2026년 Uber 취업 방법: 이력서 및 지원 완벽 가이드
Uber Technologies는 논란이 있었던 차량 공유 스타트업에서 70개국 이상에서 1억 5,000만 명 이상의 월간 활성 사용자에게 서비스를 제공하는 수익성 있는 다중 제품 플랫폼으로 성장했습니다 [1]. 2025 회계연도에 Uber는 약 430억 달러의 매출을 달성하고, 지속적인 GAAP 기준 흑자를 기록했으며, 모빌리티(차량 호출), 배달(Uber Eats), 화물 물류 분야에서의 입지를 공고히 했습니다 [2]. 약 32,000명의 직원을 고용하고 있으며, 세계에서 가장 정교한 실시간 마켓플레이스 플랫폼 중 하나를 운영합니다 — 수백만의 승객과 운전자, 이용자와 레스토랑, 화주와 운송업체를 모두 실시간으로 매칭합니다 [3]. Uber의 엔지니어링 과제는 매우 흥미롭습니다. 실시간 가격 책정 알고리즘, 대규모 지리공간 시스템, 자율주행 연구, 그리고 ETA 예측부터 부정 행위 탐지까지 모든 것을 지원하는 머신러닝 모델. 글로벌 규모로 운영되며 수억 명의 일상생활에 직접적인 영향을 미치는 시스템에서 일하고 싶다면, Uber는 매력적인 선택입니다.
핵심 요약
- Uber는 ATS로 Greenhouse를 사용합니다 — 창의적 디자인 요소 없이 표준 형식의 깔끔한 이력서를 .pdf 또는 .docx로 제출하십시오.
- Uber 면접에서는 시스템 설계가 크게 비중을 차지합니다 — 차량 매칭 시스템, 실시간 가격 책정 엔진, 대규모 알림 시스템 설계에 대한 상세한 질문을 예상하십시오.
- Uber의 문화적 가치 — "Great Minds Don't Think Alike", "Build with Heart" 등 — 은 행동 면접에서 적극적으로 평가됩니다 — 웹사이트에 나열된 것으로 그치지 않습니다.
- 면접 과정은 4~5라운드로 구성됩니다 — 전화 스크리닝, 코딩 면접, 시스템 설계, 행동/문화 라운드를 포함합니다.
- Uber는 CEO Dara Khosrowshahi 체제에서 상당히 안정적이고 체계적인 기업이 되었습니다 — 스타트업의 혼란 없이 규모를 원하는 엔지니어에게 매력적인 선택지입니다 [4].
Uber 개요
| 항목 | 정보 |
|---|---|
| 본사 | 캘리포니아주 샌프란시스코 |
| 직원 수 | 약 32,000명 [3:1] |
| 사용 ATS | Greenhouse |
| 평균 기본급 | $130,000~$230,000 (직무 및 레벨에 따라 상이) [5] |
| 면접 횟수 | 4~5회 (채용 담당자 → 코딩 → 시스템 설계 → 행동 면접) |
| 주요 제품 | Uber Rides, Uber Eats, Uber Freight, Uber for Business |
| CEO | Dara Khosrowshahi (2017년 취임) |
| 매출 (2025년) | 약 430억 달러 [2:1] |
| 월간 활성 사용자 | 플랫폼 전체 1억 5,000만 명 이상 [1:1] |
Uber 지원 절차
1단계: Greenhouse를 통한 온라인 지원
Uber는 uber.com/careers에 채용 공고를 게시합니다. 포털은 Greenhouse로 운영되며, 이력서를 구조화된 필드로 파싱하여 채용 담당자가 검토합니다. Uber의 채용 공고는 일반적으로 상세하며, 필수 자격과 우대 자격이 모두 포함되어 있어 이력서를 맞춤화하기 쉽습니다.
준비 사항: 표준 형식의 깔끔한 .pdf 또는 .docx 이력서를 제출하십시오. Greenhouse는 단일 열, 선형으로 서식된 이력서를 가장 잘 파싱합니다. GitHub, 포트폴리오, 게재 논문 등 관련 링크를 포함하십시오 — 이는 이력서와 함께 검토자에게 표시됩니다. 서식 안내는 이력서 서식 가이드를 참조하십시오.
Uber는 직원 추천도 운영하며, 이를 통해 채용 담당자 스크리닝을 받을 가능성이 크게 높아집니다. Uber에 아는 사람이 있다면, 포털을 통해 지원하기 전에 추천을 요청하십시오.
2단계: 채용 담당자 전화 스크리닝
채용 담당자 전화 스크리닝은 20~30분이며, 다음을 다룹니다.
- 이력서 검토 — 가장 영향력 있는 기술 업무에 초점
- Uber에 대한 동기 — 왜 이 회사인지, 왜 이 팀인지, 왜 지금인지
- 기술 배경 확인 — 기술 전형 라운드 준비 상태 확인
- 근무 조건 — 근무지(Uber는 일부 직무에서 사무실 근무와 원격 근무 모두 제공), 비자 상태, 일정
- 레벨 조정 — Uber 채용 담당자는 초기에 적절한 레벨 매칭을 시도합니다
3단계: 기술 전화 스크리닝 (코딩)
엔지니어링 직무의 경우, 채용 담당자 스크리닝 후 45~60분의 코딩 면접이 이어집니다. 형식은 다음과 같습니다.
