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楼主背景本科数学,统计ms。工作快两年,基本是用R做modeling。 去年十月开始投简历准备跳槽,最近一个月三个onsite全跪。晒下跪经攒人品,还在继续面别的公司。
## Uber - DataScientist, Mapping Tools组 第一轮 HR screening 第二轮 Tech phone call case study 45 mins. 大概是讨论了如何predict 某个block的traffic情况。考了时间序列的一些模型和基础知识。 第三轮 Data challenge 给了一周时间两道题 1)时间序列建模分析uber request traffic。我建了个SARIMA模型。 2)leetcode简单题 第四轮 onsite 面了六轮,每个45 mins 1)HiringManager 聊了聊现在工作做的project。问如果这两个月Uber 在某国家使用量突然降低可能是哪些原因,如何验证是否因为是这些原因,如果都不是应该怎么办。 然后是和一个DS 吃午饭聊天 2)CaseStudy. 讨论Surge Price模型和如何根据定价鼓励Driver。 3) CaseStudy 关于Uber Eats的模型,如何根据 sensor数据predict送餐员的行为,如何create matrix,如何站在Mapping Tools组的角度convince Uber Eats组模型的有效性。 4)PM面,聊聊现在的工作,还有些behavior questions。 5)CaseStudy. 讨论如何建模分析手机是否被driver拿在手上。 6)两道leetcode。一道mergesorted array。一个是sorted 矩阵里面搜索某个值返回index。 总结:这个组感觉bar很高,面的非常tech,在白板上写模型思路连着写了几个小时几乎没有停下来休息。 . 1point 3acres
## Wish.com -Data Scientist, Engineerin组 第一轮 HR Screening 第二轮 第三轮都是share screen 写 sql 和leetcode python 简单题,还问了问概率。sql举个例子:group by 月份计算用户第一次和第二次购买记录时间差的平均值。 第四轮 onsite 四轮每轮45 mins 您好! 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式 游客,您好! 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式 t"> 总结:反馈是coding和ml都不错,但是缺乏marketing domain knowledge。. Χ
唔我还是要加油啊
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