Uber ڈیٹا سائنٹسٹ انٹرویو گائیڈ
تحریر: Aaron Cao · اپ ڈیٹ
Data Scientist کے مزید انٹرویو سوالات →
ہر مرحلے میں کیا ہوتا ہے؟
درخواست دینے کے بعد امیدوار پہلے Uber کی ٹیلنٹ ٹیم کے کسی رکن سے رابطہ کرتے ہیں، پھر کام کی قیادت کرنے والے شخص سے ملتے ہیں۔
- تکنیکی جائزہ: تکنیکی کرداروں کے لیے Uber ایک ایسا مرحلہ شامل کرتا ہے جس میں دیکھا جاتا ہے کہ امیدوار مسائل کا حل کیسے بناتے اور انہیں کیسے حل کرتے ہیں۔
- ملازمت سے متعلق مشق: بعض کرداروں میں تجزیاتی کام، تحریری مشق، پورٹ فولیو کا جائزہ یا کام کی نقل پر مبنی مشق شامل ہوتی ہے۔
- ٹیم سے گفتگو: امیدوار ٹیم کے ساتھیوں اور مختلف شعبوں کے شراکت داروں سے ملتے ہیں۔
- کارکردگی کا جائزہ: بھرتی کنندگان، بھرتی کرنے والی ٹیم کے ساتھ مل کر ملازمت کے معیار کے مطابق کارکردگی کا جائزہ لیتے ہیں۔
ہر انٹرویو میں کیا جانچا جائے؟
تیاری کے لیے ابتدائی جانچ، گھر پر کیا جانے والا کام، کوڈنگ، کیس، طرزِ عمل اور موقع پر ہونے والے انٹرویو کو مشق کے زمرے سمجھیں، Uber کے سرکاری مرحلوں کے نام نہیں۔
- ابتدائی جانچ: اپنے پس منظر، تجزیاتی انتخاب اور کام میں دلچسپی کو واضح اور مختصر انداز میں بیان کریں۔
- گھر پر کیا جانے والا کام: تجزیے کو منظم کریں، مفروضے بیان کریں، ڈیٹا کا معیار جانچیں اور قابلِ دفاع نتیجہ پیش کریں۔
- کوڈنگ:
SQL، ڈیٹا میں ردوبدل، منطقی درستی اور غیر معمولی صورتوں کی جانچ کی مشق کریں۔ - کیس: پیمانے متعین کریں، تجربات وضع کریں، غیر یقینی صورتِ حال کی تشریح کریں اور ماڈل سازی کے درست فیصلے کریں۔
- طرزِ عمل: باہمی تعاون، قوتِ فیصلہ، ذمہ داری اور غیر ماہرین سے ابلاغ کے ثبوت دیں۔
- موقع پر انٹرویو: تکنیکی تفصیل، پروڈکٹ سے متعلق استدلال اور واضح سفارشات کے درمیان آسانی سے منتقل ہونے کی مشق کریں۔
ڈیٹا سائنٹسٹ کی تیاری کیسے مختلف ہے؟
ڈیٹا سائنٹسٹ کی تیاری تکنیکی عمل درآمد اور فیصلہ سازی کے درمیان آتی ہے۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ کی عمومی مشق کے مقابلے میں اس میں شماریات، تجرباتی ڈیزائن، پیمانوں اور تشریح پر زیادہ زور ہوتا ہے۔ رپورٹنگ پر مرکوز تجزیاتی مشق کے مقابلے میں اس کے لیے ماڈل کے انتخاب، غیر یقینی صورتِ حال اور باہمی سمجھوتوں کا زیادہ مضبوط دفاع درکار ہوتا ہے۔
چونکہ Uber کے امیدوار مختلف شعبوں کے شراکت داروں سے مل سکتے ہیں، اس لیے ہر مثال کو دو سطحوں پر پیش کریں: پہلے تکنیکی استدلال بیان کریں، پھر اسے ایسے فیصلے میں ڈھالیں جس کا کوئی غیر ماہر جائزہ لے سکے۔
عمل کتنا طویل اور مشکل ہے؟
Uber یہ شائع نہیں کرتا کہ یہ عمل کتنا وقت لیتا ہے۔ مراحل کی ترتیب، شیڈول اور اس بارے میں ٹیلنٹ ٹیم کے رابطہ کار سے پوچھیں کہ آیا اس کردار میں ملازمت سے متعلق کوئی مشق شامل ہے۔
ڈیٹا سائنٹسٹ امیدوار کے لیے اصل مشکل موضوعات کی وسعت ہے: شماریات، تجربہ کاری، SQL، کوڈنگ، ماڈل سازی سے متعلق قوتِ فیصلہ اور ابلاغ مختلف اندازِ فکر کا تقاضا کر سکتے ہیں۔ مفروضوں اور نتائج کو یکساں رکھتے ہوئے ان کے درمیان منتقل ہونے کی مشق کریں۔
تیاری کیسے کریں؟
- اپنے شواہد مرتب کریں: کام کی ایسی مثالیں منتخب کریں جو مسئلے کی تعریف، تجزیاتی قوتِ فیصلہ، تعاون اور قابلِ پیمائش نتائج دکھائیں۔
- تجربہ کاری کا اعادہ کریں: مفروضوں، پیمانوں کے انتخاب، بے ترتیب تقسیم، تعصب، غیر یقینی صورتِ حال اور تشریح کی مشق کریں۔
- تکنیکی مہارت بہتر کریں: قابلِ مطالعہ
