)記錄包含時(shí)間戳、金額、交易類型（轉(zhuǎn)賬/消費(fèi)/充值）。設(shè)計(jì)一個(gè)算法，識(shí)別并返回疑似欺詐的交易記錄（例如：短時(shí)間內(nèi)連續(xù)多筆大額交易）。要求說明時(shí)間復(fù)雜度和關(guān)鍵思路。2.題目：某金融APP需要根據(jù)用戶的歷史行為（瀏覽、點(diǎn)擊、購(gòu)買等）進(jìn)行個(gè)性化推薦。輸入是用戶行為日志（用戶ID、商品ID、行為類型、時(shí)間戳），設(shè)計(jì)一個(gè)推薦算法，為每個(gè)用戶推薦最相關(guān)的3個(gè)商品?？梢约僭O(shè)使用協(xié)同過濾或基于內(nèi)容的推薦，說明模型選擇和實(shí)現(xiàn)步驟。三、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析（3題，每題20分）1.題目：某銀行需要預(yù)測(cè)用戶的貸款違約概率，收集了用戶的年齡、收入、信用評(píng)分等數(shù)據(jù)。假設(shè)你使用邏輯回歸模型，解釋以下問題：（1）如何處理缺失值？（2）如何評(píng)估模型的性能（包括過擬合問題）？（3）如何解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果（例如：某個(gè)特征對(duì)違約概率的影響程度）？2.題目：某支付平臺(tái)需要根據(jù)用戶消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行聚類分析，將用戶分為高價(jià)值、中價(jià)值、低價(jià)值三類。假設(shè)你使用K-Means算法，說明以下問題：（1）如何選擇合適的K值？（2）K-Means的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？在金融場(chǎng)景下是否適用？（3）如何驗(yàn)證聚類結(jié)果的業(yè)務(wù)價(jià)值？3.題目：某保險(xiǎn)公司需要根據(jù)用戶的健康數(shù)據(jù)（年齡、性別、吸煙情況、血壓等）預(yù)測(cè)理賠概率。假設(shè)你使用梯度提升樹（如XGBoost），解釋以下問題：（1）如何處理類別特征？（2）如何防止過擬合（例如：正則化、早停）？（3）如何解釋模型的決策路徑（例如：為什么某個(gè)用戶的理賠概率較高）？四、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（2題，每題25分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)反欺詐系統(tǒng)，要求：（1）輸入是用戶的交易請(qǐng)求（包含用戶ID、金額、時(shí)間戳、設(shè)備信息等），輸出是欺詐判斷（是/否）。（2）系統(tǒng)需要支持高并發(fā)（每秒處理10萬筆請(qǐng)求），延遲控制在200ms以內(nèi)。（3）說明關(guān)鍵技術(shù)選型（如消息隊(duì)列、流處理框架、緩存等）和架構(gòu)圖。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)用戶信用評(píng)分系統(tǒng)，要求：（1）輸入是用戶的借貸記錄、還款歷史、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)，輸出是信用評(píng)分（如300-850分）。（2）系統(tǒng)需要支持實(shí)時(shí)評(píng)分（用戶每次借貸時(shí)更新分?jǐn)?shù)），同時(shí)定期（每天）進(jìn)行全量評(píng)分。（3）說明數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案（如時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)）、評(píng)分模型更新機(jī)制和容災(zāi)措施。五、行為面試題（2題，每題15分）1.題目：請(qǐng)描述一次你解決過最復(fù)雜的算法問題，包括問題描述、你的解決方案、遇到的困難以及如何克服的。2.題目：在金融科技領(lǐng)域，數(shù)據(jù)隱私和安全非常重要。請(qǐng)舉例說明你如何平衡模型效果和數(shù)據(jù)保護(hù)之間的關(guān)系。答案與解析一、編程能力測(cè)試1.答案：pythondefsieve_of_eratosthenes(n):ifn<2:return[]is_prime=[True](n+1)is_prime[0]=is_prime[1]=Falseforiinrange(2,int(n0.5)+1):ifis_prime[i]:forjinrange(ii,n+1,i):is_prime[j]=Falsereturn[ifori,primeinenumerate(is_prime)ifprime]優(yōu)化思路：1.只檢查到sqrt(n)即可，因?yàn)榇笥趕qrt(n)的合數(shù)一定有小于sqrt(n)的因子；2.從ii開始篩，避免重復(fù)標(biāo)記；3.使用布爾數(shù)組提高空間效率。2.答案：pythondefthird_largest(nums):first,second,third=float('-inf'),float('-inf'),float('-inf')fornuminnums:ifnum>first:first,second,third=num,first,secondeliffirst>num>second:second,third=num,secondelifsecond>num>third:third=numreturnthirdifthird!=float('-inf')elsefirst解析：1.初始化三個(gè)變量存儲(chǔ)前三大的數(shù)；2.遍歷時(shí)更新三個(gè)變量的值；3.處理不足三個(gè)不同數(shù)的情況。3.