UBER DS

年初被reach out, 聊了大概背景侯收到uber ny office ds面试， 当时准备的非常不充分。

第一轮： HR go through Resume
基本信息， 为什么转行， 目前的项目，对SQL, ML的掌握程度

第二轮： Data Challenge
给了一个PDF, 后来跟别的朋友讨论了一下，我收到的是偏analytical的题， 一共三道。
1. SQL 比较简单
2. Esperimental Design, Metric analysis，怎么评价一个strategy好不好。key: 找Primary metric和对应的Tracking method。 同时要求列出detailed experimental plan以及后续的实验结果分析。
3. 给了一个driver conversion的dataset, 用ML预测conversion rate. 年初这个dataset非常难做，各种模型的结果都不是很好，后来在网上找了其他年份面试的dataset，确定是dataset的问题。

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第三轮： Technical
当时知道要codepad coding的时候，赶紧去刷了一些高频的leetcode easy的algorithm, 但是结果并没有考算法，两道SQL，导致大脑直接当机。。后来才知道analytical role的话大概率还是考SQL的，后面面试的同学引以为戒。
SQL 第一道还是很简单的，第二道最多到medium吧，由于当时没有复习所以磕磕绊绊的。 估计是这一轮印象分大减。

紧接着考了写ML的知识点，基本就是go through resume看看用过什么模型，背后的原理，比如Tree model里RF和Bagging的区别等等， 具体分析variance和bias。
Logistics model的output是什么，Regularization, 基本就是一些比较standard的问题。。。时间久远不太记得了，面试前用了三天晚上go through了ml基本知识，一定（划重点）要对自己建过的模型有比较深入的了解。。

第四轮： Hiring Manager

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Good luck！

想问问楼主Uber DS所用的model是deep learning类型model还是statistical model例如SVM还是其他呢？

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wander123 发表于 2019-9-11 21:15
十分谢谢楼主的回答。不知道这样的Uber DS职位的TC是多少呢？和同样年长经验的SDE比较差多少呢？

这个我也不太清楚了

楼主可以多聊一聊自己的背景吗？