Průvodce pohovorem na pozici datového vědce v Uber

Po podání žádosti se uchazeči nejprve spojí s někým z náborového týmu v Uber a poté se setkají s vedoucím dané práce.

• Technické hodnocení: U technických pozic zařazuje Uber krok zaměřený na to, jak uchazeči vytvářejí řešení a řeší problémy.
• Pracovní úkol: U některých pozic je součástí analytický úkol, písemné cvičení, posouzení portfolia nebo simulace práce.
• Rozhovory s týmem: Uchazeči se setkají se členy týmu a partnery z dalších oddělení.
• Hodnocení výkonu: Náboráři společně s náborovým týmem posuzují výkon podle kritérií dané pozice.

Při přípravě považujte úvodní pohovor, domácí úkol, programování, případovou studii, behaviorální pohovor a pohovor na pracovišti za kategorie procvičování, nikoli za oficiální názvy kol v Uber.

• Úvodní pohovor: Jasně a stručně vysvětlete své zkušenosti, analytická rozhodnutí a zájem o danou práci.
• Domácí úkol: Strukturovaně proveďte analýzu, uveďte předpoklady, zkontrolujte kvalitu dat a předložte obhajitelný závěr.
• Programování: Procvičujte SQL, manipulaci s daty, logickou správnost a kontroly krajních případů.
• Případová studie: Definujte metriky, navrhujte experimenty, interpretujte nejistotu a přijímejte správná rozhodnutí při modelování.
• Behaviorální pohovor: Uveďte důkazy o spolupráci, úsudku, převzetí odpovědnosti a komunikaci s lidmi bez odborných znalostí.
• Pohovor na pracovišti: Procvičujte přecházení mezi technickými podrobnostmi, produktovým uvažováním a jasnými doporučeními.

Příprava datového vědce stojí na pomezí technického provedení a rozhodování. Ve srovnání s běžnou přípravou na softwarové inženýrství klade větší důraz na statistiku, návrh experimentů, metriky a interpretaci. Ve srovnání s přípravou na analytiku zaměřenou na reporting vyžaduje důkladnější obhajobu volby modelu, nejistoty a kompromisů.

Protože se uchazeči v Uber mohou setkat s partnery z dalších oddělení, prezentujte každý příklad ve dvou rovinách: vysvětlete technické zdůvodnění a poté je převeďte do podoby rozhodnutí, které dokáže posoudit i člověk bez odborných znalostí.

Uber nezveřejňuje, jak dlouho výběrový proces trvá. Zeptejte se kontaktní osoby z náborového týmu na pořadí jednotlivých kroků, plánování termínů a na to, zda daná pozice zahrnuje pracovní úkol.

Pro uchazeče o pozici datového vědce spočívá náročnost v šíři požadavků: statistika, experimentování, SQL, programování, úsudek při modelování a komunikace mohou vyžadovat různé způsoby uvažování. Procvičujte přecházení mezi nimi a přitom zachovávejte konzistentní předpoklady a závěry.

• Zmapujte své důkazy: Vyberte příklady z praxe, které dokládají definování problémů, analytický úsudek, spolupráci a měřitelné důsledky.
• Zopakujte si experimentování: Procvičujte hypotézy, výběr metrik, randomizaci, zkreslení, nejistotu a interpretaci.
• Posilte technickou zběhlost: Pište čitelné SQL, vysvětlujte transformace dat a testujte krajní případy.
• Obhajujte volbu modelu: Porovnávejte metody podle předpokladů, interpretovatelnosti, validace a nákladů na chyby.
• Procvičujte komunikaci případových studií: Začněte rozhodnutím, určete chybějící informace a oddělte zjištění od doporučení.
• Nacvičte si úkol: Dokončete analýzu nebo simulaci práce a poté ověřte, zda by jiný člověk dokázal sledovat vaše uvažování bez dalšího kontextu.
• Připravte si behaviorální příběhy: Ukažte, co jste udělali, proč jste zvolili daný postup, jak jste spolupracovali s ostatními a co jste se naučili.