最近刚结束了 Uber Data Scientist 的面试，整体感觉节奏很紧凑，既考察技术细节，又很看重商业理解和 stakeholder 沟通能力。和很多传统 tech company 不一样，Uber 的数据科学岗位更偏 business impact 驱动，很多 case 都紧扣产品场景，要求你在有限时间里快速提出可落地的分析思路。这里整理一下我的面试流程和遇到的题目，希望能帮到大家。
Uber Data Scientist 面试流程概览
VO（Virtual Onsite 前的几轮视频面试）：
- Round 1：Hiring Manager
简历 + Project 深挖 + 一个 product case - Round 2：Stakeholder Management
先来一问一答的 BQ，然后进入 product case - Round 3：Analytics & Experimentation
偏统计 + 实验设计，结合 delivery 场景做讨论
Onsite（正式现场环节，共 5 轮）：
- Coding（Python/SQL）
- Bar Raiser（DS Director）
- Experimentation（Marketplace Case）
- Cross-functional（和 PM 对话）
- HM（简历 + 过往经历）
详细真题回顾
VO 阶段
Round 1：Hiring Manager
这轮主要是聊简历和过往项目。我原本以为就是常规介绍，结果面试官追问得特别细，比如 “你们这个模型最后带来了多少真实 business impact？”。一开始我有点卡壳，数字记不清楚。幸好 Programhelp 之前就帮我梳理过常见追问，把 impact 指标和我项目挂钩的那一段提前准备好了，临场直接顺下来了，不然这轮很容易掉分。
Product case 也不算难，就是看你能不能结合数据提出优化思路。Programhelp 提醒过：Uber 特别看重“快速成型的框架”，所以我按照 Hypothesis → Metric → Experiment 的结构去讲，思路很清晰，面试官还点头了。
Round 2：Stakeholder Management
这一轮开始有点 tricky。面试官先问了个合作类的 BQ，类似 “如果一个跨部门的同事不同意你的分析方案，你会怎么做？”。这种题其实就是看沟通能力，我答得比较笼统，幸好 Programhelp 语音提醒过我，要提到 “先理解对方动机，再用数据佐证”，临场加了这句，效果立刻不一样。
然后是 Product Case：Uber Eats 的优惠活动怎么比较效果，怎么排优先级。这里我一开始陷入细节，想了很久该先比用户转化率还是 GMV。时间被拖得有点久。Programhelp 及时提醒我别死磕，先抛出一个整体框架（用户增长 vs 盈利能力），再逐步细化指标。这样一讲，思路就顺了。面试官明显更关注我怎么 prioritization，而不是具体算数。
Round 3：Analytics + Experimentation
这轮真的挺有挑战性。背景是 “Leave at door” 虽然 60% 用户用，但丢件率高 5 倍，退款很贵。面试官问我怎么分析原因、怎么设计实验。
我一开始本能反应就是“跑回归模型”，但讲到一半意识到自己说得太技术化，没落到业务层面。Programhelp 在后台提醒我：要从 user journey 出发，比如“可能是楼层太高/地址模糊/司机没确认就走了”。我立刻调整了方向，从用户行为、司机操作、系统流程三方面去拆原因，逻辑就立起来了。
至于实验设计，我原来只想到做 A/B test，Programhelp 提醒我可以加上 分群实验，比如高风险区域 vs 低风险区域，直接让我的回答更贴合 Uber 场景。
Onsite 阶段
1️⃣ Coding
Coding 其实是我最担心的环节。面试官直接说：不用 Pandas，手写两个 dataframe merge。说实话，这种 low-level coding 我平时练得不多，一度差点卡死。Programhelp 远程语音提醒我用 dict/hashmap 来存 index，再遍历 merge，效率就上来了，最后写完还算完整。SQL 那道题也是，他们提醒我先写最 basic 的 join，再逐步加 aggregation，避免一上来就写复杂 query 出错。
2️⃣ Bar Raiser
Director 上来就抛了个大 case：Uber One 项目怎么 launch、怎么分析 success。难点是要站在很高的战略层面，而不是钻进数据里。我差点就掉进“算 GMV、算留存率”的细节坑里。Programhelp 之前给我演练过这种高层 case，提醒我回答要分三层：用户价值、商家价值、Uber 平台价值。我临场把三点一铺开，瞬间有“executive presence”，这轮才稳住。
3️⃣ Experimentation（Marketplace Case）
题目是：Uber Marketplace 怎么选商家 onboard？ 要建模预测哪个商家能带来最大价值。问题是，我一开始用电商逻辑去想，结果讲得很生硬。Programhelp 在后台点醒我：Uber 是 two-sided marketplace，要考虑 supply-demand balance，不是单纯拉商家。于是我立刻改口，从供给端、需求端、匹配效率三方面去解释怎么建模，面试官明显更买账。
4️⃣ Cross-functional（XFN with PM）
这轮气氛最轻松，就是和 PM 聊产品。我讲项目的时候太 technical，差点让气氛冷掉。Programhelp 提醒我要换成 layman language，用故事化的表达，比如“商家 onboarding 就像开新餐馆，要算周边人流和口味”。一换表达方式，PM 立刻能跟上了，沟通就顺了。
5️⃣ Hiring Manager
HM 问的是职业动机和过往最有影响的项目。我原本准备的答案太 academic，Programhelp 提醒我突出 impact：“我的分析帮公司节省了几百万的退款开销”。这样说出来就更打动人。
总结
整体下来，Uber DS 面试给我的感受是：
VO 阶段更像“筛选”：看你是否具备基本分析能力和 stakeholder management 的思路。
Onsite 更考察深度：从 coding 到 marketplace case，再到和 PM 沟通，基本覆盖了一个 DS 全方位能力。
如果你准备 Uber 面试，建议：
Coding：别只靠 Pandas，要能手写基本操作。
Experimentation：理解 marketplace 模型，不能只套用电商/网页优化的逻辑。
Stakeholder BQ：练习清晰表达，尤其是冲突解决、优先级管理场景。
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