Uber 面经

2019/01/03 06:01
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https://www.1point3acres.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=446237&extra=page%3D2%26filter%3Dsortid%26sortid%3D311%26searchoption%5B3046%5D%5Bvalue%5D%3D22%26searchoption%5B3046%5D%5Btype%5D%

 

2019(1-3月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Uber - 内推 - 技术电面  | Pass | 在职跳槽



按照约定过了回报地里,虽然发这封帖子的时候也没人回复我相关的面筋。弄了半天不清楚怎么编辑原主题,干脆重新开一个好了。

HR 面的那轮情况看下面这个帖子:
point3acres.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=461705&_dsign=3f1f093e 


技术店面1小时, 3个部分。
1) 互相介绍,谈你的一个project. From 1point 3acres bbs
2) sql 题目, sum(case when.... 就可以解决,不是很难
3) product, 问加一个notification 在app 上面好不好,什么metric, 怎么设计实验? 怎么分析实验结果?
4) follow up,hypothesis tesing 问题,和一些基础统计问题,power?z?t? 

面完感觉还行, 面我的小姐姐很nice,谈的很流畅,没有太卡壳,中间有回答到不是很满意的metrics, 小姐姐都引导我再想一想,最后给出了她想要的metrics.
本来以为会因为各种提示而挂掉,没想到面完几个小时后就给on-site 了,超级开心,回馈地里。

 

2018(10-12月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Uber - 内推 - Onsite  | Other | 在职跳槽

本帖最后由 nunuh89 于 2018-12-13 20:43 编辑

今天去面了黑车的DA岗,趁记忆还在来发一个新鲜的面(gui)经(jing)。求大米!!

1. 45mins,和一个sr. marketing manager面了一堆behavioral questions,讲了最近做的一个project,如何manage stakeholders之类的
2. 30mins,和一个interviewer一起吃了午饭
3. 30mins,和HM聊天,基本都是culture fit的问题,问了性格啊兴趣爱好啊,怎么形容自己之类的问题
4. 45mins,和午饭的那个interview面technical round,先是聊了聊简历,然后做了两道很简单的sql题,只需要用window function和left join。可能是前面的这些behavioral questions和简单的sql麻痹了我,后面的case面得特差= =
以下内容需要积分高于 150 您已经可以浏览

问了一个a/b testing的问题,问现在想测一个email campaign的效果,用10/90的traffic split,control group没有email,treatment group收到email,1)该用什么metric measure success,2)假设treatment group里有80%的人打开了email,问计算sign up rate应该看所有人还是只看打开了email的人。LZ脑抽答错了……
后面还有一个brainteaser,问如何用一个六面的骰子generate random numbers from 1-7。LZ没答出来就time over了
于是觉得自己妥妥地跪了
5.45mins和别组的bar raiser面了一堆culture fit和behavioral question。小哥是个research scientist(致敬……),聊天的表情特别engaging,很好聊的一个人
6.45mins和另一个stats phd出身的sr. DS远程面试,问了hypothesis testing,如何和non-technical stakeholder解释test design(设定confidence/power level的意义),为什么要看significance。然后问了一两道概率题,一道用inner join的sql题,和若干brainteaser,都不难但是有点tricky。LZ都是先答错,然后讲着讲着发现自己说错了答案,再纠正,每题都打脸= =
概率题:掷两个骰子,正好出现一个6的概率是多少
right skewed distribution里mean和median哪个更大,mean和mode呢
在一个black box里有8只红袜子,11只蓝袜子,至少要拿多少只袜子才能确保得到一对同颜色的袜子
在一个black box里有8只左脚的鞋子,11只右脚的鞋子,至少要多少只鞋子才能确保得到一双paired shoes
A比B多50块钱,现在A给了B60块钱,B比A多多少钱(这个问题lz一开始都答错了,简直愧对小学数学老师。。。)

 

 

2018(10-12月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Uber - 网上海投 - 技术电面  | Pass | 在职跳槽

面试官是印度姐姐,基本没什么口音都能听明白,一下是面试内容:
1. 介绍一下你自己
2. 介绍一下你现在做什么
3. 说一下logistic model和linear的区别
4. 说一下什么时候用regression什么时候用a/b test
5. 巨简单的sql,她出题要求你口述(left join)
6. 如果sql有10分,你给自己打几分
7. 如果r有10分,你给自己打几分
8. 平时用什么作图工具?用过rshining吗?
以上。
 
2018(10-12月)  分析|数据科学类 硕士 全职@Uber - 内推 -  技术电面  |  Fail | 在职跳槽
刚结束第一轮和hiring manager的电面,妥跪了。30min电面约好的5点,结果5点给我个电话说咱6点聊吧233
面试官是一个印度小姐姐,口音。。我只听懂30%,剩下70%全靠猜,不停的double check题干,小姐姐不停地no。。
题目是比较basic的
1. 介绍自己的经历,背景啥的就不说了
2. 给你自己的sql, r, python水平评分
3. 假如两个表,要你找所有在b但不在a里的记录,回答了A right join B on ... WHERE A.Key is NULL 小姐姐说错了。。为什么错我也没听懂,估计题干理解错了就是个简单的right join而已
4. 解释significance level
5. 解释linear regression和logistic regression的区别
6. 有俩variable x 和 y,要知道他俩的关系是用linear regression还是a/b test,答案应该是a/b test,这题听了两遍,应该是给了两个不一样的情况,一个是只知道x和y有关系,一个是只知道x和y相互之间有因果关系但不知道哪个因哪个果,估计没答好,后面就没继续问了

 

 

2018(10-12月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Uber - 内推 - Onsite  | Pass | 在职跳槽

5轮1:1,每个半小时


早上九点半开始,因为hr的bug,我在lobby从九点一十等到九点四十五才有人来接我,所以所有面试都被往后推迟了15min

第一轮,和hm聊,之前电话聊过了,所以延续了一些电话聊过的project,然后聊了几个uber具体的case,什么情况对uber safety会是有影响,从driver,rider,uber平台三个方面来聊,driver可以结合speed limit alert, rider可以结合call 911,share status来聊,然后聊了很多未来日常工作以及成长机会方面的情况

第二轮,合作组的manager,负责数据质量,case大致是如果有一个accident,怎么知道进入数据库的数据是客观的,可能出现问题的情况在哪里,怎么提高,比如双方意见不一致,委托的agency不负责,可以通过training,历史数据分析等

第三轮,product组的manager,面sql, 给了trips,driver表格,1.要求得到每个大陆trip最多的城市,2.每天每个司机过去50天的平均trip,第二问我写了个self join, 被追问了更好的方法,就说可能可以window function avg函数具体没有用过,然后面试官就说可以用preceding放在partition by里面

第四轮,整组老大, 工作经验相关的情况,遇上conflict怎么处理之类的问题

第五轮,合作组的peer,跟法规相关,聊了一些未来如何合作,有没有相关经验,基本数据分析的request会来自于这个组,po现在的工作也有相关情况,大概是公司内有和客户打交道非常多的组,会提交很多数据分析的需求,怎么和他们合作,有conflict怎么办,怎么样更好更有效的了解真实需求和合作

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