Uber डेटा साइंटिस्ट इंटरव्यू गाइड

आवेदन करने के बाद उम्मीदवार पहले Uber की टैलेंट टीम के किसी सदस्य से जुड़ते हैं और फिर काम का नेतृत्व करने वाले व्यक्ति से मिलते हैं।

• तकनीकी मूल्यांकन: तकनीकी भूमिकाओं के लिए Uber एक ऐसा चरण रखता है, जो इस बात पर केंद्रित होता है कि उम्मीदवार समाधान कैसे बनाते हैं और समस्याएँ कैसे हल करते हैं।
• नौकरी से जुड़ा अभ्यास: कुछ भूमिकाओं में एनालिटिक्स कार्य, लिखित अभ्यास, पोर्टफोलियो समीक्षा या कार्य-सिमुलेशन शामिल होता है।
• टीम से बातचीत: उम्मीदवार टीम के सदस्यों और विभिन्न विभागों के सहयोगियों से मिलते हैं।
• प्रदर्शन समीक्षा: रिक्रूटर, हायरिंग टीम के साथ मिलकर नौकरी के मानदंडों के आधार पर प्रदर्शन की समीक्षा करते हैं।

तैयारी के लिए स्क्रीनिंग, टेक-होम, कोडिंग, केस, व्यवहार संबंधी और ऑनसाइट चरणों को अभ्यास की श्रेणियाँ मानें, Uber के आधिकारिक चरणों के नाम नहीं।

• स्क्रीनिंग: अपनी पृष्ठभूमि, विश्लेषणात्मक विकल्पों और काम में रुचि को स्पष्ट और संक्षिप्त रूप से समझाएँ।
• टेक-होम: विश्लेषण को सुव्यवस्थित करें, धारणाएँ बताएँ, डेटा की गुणवत्ता जाँचें और ऐसा निष्कर्ष प्रस्तुत करें जिसका ठोस बचाव किया जा सके।
• कोडिंग: SQL, डेटा में हेरफेर, तार्किक शुद्धता और विशेष परिस्थितियों की जाँच का अभ्यास करें।
• केस: मेट्रिक्स निर्धारित करें, प्रयोगों की रूपरेखा बनाएँ, अनिश्चितता की व्याख्या करें और मॉडलिंग से जुड़े उचित निर्णय लें।
• व्यवहार संबंधी: गैर-विशेषज्ञों के साथ सहयोग, विवेक, जिम्मेदारी और संवाद के प्रमाण दें।
• ऑनसाइट: तकनीकी विवरण, प्रोडक्ट से जुड़े तर्क और स्पष्ट सुझावों के बीच सहजता से जाने का अभ्यास करें।

डेटा साइंटिस्ट की तैयारी तकनीकी क्रियान्वयन और निर्णय लेने के बीच स्थित होती है। सामान्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अभ्यास की तुलना में इसमें सांख्यिकी, प्रयोग की रूपरेखा, मेट्रिक्स और व्याख्या पर अधिक जोर होता है। रिपोर्टिंग-केंद्रित एनालिटिक्स अभ्यास की तुलना में इसमें मॉडल के चयन, अनिश्चितता और विभिन्न विकल्पों के संतुलन का अधिक ठोस बचाव करना पड़ता है।

चूँकि Uber के उम्मीदवार विभिन्न विभागों के सहयोगियों से मिल सकते हैं, इसलिए हर उदाहरण को दो स्तरों पर प्रस्तुत करें: पहले तकनीकी तर्क समझाएँ और फिर उसे ऐसे निर्णय में बदलें जिसका मूल्यांकन कोई गैर-विशेषज्ञ कर सके।

Uber यह प्रकाशित नहीं करता कि प्रक्रिया में कितना समय लगता है। चरणों के क्रम, समय-निर्धारण और भूमिका में नौकरी से जुड़ा अभ्यास शामिल है या नहीं, इसके बारे में टैलेंट टीम के संपर्क व्यक्ति से पूछें।

डेटा साइंटिस्ट उम्मीदवार के लिए चुनौती विषयों की व्यापकता है: सांख्यिकी, प्रयोग, SQL, कोडिंग, मॉडलिंग संबंधी विवेक और संवाद के लिए अलग-अलग प्रकार की सोच आवश्यक हो सकती है। अपनी धारणाओं और निष्कर्षों में निरंतरता बनाए रखते हुए इनके बीच जाने का अभ्यास करें।

• अपने प्रमाण व्यवस्थित करें: ऐसे कार्य-उदाहरण चुनें जो समस्या निर्धारित करने, विश्लेषणात्मक विवेक, सहयोग और मापने योग्य परिणामों को दर्शाते हों।
• प्रयोगों की समीक्षा करें: परिकल्पनाओं, मेट्रिक्स के चयन, यादृच्छिकीकरण, पक्षपात, अनिश्चितता और व्याख्या का अभ्यास करें।
• तकनीकी दक्षता मजबूत करें: पढ़ने योग्य SQL लिखें, डेटा रूपांतरणों को समझाएँ और विशेष परिस्थितियों का परीक्षण करें।
• मॉडलिंग विकल्पों का बचाव करें: धारणाओं, व्याख्येयता, सत्यापन और त्रुटियों की कीमत के आधार पर विधियों की तुलना करें।
• केस पर संवाद का अभ्यास करें: निर्णय से शुरुआत करें, अनुपलब्ध जानकारी पहचानें और निष्कर्षों को सुझावों से अलग रखें।
• किसी अभ्यास का पूर्वाभ्यास करें: कोई विश्लेषण या कार्य-सिमुलेशन पूरा करें और फिर जाँचें कि क्या कोई अन्य व्यक्ति अतिरिक्त संदर्भ के बिना आपके तर्क को समझ सकता है।
• व्यवहार संबंधी कहानियाँ तैयार करें: बताएँ कि आपने क्या किया, वह रास्ता क्यों चुना, दूसरों के साथ कैसे काम किया और क्या सीखा।