SQLلکھیں، ڈیٹا کی تبدیلیاں بیان کریں اور غیر معمولی صورتوں کو جانچیں۔ - ماڈل سازی کے انتخاب کا دفاع کریں: مفروضوں، قابلِ تشریح ہونے، توثیق اور غلطیوں کی قیمت کی بنیاد پر طریقوں کا موازنہ کریں۔
- کیس پیش کرنے کی مشق کریں: فیصلے سے آغاز کریں، نامکمل معلومات کی نشان دہی کریں اور نتائج کو سفارشات سے الگ رکھیں۔
- ایک مشق دہرائیں: کوئی تجزیہ یا کام کی نقل پر مبنی مشق مکمل کریں، پھر دیکھیں کہ آیا کوئی دوسرا شخص اضافی سیاق کے بغیر آپ کے استدلال کو سمجھ سکتا ہے۔
- طرزِ عمل کی مثالیں تیار کریں: دکھائیں کہ آپ نے کیا کیا، وہ راستہ کیوں چنا، دوسروں کے ساتھ کیسے کام کیا اور کیا سیکھا۔
Uber کیسے بھرتی کرتی ہے
- After applying, candidates start by connecting with someone from Uber's talent team, then meet the person leading the work. [ماخذ]
- For technical roles there is a step that looks at how the candidate builds and solves problems. [ماخذ]
- Some roles include a job-related exercise, which might be an analytics task, a written exercise, a portfolio review, or a work simulation. [ماخذ]
- Candidates then meet teammates and cross-functional partners, and recruiters partner with the hiring team to review performance against specific job criteria. [ماخذ]
حقائق کی تصدیق 2026-09-03 کو ہوئی
نمونہ سوالات
- آپ یہ جانچنے کے لیے تجربہ کیسے وضع کریں گے کہ آیا پروڈکٹ میں تبدیلی مسافروں کو برقرار رکھنے میں بہتری لاتی ہے؟
- آپ مسلسل ادوار میں سرگرمی کم ہونے والے صارفین کی شناخت کے لیے SQL استفسار کیسے لکھیں گے؟
- کسی بے ترتیب تجربے کے نتیجے پر بھروسا کرنے سے پہلے آپ کون سی جانچیں کریں گے؟
- آپ ایک سادہ، قابلِ تشریح ماڈل اور زیادہ پیچیدہ ماڈل میں سے کسی ایک کا انتخاب کیسے کریں گے؟
- ایک تجربہ تبدیلی کی شرح بہتر کرتا ہے لیکن منسوخیاں بڑھا دیتا ہے۔ آپ اس باہمی سمجھوتے کی تحقیق اور وضاحت کیسے کریں گے؟
- اس وقت کے بارے میں بتائیں جب آپ نے کسی غیر تکنیکی شراکت دار کو تکنیکی نتیجہ سمجھایا تھا۔
عام سوالات
- Uber میں امیدوار سب سے پہلے کس سے ملتا ہے؟
- درخواست دینے کے بعد امیدوار پہلے Uber کی ٹیلنٹ ٹیم کے کسی رکن سے رابطہ کرتا ہے اور پھر کام کی قیادت کرنے والے شخص سے ملتا ہے۔
- کیا Uber کے ہر ڈیٹا سائنٹسٹ امیدوار کو گھر پر کرنے کی مشق ملتی ہے؟
- Uber کے مطابق بعض کرداروں میں ملازمت سے متعلق مشق شامل ہوتی ہے۔ یہ تجزیاتی کام، تحریری مشق، پورٹ فولیو کے جائزے یا کام کی نقل پر مبنی مشق کی صورت میں ہو سکتی ہے، اس لیے مخصوص کردار کے لیے اس کی نوعیت کی تصدیق ٹیلنٹ ٹیم کے رابطہ کار سے کریں۔
- تکنیکی مرحلے میں کس چیز کا جائزہ لیا جاتا ہے؟
- تکنیکی کرداروں کے لیے Uber ایک ایسا مرحلہ شامل کرتا ہے جس میں دیکھا جاتا ہے کہ امیدوار مسائل کا حل کیسے بناتا اور انہیں کیسے حل کرتا ہے۔ کسی مخصوص طریقۂ کار کو فرض کیے بغیر ڈیٹا سائنٹسٹ کی تیاری میں شماریات، تجربہ کاری، SQL، کوڈنگ اور ماڈل سازی سے متعلق قوتِ فیصلہ شامل ہونے چاہییں۔
- انٹرویو کی کارکردگی کا جائزہ کیسے لیا جاتا ہے؟
- بھرتی کنندگان، بھرتی کرنے والی ٹیم کے ساتھ مل کر ملازمت کے مخصوص معیار کے مطابق امیدوار کی کارکردگی کا جائزہ لیتے ہیں۔
- میں مختلف شعبوں کے انٹرویو لینے والوں کو تجزیاتی کام کیسے پیش کروں؟
- سوال، مفروضے، طریقہ، شواہد، حدود اور سفارش بیان کریں۔ تکنیکی تفصیلات درست طور پر سمجھائیں، پھر انہیں اس فیصلے سے جوڑیں جو کسی غیر ماہر کو کرنا ہے۔