答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(0,0),Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev,self.next=None,Nonedefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuedefput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=Node(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail.prevself._remove(lru)delself.cache[lru.key]def_remove(self,node):delself.cache[node.key]node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node):node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodeself.head.next=nodenode.prev=self.head二、算法設(shè)計(jì)1.答案：算法思路：（1）使用滑動(dòng)窗口（如滑動(dòng)窗口算法）檢測(cè)短時(shí)間內(nèi)（如1分鐘）的連續(xù)多筆大額交易；（2）設(shè)置閾值（如連續(xù)3筆交易金額總和超過某個(gè)值），觸發(fā)異常報(bào)警。偽代碼：pythondefdetect_fraud(transactions):window_size=60#時(shí)間窗口（秒）threshold=10000#閾值transactions.sort(key=lambdax:x['timestamp'])window=[]fortxintransactions:iflen(window)>0andtx['timestamp']-window[0]['timestamp']>window_size:window.pop(0)window.append(tx)iflen(window)>=3andsum(tx['amount']fortxinwindow)>threshold:return[txfortxinwindow]return[]2.答案：推薦算法選擇：協(xié)同過濾（CF）實(shí)現(xiàn)步驟：（1）構(gòu)建用戶-商品交互矩陣；（2）計(jì)算用戶或商品的相似度（如余弦相似度）；（3）根據(jù)相似度生成推薦列表。偽代碼：pythondefrecommend(user_logs):user_item_matrix=build_matrix(user_logs)similarity_matrix=compute_similarity(user_item_matrix)recommendations={}foruserinuser_item_matrix:similar_users=sorted(similarity_matrix[user],key=lambdax:-similarity_matrix[user][x])fori,user_siminenumerate(similar_users):ifi>=3:breakforiteminuser_item_matrix[user_sim]:ifitemnotinuser_item_matrix[user]:recommendations.setdefault(user,[]).append(item)returnrecommendations三、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析1.答案：（1）處理缺失值：-對(duì)于連續(xù)特征（如收入），使用均值或中位數(shù)填充；-對(duì)于類別特征（如職業(yè)），使用眾數(shù)填充或模型嵌入（如獨(dú)熱編碼）；-嚴(yán)重缺失的數(shù)據(jù)可考慮刪除。（2）評(píng)估模型性能：-使用AUC-ROC評(píng)估整體性能；-使用混淆矩陣檢查誤報(bào)率（對(duì)銀行來說，假陰性更嚴(yán)重）；-防過擬合：正則化（L1/L2）、早停、交叉驗(yàn)證。（3）解釋模型：-使用SHAP值或LIME解釋單個(gè)預(yù)測(cè)；-例如：信用評(píng)分高可能因?yàn)橛脩羰杖敫咔覠o逾期記錄。2.答案：（1）選擇K值：肘部法則（K值使方差下降幅度最大）或輪廓系數(shù)；（2）K-Means優(yōu)缺點(diǎn)：-優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單高效；-缺點(diǎn)：需要預(yù)設(shè)K值、對(duì)初始中心敏感；-金融場(chǎng)景適用性：可用于客戶細(xì)分，但需結(jié)合業(yè)務(wù)驗(yàn)證。（3）驗(yàn)證聚類結(jié)果：-使用業(yè)務(wù)指標(biāo)（如各類群的平均消費(fèi)金額）；-進(jìn)行A/B測(cè)試驗(yàn)證不同策略的效果。3.答案：（1）處理類別特征：獨(dú)熱編碼或嵌入向量；（2）防止過擬合：-L1/L2正則化；-增加樹深度限制（如葉子節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)）；-使用早停（基于驗(yàn)證集損失）。（3）解釋決策路徑：-使用XGBoost的`SHAP`庫(kù)解釋每棵樹的影響；-例如：吸煙用戶理賠概率高的原因是“吸煙”特征被模型賦予高權(quán)重。四、系統(tǒng)設(shè)計(jì)1.答案：架構(gòu)圖：1.消息隊(duì)列（Kafka）：接收交易請(qǐng)求；2.流處理（Flink）：實(shí)時(shí)計(jì)算欺詐特征（如時(shí)間窗口內(nèi)交易數(shù)）；3.規(guī)則引擎（Drools）：匹配欺詐規(guī)則；4.緩存（Redis）：存儲(chǔ)熱點(diǎn)用戶畫像；5.數(shù)據(jù)庫(kù)（TiKV）：持久化結(jié)果。關(guān)鍵點(diǎn)：-低延遲：使用流處理避免批處理延遲；-高并發(fā)：水平擴(kuò)展Flink節(jié)點(diǎn)；-容災(zāi)：多副本存儲(chǔ)。2.答案：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：-時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（InfluxDB）存儲(chǔ)交易時(shí)間序列；-圖數(shù)據(jù)庫(kù)（Neo4j）存儲(chǔ)用戶關(guān)系。評(píng)分機(jī)制：-實(shí)時(shí)評(píng)分：使用在線學(xué)習(xí)模型（如Lambda架構(gòu)）；-全量評(píng)分：每日跑批更新模型。容災(zāi)：-數(shù)據(jù)備份到異地；-多機(jī)房部署。五、行為面試題1.答案：?jiǎn)栴}描述：在某個(gè)反欺詐項(xiàng)目中，需要檢測(cè)異常交易模式，但原始特征與欺詐行為關(guān)聯(lián)性弱。解決方案：1.提取時(shí)序特征（如交易間隔、金額變