Uber adattudósi interjúútmutató

A jelentkezés után a pályázók először az Uber tehetséggondozó csapatának egyik tagjával lépnek kapcsolatba, majd a munkát irányító személlyel találkoznak.

• Technikai értékelés: A technikai munkaköröknél az Uber olyan lépést is beiktat, amely arra összpontosít, hogyan építenek megoldásokat és oldanak meg problémákat a pályázók.
• Munkakörhöz kapcsolódó feladat: Egyes munkaköröknél adatelemzési feladat, írásbeli gyakorlat, portfólióértékelés vagy munkaszimuláció is szerepel.
• Csapatbeszélgetések: A pályázók csapattagokkal és más szakterületek képviselőivel találkoznak.
• Teljesítményértékelés: A toborzók a felvételi csapattal együttműködve értékelik a teljesítményt a munkakör követelményei alapján.

A felkészülés során az előszűrést, az otthoni feladatot, a kódolást, az esettanulmányt, a viselkedési interjút és a helyszíni interjút gyakorlási kategóriákként kezelje, ne az Uber hivatalos interjúköreinek neveiként.

• Előszűrés: Világosan és tömören ismertesse szakmai hátterét, elemzési döntéseit és a munka iránti érdeklődését.
• Otthoni feladat: Építse fel logikusan az elemzést, rögzítse a feltételezéseket, ellenőrizze az adatok minőségét, és mutasson be megvédhető következtetést.
• Kódolás: Gyakorolja az SQL használatát, az adatkezelést, a logikai helyesség biztosítását és a szélső esetek ellenőrzését.
• Esettanulmány: Határozzon meg mérőszámokat, tervezzen kísérleteket, értelmezze a bizonytalanságot, és hozzon megalapozott modellezési döntéseket.
• Viselkedési interjú: Mutasson konkrét példákat az együttműködésre, az ítélőképességre, a felelősségvállalásra és a nem szakértőkkel folytatott kommunikációra.
• Helyszíni interjú: Gyakorolja a technikai részletek, a termékszemléletű gondolkodás és az egyértelmű ajánlások közötti váltást.

Az adattudósi felkészülés a technikai megvalósítás és a döntéshozatal határterületén helyezkedik el. Az általános szoftverfejlesztési gyakorláshoz képest nagyobb hangsúlyt helyez a statisztikára, a kísérlettervezésre, a mérőszámokra és az értelmezésre. A jelentésközpontú adatelemzési gyakorlathoz képest alaposabban kell megindokolni a modellválasztást, valamint kezelni a bizonytalanságot és a kompromisszumokat.

Mivel az Uber pályázói más szakterületek képviselőivel is találkozhatnak, minden példát két szinten mutasson be: ismertesse a technikai érvelést, majd fordítsa le azt olyan döntéssé, amelyet egy nem szakértő is értékelni tud.

Az Uber nem tesz közzé információt a folyamat időtartamáról. Kérdezze meg a tehetséggondozó csapat kapcsolattartóját a lépések sorrendjéről, az időbeosztásról és arról, hogy a munkakörhöz tartozik-e munkával kapcsolatos feladat.

Egy adattudósi pályázó számára a kihívást a témák sokfélesége jelenti: a statisztika, a kísérletezés, az SQL, a kódolás, a modellezési ítélőképesség és a kommunikáció eltérő gondolkodásmódot kívánhat. Gyakorolja a közöttük való váltást úgy, hogy feltételezései és következtetései végig következetesek maradjanak.

• Rendszerezze a bizonyítékait: Válasszon olyan szakmai példákat, amelyek bemutatják a probléma meghatározását, az elemzési ítélőképességet, az együttműködést és a mérhető következményeket.
• Ismételje át a kísérletezést: Gyakorolja a hipotézisalkotást, a mérőszámok kiválasztását, a randomizálást, a torzítás, a bizonytalanság és az eredmények értelmezését.
• Fejlessze technikai jártasságát: Írjon olvasható SQL-lekérdezéseket, magyarázza el az adatátalakításokat, és tesztelje a szélső eseteket.
• Indokolja meg modellezési döntéseit: Hasonlítsa össze a módszereket a feltételezések, az értelmezhetőség, a validálás és a hibák költsége alapján.
• Gyakorolja az esettanulmányok bemutatását: Kezdje a döntéssel, azonosítsa a hiányzó információkat, és különítse el a megállapításokat az ajánlásoktól.
• Próbáljon el egy feladatot: Végezzen el egy elemzést vagy munkaszimulációt, majd ellenőrizze, hogy másvalaki további háttérinformáció nélkül is követni tudná-e az érvelését.
• Készüljön viselkedési példákkal: Mutassa be, mit tett, miért azt az utat választotta, hogyan dolgozott együtt másokkal, és mit tanult.