金融科技公司算法工程师面试题集

2026年金融科技公司算法工程师面试题集一、编程能力测试（3题，每题10分）1.题目：实现一个函数，输入一个正整数`n`，返回`n`以内所有素数的列表。要求时间复杂度尽可能低，并解释优化思路。2.题目：给定一个包含`n`个整数的数组，设计一个算法找出数组中第三大的数。如果数组中不足三个不同的数，返回最大的数。例如：输入`[3,1,2,1]`，输出`2`；输入`[1,2]`，输出`2`。3.题目：实现一个简单的LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，支持`get`和`put`操作。使用哈希表和双向链表结合的方式，要求`get`和`put`的时间复杂度为O(1)。二、算法设计（2题，每题15分）1.题目：假设你正在开发一个反欺诈系统，需要检测用户交易行为中的异常模式。输入是一个用户交易记录列表，每个记录包含时间戳、金额、交易类型（转账/消费/充值）。设计一个算法，识别并返回疑似欺诈的交易记录（例如：短时间内连续多笔大额交易）。要求说明时间复杂度和关键思路。2.题目：某金融APP需要根据用户的历史行为（浏览、点击、购买等）进行个性化推荐。输入是用户行为日志（用户ID、商品ID、行为类型、时间戳），设计一个推荐算法，为每个用户推荐最相关的3个商品。可以假设使用协同过滤或基于内容的推荐，说明模型选择和实现步骤。三、机器学习与数据分析（3题，每题20分）1.题目：某银行需要预测用户的贷款违约概率，收集了用户的年龄、收入、信用评分等数据。假设你使用逻辑回归模型，解释以下问题：（1）如何处理缺失值？（2）如何评估模型的性能（包括过拟合问题）？（3）如何解释模型的预测结果（例如：某个特征对违约概率的影响程度）？2.题目：某支付平台需要根据用户消费习惯进行聚类分析，将用户分为高价值、中价值、低价值三类。假设你使用K-Means算法，说明以下问题：（1）如何选择合适的K值？（2）K-Means的优缺点是什么？在金融场景下是否适用？（3）如何验证聚类结果的业务价值？3.题目：某保险公司需要根据用户的健康数据（年龄、性别、吸烟情况、血压等）预测理赔概率。假设你使用梯度提升树（如XGBoost），解释以下问题：（1）如何处理类别特征？（2）如何防止过拟合（例如：正则化、早停）？（3）如何解释模型的决策路径（例如：为什么某个用户的理赔概率较高）？四、系统设计（2题，每题25分）1.题目：设计一个实时反欺诈系统，要求：（1）输入是用户的交易请求（包含用户ID、金额、时间戳、设备信息等），输出是欺诈判断（是/否）。（2）系统需要支持高并发（每秒处理10万笔请求），延迟控制在200ms以内。（3）说明关键技术选型（如消息队列、流处理框架、缓存等）和架构图。2.题目：设计一个用户信用评分系统，要求：（1）输入是用户的借贷记录、还款历史、社交关系等数据，输出是信用评分（如300-850分）。（2）系统需要支持实时评分（用户每次借贷时更新分数），同时定期（每天）进行全量评分。（3）说明数据存储方案（如时序数据库、图数据库）、评分模型更新机制和容灾措施。五、行为面试题（2题，每题15分）1.题目：请描述一次你解决过最复杂的算法问题，包括问题描述、你的解决方案、遇到的困难以及如何克服的。2.题目：在金融科技领域，数据隐私和安全非常重要。请举例说明你如何平衡模型效果和数据保护之间的关系。答案与解析一、编程能力测试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]优化思路：1.只检查到sqrt(n)即可，因为大于sqrt(n)的合数一定有小于sqrt(n)的因子；2.从ii开始筛，避免重复标记；3.使用布尔数组提高空间效率。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.初始化三个变量存储前三大的数；2.遍历时更新三个变量的值；3.处理不足三个不同数的情况。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、算法设计1.答案：算法思路：（1）使用滑动窗口（如滑动窗口算法）检测短时间内（如1分钟）的连续多笔大额交易；（2）设置阈值（如连续3笔交易金额总和超过某个值），触发异常报警。伪代码：pythondefdetect_fraud(transactions):window_size=60#时间窗口（秒）threshold=10000#阈值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：推荐算法选择：协同过滤（CF）实现步骤：（1）构建用户-商品交互矩阵；（2）计算用户或商品的相似度（如余弦相似度）；（3）根据相似度生成推荐列表。伪代码：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、机器学习与数据分析1.答案：（1）处理缺失值：-对于连续特征（如收入），使用均值或中位数填充；-对于类别特征（如职业），使用众数填充或模型嵌入（如独热编码）；-严重缺失的数据可考虑删除。（2）评估模型性能：-使用AUC-ROC评估整体性能；-使用混淆矩阵检查误报率（对银行来说，假阴性更严重）；-防过拟合：正则化（L1/L2）、早停、交叉验证。（3）解释模型：-使用SHAP值或LIME解释单个预测；-例如：信用评分高可能因为用户收入高且无逾期记录。2.答案：（1）选择K值：肘部法则（K值使方差下降幅度最大）或轮廓系数；（2）K-Means优缺点：-优点：简单高效；-缺点：需要预设K值、对初始中心敏感；-金融场景适用性：可用于客户细分，但需结合业务验证。（3）验证聚类结果：-使用业务指标（如各类群的平均消费金额）；-进行A/B测试验证不同策略的效果。3.答案：（1）处理类别特征：独热编码或嵌入向量；（2）防止过拟合：-L1/L2正则化；-增加树深度限制（如叶子节点最小样本数）；-使用早停（基于验证集损失）。（3）解释决策路径：-使用XGBoost的`SHAP`库解释每棵树的影响；-例如：吸烟用户理赔概率高的原因是“吸烟”特征被模型赋予高权重。四、系统设计1.答案：架构图：1.消息队列（Kafka）：接收交易请求；2.流处理（Flink）：实时计算欺诈特征（如时间窗口内交易数）；3.规则引擎（Drools）：匹配欺诈规则；4.缓存（Redis）：存储热点用户画像；5.数据库（TiKV）：持久化结果。关键点：-低延迟：使用流处理避免批处理延迟；-高并发：水平扩展Flink节点；-容灾：多副本存储。2.答案：数据存储：-时序数据库（InfluxDB）存储交易时间序列；-图数据库（Neo4j）存储用户关系。评分机制：-实时评分：使用在线学习模型（如Lambda架构）；-全量评分：每日跑批更新模型。容灾：-数据备份到异地；-多机房部署。五、行为面试题1.答案：问题描述：在某个反欺诈项目中，需要检测异常交易模式，但原始特征与欺诈行为关联性弱。解决方案：1.提取时序特征（如交易间隔、金额变