Uber データサイエンティスト面接ガイド
文責 Aaron Cao · 更新
Uberでは、候補者はまず人材採用チームおよび業務責任者と面談します。その後、技術的な問題解決、職務に関連する課題、チームメンバーや部門横断型パートナーとの面談が行われ、最後に職務基準に照らして評価される場合があります。
各段階では何が行われますか？
応募後、候補者はまずUberの人材採用チームの担当者と話し、その後、業務責任者と面談します。
- 技術評価：技術職では、候補者がどのように構築し、問題を解決するかに焦点を当てた段階がUberの選考に含まれます。
- 職務関連課題：一部の職種では、分析課題、筆記課題、ポートフォリオ審査、または業務シミュレーションが含まれます。
- チームとの面談：候補者はチームメンバーや部門横断型パートナーと面談します。
- 評価のレビュー：採用担当者と採用チームが連携し、職務基準に照らして候補者の評価を確認します。
各面接では何を評価すべきですか？
準備にあたっては、スクリーニング、持ち帰り課題、コーディング、ケース、行動面接、オンサイト面接を、Uberの正式な選考段階名ではなく、練習カテゴリーとして扱ってください。
- スクリーニング：自身の経歴、分析上の選択、業務への関心を明確かつ簡潔に説明します。
- 持ち帰り課題：分析を構造化し、前提を明示し、データ品質を確認したうえで、根拠のある結論を提示します。
- コーディング：
SQL、データ操作、論理的な正確性、エッジケースの確認を練習します。 - ケース：指標の定義、実験設計、不確実性の解釈、適切なモデリング判断を練習します。
- 行動面接：協働、判断力、主体性、非専門家とのコミュニケーションを示す具体的な実績を伝えます。
- オンサイト面接：技術的な詳細、プロダクトに関する考察、明確な提案の間を行き来する練習をします。
データサイエンティスト向けの準備はどう異なりますか？
データサイエンティスト向けの準備には、技術的な実行力と意思決定力の両方が必要です。一般的なソフトウェアエンジニアリングの練習と比べ、統計、実験設計、指標、解釈がより重視されます。レポーティング中心の分析業務の練習と比べると、モデル選択、不確実性、トレードオフについて、より強固な根拠を示す必要があります。
Uberの候補者は部門横断型パートナーと面談する可能性があるため、各事例を二つの水準で提示してください。まず技術的な理由を説明し、次に非専門家が評価できる意思決定へと置き換えます。
選考期間と難易度はどの程度ですか？
Uberは選考にかかる期間を公表していません。選考の順序、日程、職務関連課題の有無について、人材採用チームの担当者に確認してください。
データサイエンティスト候補者にとっての難しさは、求められる領域の広さです。統計、実験、SQL、コーディング、モデリング判断、コミュニケーションでは、それぞれ異なる思考方法が必要になる場合があります。前提と結論の一貫性を保ちながら、それらを切り替える練習をしてください。
どのように準備すべきですか？
- 実績を整理する：問題設定、分析上の判断、協働、測定可能な成果を示す業務事例を選びます。
- 実験を復習する：仮説、指標選択、無作為化、バイアス、不確実性、解釈を練習します。
- 技術的な習熟度を高める：読みやすい
SQLを書き、データ変換を説明し、エッジケースを検証します。 - モデリングの選択を説明する：前提、解釈可能性、検証、誤りのコストに基づいて手法を比較します。
- ケースの伝え方を練習する：意思決定から始め、不足している情報を特定し、調査結果と提案を区別します。
- 課題を予行演習する：分析または業務シミュレーションを完了し、追加の背景説明がなくても他者が推論を追えるか確認します。
- 行動面接のエピソードを準備する：自分が何を行い、なぜその方法を選び、他者とどう協働し、何を学んだかを示します。
Uber の採用の流れ
- After applying, candidates start by connecting with someone from Uber's talent team, then meet the person leading the work. [出典]
- For technical roles there is a step that looks at how the candidate builds and solves problems. [出典]
- Some roles include a job-related exercise, which might be an analytics task, a written exercise, a portfolio review, or a work simulation. [出典]
- Candidates then meet teammates and cross-functional partners, and recruiters partner with the hiring team to review performance against specific job criteria. [出典]
事実確認日 2026-09-03
サンプル質問
- プロダクトの変更によって乗客の継続利用率が向上するかを測定する実験を、どのように設計しますか？
- 連続する期間にわたって利用状況が低下したユーザーを特定するSQLクエリを、どのように作成しますか？
- 無作為化実験の結果を信頼する前に、どのような確認を行いますか？
- 単純で解釈しやすいモデルと、より複雑なモデルのどちらを選ぶか、どのように判断しますか？
- ある実験によってコンバージョン率は向上したものの、キャンセルも増加しました。このトレードオフをどのように調査し、説明しますか？
- 技術的な結果を非技術部門のパートナーに説明した経験について教えてください。
よくある質問
- 候補者がUberで最初に会うのは誰ですか？
- 応募後、候補者はまずUberの人材採用チームの担当者と話し、その後、業務責任者と面談します。
- Uberのデータサイエンティスト候補者は全員、持ち帰り課題を受けますか？
- Uberによると、一部の職種には職務関連課題が含まれます。分析課題、筆記課題、ポートフォリオ審査、または業務シミュレーションの形式を取る場合があるため、対象職種の形式を人材採用チームの担当者に確認してください。
- 技術評価では何が査定されますか？
- 技術職では、候補者がどのように構築し、問題を解決するかを確認する段階がUberの選考に含まれます。特定の形式を前提とせず、データサイエンティスト向けの準備では、統計、実験、SQL、コーディング、モデリング判断を扱う必要があります。
- 面接での評価はどのようにレビューされますか？
- 採用担当者と採用チームが連携し、職務ごとの具体的な基準に照らして候補者の評価を確認します。
- 部門横断型の面接官に分析業務をどのように提示すべきですか？
- 問い、前提、手法、根拠、制約、提案を明示してください。技術的な詳細を正確に説明したうえで、非専門家が行う必要のある意思決定に結び付けます。