Οδηγός συνέντευξης Data Scientist στην Uber

Μετά την υποβολή αίτησης, οι υποψήφιοι επικοινωνούν πρώτα με κάποιο άτομο από την ομάδα ταλέντου της Uber και έπειτα συναντούν το άτομο που ηγείται της εργασίας.

• Τεχνική αξιολόγηση: Για τους τεχνικούς ρόλους, η Uber περιλαμβάνει ένα στάδιο που εστιάζει στον τρόπο με τον οποίο οι υποψήφιοι δημιουργούν λύσεις και επιλύουν προβλήματα.
• Άσκηση σχετική με τη θέση: Ορισμένοι ρόλοι περιλαμβάνουν μια εργασία ανάλυσης, μια γραπτή άσκηση, αξιολόγηση χαρτοφυλακίου ή προσομοίωση εργασίας.
• Συζητήσεις με την ομάδα: Οι υποψήφιοι συναντούν μέλη της ομάδας και συνεργάτες από άλλα τμήματα.
• Αξιολόγηση απόδοσης: Οι υπεύθυνοι προσλήψεων συνεργάζονται με την ομάδα επιλογής για να αξιολογήσουν την απόδοση βάσει των κριτηρίων της θέσης.

Κατά την προετοιμασία, αντιμετωπίστε την αρχική διαλογή, την εργασία για το σπίτι, τον προγραμματισμό, τη μελέτη περίπτωσης, τη συνέντευξη συμπεριφοράς και την επιτόπια συνέντευξη ως κατηγορίες εξάσκησης και όχι ως επίσημες ονομασίες γύρων της Uber.

• Αρχική διαλογή: Εξηγήστε με σαφήνεια και συντομία το υπόβαθρό σας, τις αναλυτικές επιλογές σας και το ενδιαφέρον σας για την εργασία.
• Εργασία για το σπίτι: Δομήστε μια ανάλυση, δηλώστε τις παραδοχές, ελέγξτε την ποιότητα των δεδομένων και παρουσιάστε ένα τεκμηριωμένο συμπέρασμα.
• Προγραμματισμός: Εξασκηθείτε σε SQL, χειρισμό δεδομένων, λογική ορθότητα και ελέγχους ακραίων περιπτώσεων.
• Μελέτη περίπτωσης: Ορίστε μετρικές, σχεδιάστε πειράματα, ερμηνεύστε την αβεβαιότητα και λάβετε ορθές αποφάσεις μοντελοποίησης.
• Συνέντευξη συμπεριφοράς: Δώστε παραδείγματα συνεργασίας, κρίσης, ανάληψης ευθύνης και επικοινωνίας με μη ειδικούς.
• Επιτόπια συνέντευξη: Εξασκηθείτε στην εναλλαγή μεταξύ τεχνικών λεπτομερειών, συλλογισμού για το προϊόν και σαφών συστάσεων.

Η προετοιμασία ενός Data Scientist βρίσκεται ανάμεσα στην τεχνική εκτέλεση και τη λήψη αποφάσεων. Σε σύγκριση με τη γενική εξάσκηση στη μηχανική λογισμικού, δίνει μεγαλύτερη έμφαση στη στατιστική, στον σχεδιασμό πειραμάτων, στις μετρικές και στην ερμηνεία. Σε σύγκριση με την εξάσκηση στην ανάλυση που εστιάζει στην υποβολή αναφορών, απαιτεί ισχυρότερη αιτιολόγηση της επιλογής μοντέλου, της αβεβαιότητας και των συμβιβασμών.

Επειδή οι υποψήφιοι της Uber μπορεί να συναντήσουν συνεργάτες από άλλα τμήματα, παρουσιάστε κάθε παράδειγμα σε δύο επίπεδα: εξηγήστε τον τεχνικό συλλογισμό και έπειτα μεταφράστε τον σε μια απόφαση που μπορεί να αξιολογήσει ένας μη ειδικός.

Η Uber δεν δημοσιεύει πόσο διαρκεί η διαδικασία. Ρωτήστε το άτομο επικοινωνίας από την ομάδα ταλέντου σχετικά με τη σειρά των σταδίων, τον προγραμματισμό τους και το αν ο ρόλος περιλαμβάνει άσκηση σχετική με τη θέση.

Για έναν υποψήφιο Data Scientist, η πρόκληση είναι το εύρος: η στατιστική, ο πειραματισμός, η SQL, ο προγραμματισμός, η κρίση στη μοντελοποίηση και η επικοινωνία μπορεί να απαιτούν διαφορετικούς τρόπους σκέψης. Εξασκηθείτε στην εναλλαγή μεταξύ τους, διατηρώντας συνεπείς τις παραδοχές και τα συμπεράσματα.

• Χαρτογραφήστε τα τεκμήριά σας: Επιλέξτε παραδείγματα εργασίας που δείχνουν ορισμό προβλήματος, αναλυτική κρίση, συνεργασία και μετρήσιμα αποτελέσματα.
• Επαναλάβετε τον πειραματισμό: Εξασκηθείτε στις υποθέσεις, στην επιλογή μετρικών, στην τυχαιοποίηση, στη μεροληψία, στην αβεβαιότητα και στην ερμηνεία.
• Ενισχύστε την τεχνική σας ευχέρεια: Γράψτε ευανάγνωστη SQL, εξηγήστε τους μετασχηματισμούς δεδομένων και ελέγξτε ακραίες περιπτώσεις.
• Υπερασπιστείτε τις επιλογές μοντελοποίησης: Συγκρίνετε μεθόδους βάσει των παραδοχών, της ερμηνευσιμότητας, της επικύρωσης και του κόστους των σφαλμάτων.
• Εξασκηθείτε στην παρουσίαση μελετών περίπτωσης: Ξεκινήστε από την απόφαση, εντοπίστε τις πληροφορίες που λείπουν και διαχωρίστε τα ευρήματα από τις συστάσεις.
• Κάντε πρόβα μιας άσκησης: Ολοκληρώστε μια ανάλυση ή προσομοίωση εργασίας και έπειτα εξετάστε αν κάποιος άλλος θα μπορούσε να παρακολουθήσει τον συλλογισμό σας χωρίς πρόσθετο πλαίσιο.
• Προετοιμάστε παραδείγματα συμπεριφοράς: Δείξτε τι κάνατε, γιατί επιλέξατε αυτή την πορεία, πώς συνεργαστήκατε με άλλους και τι μάθατε.