Uber 데이터 사이언티스트 면접 가이드

지원자는 지원서를 제출한 뒤 먼저 Uber 인재 채용팀의 담당자와 대화하고, 이어서 해당 업무를 이끄는 담당자를 만납니다.

• 기술 평가: 기술 직무의 경우 Uber는 지원자가 문제를 구현하고 해결하는 방식을 중점적으로 살펴보는 단계를 진행합니다.
• 직무 관련 과제: 일부 직무에는 분석 과제, 서면 과제, 포트폴리오 검토 또는 업무 시뮬레이션이 포함됩니다.
• 팀 면담: 지원자는 팀원 및 여러 직무의 협업 파트너를 만납니다.
• 성과 검토: 채용 담당자는 채용팀과 협력해 해당 직무의 기준에 따라 지원자의 성과를 검토합니다.

준비할 때는 스크리닝, 자택 과제, 코딩, 사례, 행동 및 현장 면접을 Uber의 공식 전형 명칭이 아닌 연습 영역으로 생각하세요.

• 스크리닝: 자신의 경력, 분석적 선택, 업무에 대한 관심을 명확하고 간결하게 설명하세요.
• 자택 과제: 분석을 체계적으로 구성하고, 가정을 명시하며, 데이터 품질을 확인하고, 타당하게 뒷받침할 수 있는 결론을 제시하세요.
• 코딩: SQL, 데이터 조작, 논리적 정확성 및 예외 사례 점검을 연습하세요.
• 사례: 지표를 정의하고, 실험을 설계하며, 불확실성을 해석하고, 타당한 모델링 결정을 내리세요.
• 행동: 협업, 판단력, 주인의식 및 비전문가와의 소통 능력을 보여주는 근거를 제시하세요.
• 현장 면접: 기술적 세부 사항, 제품 관점의 사고 및 명확한 권고안 사이를 유연하게 오가는 연습을 하세요.

데이터 사이언티스트 면접 준비는 기술적 실행과 의사결정의 중간에 있습니다. 일반적인 소프트웨어 엔지니어링 면접 준비보다 통계, 실험 설계, 지표 및 해석을 더 중시합니다. 보고 중심의 데이터 분석 면접 준비와 비교하면 모델 선택, 불확실성 및 상충 관계를 더욱 설득력 있게 설명해야 합니다.

Uber 지원자는 여러 직무의 협업 파트너를 만날 수 있으므로 각 사례를 두 가지 수준으로 제시하세요. 먼저 기술적 근거를 설명한 다음, 비전문가도 평가할 수 있는 의사결정으로 풀어내세요.

Uber는 채용 절차에 걸리는 기간을 공개하지 않습니다. 인재 채용팀 담당자에게 전형 순서와 일정, 직무 관련 과제 포함 여부를 문의하세요.

데이터 사이언티스트 지원자에게는 범위의 폭이 관건입니다. 통계, 실험, SQL, 코딩, 모델링 판단 및 의사소통에는 서로 다른 사고방식이 필요할 수 있습니다. 가정과 결론의 일관성을 유지하면서 각 영역을 전환하는 연습을 하세요.

• 근거 정리: 문제 정의, 분석적 판단, 협업 및 측정 가능한 결과를 보여주는 업무 사례를 선택하세요.
• 실험 검토: 가설, 지표 선택, 무작위 배정, 편향, 불확실성 및 해석을 연습하세요.
• 기술 역량 강화: 읽기 쉬운 SQL을 작성하고, 데이터 변환을 설명하며, 예외 사례를 테스트하세요.
• 모델링 선택의 근거 제시: 가정, 해석 가능성, 검증 및 오류 비용을 기준으로 방법을 비교하세요.
• 사례 설명 연습: 의사결정부터 제시하고, 부족한 정보를 파악하며, 분석 결과와 권고안을 구분하세요.
• 과제 예행연습: 분석이나 업무 시뮬레이션을 완료한 다음, 다른 사람이 추가 설명 없이도 자신의 추론을 따라갈 수 있는지 검토하세요.
• 행동 사례 준비: 자신이 무엇을 했고, 왜 그 방법을 선택했으며, 다른 사람들과 어떻게 협력했고, 무엇을 배웠는지 보여주세요.