Uber 資料科學家面試指南
作者 Aaron Cao · 更新於
在 Uber，應徵者首先會與人才招募團隊及工作負責人面談。後續流程可能包括技術解題、職務相關練習，以及與團隊成員和跨職能合作夥伴對談，最後依據該職位的評估標準審查表現。
每個階段會進行什麼？
提出申請後，應徵者會先與 Uber 人才招募團隊的人員聯繫，接著與工作負責人面談。
- 技術評估：針對技術職位，Uber 會安排一個著重於應徵者如何建構方案和解決問題的環節。
- 職務相關練習：部分職位會包含分析任務、書面練習、作品集審查或工作模擬。
- 團隊對談：應徵者會與團隊成員和跨職能合作夥伴面談。
- 表現審查：招募人員會與招募團隊合作，依據該職位的標準審查應徵者的表現。
每類面試應測試哪些能力？
準備時，請將初步篩選、在家作業、程式設計、案例、行為面試和現場面試視為練習類別，而不是 Uber 的官方面試階段名稱。
- 初步篩選：清楚而精簡地說明你的背景、分析選擇，以及對這份工作的興趣。
- 在家作業：有條理地進行分析、陳述假設、檢查資料品質，並提出經得起檢驗的結論。
- 程式設計：練習
SQL、資料處理、邏輯正確性，以及邊界情況檢查。 - 案例：定義指標、設計實驗、解讀不確定性，並做出合理的建模決策。
- 行為面試：提出能展現協作、判斷力、當責精神，以及與非專業人士溝通能力的實例。
- 現場面試：練習在技術細節、產品推理和清楚建議之間靈活切換。
資料科學家的準備方式有何不同？
資料科學家的準備介於技術執行與決策之間。相較於一般軟體工程面試練習，它更重視統計、實驗設計、指標和結果解讀。相較於以報表為主的分析面試練習，它要求你更有力地說明模型選擇、不確定性和取捨。
由於 Uber 應徵者可能會與跨職能合作夥伴面談，請用兩個層次呈現每個案例：先解釋技術推理，再將其轉化為非專業人士也能評估的決策。
流程需要多久，難度如何？
Uber 並未公布面試流程需要多久。請向人才招募團隊聯絡人詢問流程順序、時程安排，以及該職位是否包含職務相關練習。
對資料科學家應徵者而言，挑戰在於涵蓋範圍廣泛：統計、實驗、SQL、程式設計、建模判斷和溝通，都可能需要不同的思考模式。練習在這些模式之間切換，同時讓假設與結論保持一致。
應該如何準備？
- 整理你的實證：選擇能展現問題定義、分析判斷、協作和可衡量成果的工作案例。
- 複習實驗方法：練習提出假設、選擇指標、隨機化、偏誤、不確定性和結果解讀。
- 強化技術熟練度：撰寫易讀的
SQL、說明資料轉換過程，並測試邊界情況。 - 為建模選擇辯護：依據假設、可解釋性、驗證方式和錯誤成本比較不同方法。
- 練習案例溝通：從要做的決策開始，指出缺少的資訊，並區分研究發現與建議。
- 演練實作任務：完成一項分析或工作模擬，接著檢查他人能否在沒有額外背景資訊的情況下理解你的推理。
- 準備行為面試故事：說明你做了什麼、為何選擇這條路、如何與他人合作，以及從中學到什麼。
Uber 如何招募
- After applying, candidates start by connecting with someone from Uber's talent team, then meet the person leading the work. [來源]
- For technical roles there is a step that looks at how the candidate builds and solves problems. [來源]
- Some roles include a job-related exercise, which might be an analytics task, a written exercise, a portfolio review, or a work simulation. [來源]
- Candidates then meet teammates and cross-functional partners, and recruiters partner with the hiring team to review performance against specific job criteria. [來源]
事實核驗於 2026-09-03
範例題目
- 你會如何設計實驗，以衡量產品變更是否能提高乘客留存率？
- 你會如何撰寫 SQL 查詢，找出活動量在連續期間內下降的使用者？
- 在相信隨機實驗的結果之前，你會進行哪些檢查？
- 你會如何在簡單且可解釋的模型與更複雜的模型之間做選擇？
- 一項實驗提高了轉換率，卻也增加了取消率。你會如何調查並說明其中的取捨？
- 請分享一次你向非技術合作夥伴解釋技術結果的經驗。
常見問題
- 應徵者最先會在 Uber 與誰面談？
- 提出申請後，應徵者會先與 Uber 人才招募團隊的人員聯繫，接著與工作負責人面談。
- 每位 Uber 資料科學家應徵者都會收到在家作業嗎？
- Uber 表示，部分職位會包含職務相關練習。形式可能是分析任務、書面練習、作品集審查或工作模擬，因此請向人才招募團隊聯絡人確認特定職位的形式。
- 技術環節會評估什麼？
- 針對技術職位，Uber 會安排一個環節，評估應徵者如何建構方案和解決問題。資料科學家的準備應涵蓋統計、實驗、SQL、程式設計和建模判斷，但不應預設特定形式。
- 面試表現如何審查？
- 招募人員會與招募團隊合作，依據該職位的特定標準審查應徵者的表現。
- 我應該如何向跨職能面試官呈現分析工作？
- 陳述問題、假設、方法、證據、限制和建議。準確解釋技術細節，再將其連結到非專業人士需要做出的決策。