干货 | Uber数据科学岗位介绍

公司介绍

Uber是一家跨国叫车公司，在全球超过785个城市开展大规模业务。他们的服务范围从叫车和送餐到物流和微移动。Uber的目标是：通过自动驾驶技术和城市航空运输，让未来更接近客户，帮助人们快捷便利、力所能及地订购食物，消除医疗保健的障碍，创造新的货运预订解决方案，帮助公司提供无缝的员工旅行体验。为了实现这一壮举，Uber已经慢慢地将数据科学和分析整合到几乎每个部门和服务中——比如风险管理、营销和政策执行。

岗位介绍

Uber的数据科学岗位主要是分为两大类，一类是Applied Scientist (应用科学家)，PhD学历的Candidate为主；另一类是Data Scientist (数据科学家), Master学历的的Candidate为主。

目前Uber的数据科学部门是Centralized的组织架构，主要包含两个Org，一个是CAS (Core Analytics Science), 一个是CSA (Core Service Analytics)。CAS主要支持Uber核心产品的数据科学工作(Ride + Eats)，对接的业务是核心产品（打车+外卖），既有Uber专属的marketplace team，负责打车和外卖业务的定价和市场供需平衡调节；也有Consumer&Merchant DS Team，和传统互联网较为类似。

CSA主要支持一些Trust&Safety 以及Marketing的数据科学工作，对接的业务主要是风控，职责是确保Uber司机/乘客的安全，以及降低支付风险，设计风控模型和风控策略两部分。综合来说，Uber是非常Data Driven的公司，所以对DS的需求和能力要求都是在互联网公司Top的行列。

面试过程

对于DS/AS Intern来说，面试有2轮，都是Technical Phone Screen的形式，会cover到自我介绍、数据相关项目经历描述、Case Study、Coding以及Behavioral Question。整体面试难度居中，难点是拿到面试。

对于DS/AS New Graduate来说，不仅面试难度大，轮数也会非常多。首先和Intern类似，会有两轮Technical Phone Screen，每轮各1小时。在这两轮通过之后，会是Virtual Onsite，VO一般会有6轮，每轮45分钟，中途休息15分钟。VO不同轮次会涵盖Stats, A/B Testing, Coding (SQL/Python), Case Study, PM, Bar Raiser等内容。这里重点拓展一下Bar Raiser的面试内容，这一轮一般是由非常Senior的DS/AS Manager来作为面试官，对面试者的回答进行challenge，考验面试者在under pressure下的表达能力和数据科学素养，很多面试者都会在Bar Raiser这一轮折戟。

工作体会

1. 同事都很厉害

不论是DS/AS组内的同事，还是合作的Eng和PM，整体专业素养、执行力以及沟通表达能力都很强，能从他们那学到很多有用的东西。

2. Data Foundation非常强大、完善

Uber有非常成熟的数据中台，尤其是A/B实验平台，很多的实验分析都能自动化进行，极大地提高了DS的工作效率。

3. Ownership

DS在Product Development的lifecycle需要发挥非常重要的作用，比如headroom analysis, trade off analysis和rollback analysis等等，所以需要DS非常Proactive得来support产品迭代更新。

工资/奖金介绍

Uber DS基本起薪Base在12~13W美元左右，每年的Bonus大概在10~20%左右，同时新入职的员工会有1~5w不等的Sign On Bonus。Junior DS的股票大概2~4W美元/年。

整体福利算是大厂的中上水平，有免费食堂，50%的401K Match等等。

地理位置

Uber的总部在旧金山Mission Bay区，算是SF治安最好的区域之一，隔壁就是NBA勇士队的主场Chase Center。在南湾、西雅图、纽约都有Office。目前是要求周二和周四需要去Office，其他时间可以自由选择Work From Home。

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