Stripe DS面简直就是一个巨大的草台班子
Stripe的DS面试风格突出一个随性，问题开放到让你怀疑人生。但万变不离其宗，就是考察你的思维框架。
1. 预测题怎么答？ 比如预测公司未来一年的GMV。别上来就报模型名字。我会用一个hybrid approach：结合Top-down（市场规模x渗透率）和Bottom-up（用户增长x人均消费）两种方法，相互验证。最后再搞个情景分析，给出乐观、基准、悲观三个预测值，这格局一下就打开了。
2. 因果推断怎么搞？ 比如问你“用了某功能的商家，收入增长了10%，是这功能导致的吗？” 标准答案是“不是”，然后开始秀你的武器库。先说RCT是黄金标准但不可行，然后重点讲Propensity Score Matching (PSM) 和 Regression Discontinuity Design (RDD) 这些准实验方法如何帮你剔除selection bias。
3. ML系统设计怎么聊？ 比如设计一个反欺诈模型。我会按项目生命周期来聊：数据（类别不平衡）、特征（实时性、对抗性）、模型（评估指标选AUC-PR、可解释性）、部署（低延迟、模型更新）。展现你的全局观，而不只是个调参侠。
我也整哩了Stripe DS面筋和常考题?【ST】
#DataScientist #Stripe面试 #技术面试 #面试技巧 #MachineLearning #北美求职 #美国实习 #BigTech #数据科学 #Data找工
Stripe的DS面试风格突出一个随性，问题开放到让你怀疑人生。但万变不离其宗，就是考察你的思维框架。
1. 预测题怎么答？ 比如预测公司未来一年的GMV。别上来就报模型名字。我会用一个hybrid approach：结合Top-down（市场规模x渗透率）和Bottom-up（用户增长x人均消费）两种方法，相互验证。最后再搞个情景分析，给出乐观、基准、悲观三个预测值，这格局一下就打开了。
2. 因果推断怎么搞？ 比如问你“用了某功能的商家，收入增长了10%，是这功能导致的吗？” 标准答案是“不是”，然后开始秀你的武器库。先说RCT是黄金标准但不可行，然后重点讲Propensity Score Matching (PSM) 和 Regression Discontinuity Design (RDD) 这些准实验方法如何帮你剔除selection bias。
3. ML系统设计怎么聊？ 比如设计一个反欺诈模型。我会按项目生命周期来聊：数据（类别不平衡）、特征（实时性、对抗性）、模型（评估指标选AUC-PR、可解释性）、部署（低延迟、模型更新）。展现你的全局观，而不只是个调参侠。
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