¿Cómo contrata Uber científicos de datos?

Esta es una pregunta interesante, porque realmente depende del PAPEL de los científicos de datos. Usamos el término ciencia de datos como si fuera un trabajo específico, pero en realidad es un término que abarca un campo enorme que incluye aprendizaje automático, análisis de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, etc.

Pero un buen científico de datos debería tener estas habilidades básicas. Tengo pocos amigos que trabajan en Uber como científicos de datos.

  • Más de 2 años de experiencia en análisis cuantitativo (preferiblemente en una función de ingeniería o producto).
  • Experiencia cuantitativa en Estadística, Informática, Matemáticas u otro campo técnico. Grados de posgrado preferidos.
  • Experiencia con herramientas de análisis comunes: SQL, R y Python. Familiaridad demostrable con el código y los conceptos de programación.
  • Fuerte mentalidad del producto: usted hace y aborda las preguntas analíticas más importantes con el objetivo de impulsar el impacto del producto.
  • Emprendedores motivados y enfocados, excelentes comunicadores, seguimiento increíble: usted es emprendedor y le encanta la responsabilidad de estar individualmente capacitado.

¡Espero que esto ayude!

Creo que si encajas con sus requisitos, tienes una buena oportunidad de ser aceptado.

¿Está interesado en trabajar en la intersección de desarrollo de ingeniería y datos? ¿Tiene interés en aplicar ideas de investigación cuantitativa a los problemas de Uber? Este es el trabajo para ti.

Los científicos integran las diversas iniciativas de ingeniería de Uber para ayudarlos a resolver problemas cuantitativos avanzados. Ya sea que esté construyendo el motor de recomendación de precios dentro del producto dinámico de precios de Uber, el tráfico y la ruta, o detectando un comportamiento fraudulento, los científicos tienen la oportunidad de abordar algunos de los problemas más fascinantes y desafiantes de Uber.

Sin embargo, con una gran oportunidad vienen grandes expectativas, este no es el trabajo para todos. Estamos buscando personas con grados cuantitativos avanzados (se espera que sean Maestros, que prefieran doctorados) que se sientan lo suficientemente cómodos con las metodologías de investigación para que puedan abordar problemas abstractos de negocios e ingeniería con extrema precisión, y que tengan el entusiasmo y la iniciativa necesarios para entregar esas respuestas al ritmo vertiginoso de Uber. Debe tener habilidades de programación demostrables (la experiencia de Python es aún mejor) y sentirse cómodo con el proceso de desarrollo de ingeniería: trabajará en equipos de ingeniería.

Estos son los tipos de habilidades que estamos buscando:

  • Experiencia previa en ciencia de datos (preferiblemente en un rol de ingeniería o tecnología)
  • Fuertes antecedentes cuantitativos: se esperan maestros, se prefiere un doctorado.
  • Familiaridad con herramientas de análisis comunes: se prefieren SQL, iPython y R.
  • Chuletas de programación: familiaridad demostrable (experiencia laboral, cuenta de Github) con conceptos de programación. Python habilidades un plus.
  • Investigue la capacidad mental para estructurar un proyecto desde la idea hasta la experimentación, desde el prototipo hasta la implementación.
  • Autodidactas motivadas y enfocadas, excelentes comunicadores, seguimiento increíble: usted agresivo aborda su trabajo y ama la responsabilidad de ser empoderado individualmente.
  • Una calidad de preferencia sobre la cantidad: obtienes las matemáticas correctas y aspiras a construir la solución correcta; te gusta un equipo que se sostiene entre sí a una barra alta.

BENEFICIOS:

  • Los empleados reciben una lluvia de créditos de Uber cada mes.
  • La rara oportunidad de cambiar el mundo para que todos los que te rodean utilicen el producto que construiste. No somos solo otra aplicación web social, estamos moviendo personas y activos reales y reinventando el transporte y la logística a nivel mundial.
  • Compañeros afilados y motivados en un entorno de oficina divertido.

BENEFICIOS (EE. UU.)

  • Plan 401 (k), reembolso de gimnasio, nueve vacaciones pagadas de la compañía.
  • Paquete médico / dental / de visión completo para satisfacer sus necesidades.
  • Política de vacaciones ilimitadas; trabaja duro y toma tiempo cuando lo necesites.

Llevaremos a Uber a todas las ciudades importantes del mundo. Necesitamos cerebros y pasión para que esto suceda y para que suceda con estilo.

Sea proactivo con lugares como Uber / Google. Tienen sus propios equipos internos de reclutamiento que evaluarán severamente ciertos criterios (generalmente la escuela y el GPA). (Por lo general, ex cazadores de cabezas). ¿Por qué no hacer un poco de investigación en algunas personas mayores de Data Science que trabajan allí y llamarlo a través de la centralita?
El proceso de toma de decisiones depende de la antigüedad del rol.
Además de lo que hay en la página, creo que pueden estar buscando taxistas 🙂

More Interesting

¿Cuáles son algunos usos analíticos de big data?

¿Un científico de datos necesita conocer algoritmos y estructuras de datos, así como un ingeniero de software?

¿Es la astrología la implementación de la ciencia de datos antiguos?

¿Cuáles son los mejores programas de grado / diploma de Ciencias de datos en India y para qué exámenes tiene que presentarse para ser elegible para estos programas?

¿Es valioso un Máster en Ciencia de Datos después de un MBA para una carrera en análisis de negocios?

¿Cuáles son los proyectos relacionados con big data y análisis de datos que un individuo puede hacer en su graduación?

¿Cómo aportamos el tipo de credibilidad a nuestra implementación y análisis de big data que disfrutan las prácticas tradicionales de gestión de la información basadas en modelos canónicos?

¿Qué es mejor para un conjunto de habilidades Java / J2EE: análisis de big data o middleware de WebSphere?

¿Qué es más preferible en el aprendizaje automático, la precisión del modelo A es del 50% en los datos de entrenamiento y del 97% en los datos de las pruebas, o el modelo B tiene una precisión del 80% en los datos del tren y el 75% en los datos de las pruebas? (Más detalles en el comentario abajo) gracias!

¿Cuál es la diferencia entre los datos espacio-temporales con otro tipo de datos?

¿La capacitación y la certificación de Big Data ayudarán a impulsar mi carrera como desarrollador de Java?

¿Qué tema debo elegir, minería de datos o diseño del compilador?

¿Cuáles son las implicaciones para los usuarios de Google y Kaggle de Google al comprar Kaggle?

¿Cuáles son las mejores herramientas para visualizar gráficos grandes?

¿Qué carreras significativas existen en la ciencia de datos (estadísticas / ML / optimización)?