- CoderPad 또는 유사 플랫폼에서의 코딩 문제
- 난이도: LeetCode 중~상
- 코드 품질, 엣지 케이스 처리, 과정 전반의 의사소통 중시
- 언어: Python, Java, Go, C++ 모두 가능
Uber의 코딩 문제는 실용적 성향이 있는 경우가 많습니다 — Uber 실제 시스템의 간소화된 버전(차량 매칭 알고리즘, 속도 제한기, 지오펜싱 검사기) 구현을 요청받을 수 있습니다. 면접관은 최종 솔루션만큼 접근법과 의사소통을 중시합니다.
4단계: 온사이트 면접 (4~5라운드)
Uber의 온사이트(또는 가상 온사이트)는 반일 또는 하루에 걸친 4~5회 면접으로 구성됩니다.
- 코딩 라운드 (2라운드): 전화 스크리닝보다 어려운 2개의 별도 코딩 문제. 순수 알고리즘 문제 1개와 자료 구조 설계 또는 API 설계를 포함하는 문제 1개를 예상하십시오.
- 시스템 설계 (1라운드): Uber 면접이 진정으로 차별화되는 부분입니다. 다음과 같은 질문을 예상하십시오.
- Uber의 차량 매칭 시스템 설계
- 실시간 서지 가격 책정 알고리즘 설계
- 1억 5,000만 명 사용자를 위한 알림 시스템 설계
- Uber Eats 주문 및 배달 추적 시스템 설계
- 행동/문화 라운드 (1라운드): Uber의 문화 규범에 대한 직접적 평가(아래 참조). 각 가치를 보여주는 STAR 형식의 답변을 준비하십시오.
- 채용 관리자 면접 (1라운드): 경력 목표, 팀 적합성, 1~2개 프로젝트에 대한 심층 탐구.
5단계: 오퍼 및 협상
Uber의 오퍼는 일반적으로 1~2주 내에 도착하며, 기본급, RSU(4년 베스팅), 사이닝 보너스를 포함합니다. Uber는 경쟁력 있는 오퍼를 제시하며 특히 주식에 대해 어느 정도 협상이 가능한 것으로 알려져 있습니다. 오퍼 단계에서 레벨링 시스템과 보상 밴드에 대해 투명하게 공개합니다 [5:1].
Uber가 지원자에게 기대하는 것
Dara Khosrowshahi의 리더십 하에 수립된 Uber의 문화 규범은 Travis Kalanick 시대의 논란이 되었던 "Uber 가치"를 대체한 것입니다. 면접관이 평가하는 규범은 다음과 같습니다.
Great Minds Don't Think Alike (위대한 생각은 같지 않다)
Uber는 사고의 다양성과 인지적 다양성을 중시합니다. 팀에 다른 관점을 가져온 상황, 관습적 사고에 도전한 상황, 또는 자신과 다른 관점을 적극적으로 구한 상황을 보여주십시오. 지적 겸손 — 더 나은 증거가 제시되었을 때 생각을 바꿀 의향 — 을 보여주십시오.
Build with Heart (진심으로 구축하라)
이 규범은 깊이 관심을 갖는 것 — 제품, 사용자, 팀, 커뮤니티에 대해. Uber 생태계의 승객, 운전자, 레스토랑 파트너 및 기타 이해관계자에 대한 공감을 보여주십시오. 기술적 결정이 사람에게 미치는 영향을 고려하고 있음을 보여주십시오.
See the Forest and the Trees (숲과 나무를 모두 보라)
Uber는 전략적 수준과 전술적 수준 모두에서 활동할 수 있는 사람을 중시합니다. 고수준 아키텍처와 장기 비전에 대해 생각하는 동시에 구현 세부사항, 엣지 케이스, 운영 신뢰성에도 관심을 기울일 수 있음을 보여주십시오.
Stand for Safety (안전을 위해 나서라)
물리적 운송과 음식 배달을 제공하는 회사에서 안전은 가장 중요합니다. 기술적 결정이 안전에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 인식을 보여주십시오 — 물리적 안전(운전자와 승객의 안전 기능 등)과 디지털 안전(데이터 개인정보 보호, 부정 행위 방지, 플랫폼 건전성 등) 모두.
We are Customer Obsessed (고객에게 집착한다)
Uber의 마켓플레이스 성공은 여러 고객 유형 — 승객, 운전자, 레스토랑, 기업 고객 — 을 동시에 만족시키는 것에 달려 있습니다. 다면적 마켓플레이스 역학을 이해하고 경쟁하는 이해관계자의 요구를 균형 있게 조율하는 결정을 내릴 수 있음을 보여주십시오.
Celebrate Differences (차이를 축하하라)
Uber는 문화적 규범, 규제, 시장 환경이 크게 다른 70개국 이상에서 운영됩니다. 문화적 인식, 적응력, 다양한 팀이나 환경에서의 근무 경험을 보여주십시오.
Uber용 이력서 키워드
백엔드 엔지니어링
- Java, Go, Python, Node.js, 마이크로서비스 아키텍처
- Apache Kafka, Apache Flink, 실시간 스트림 처리
- gRPC, Protocol Buffers, REST API, GraphQL
- 분산 시스템, 합의 프로토콜, 최종 일관성
- MySQL, PostgreSQL, Cassandra, Redis, Elasticsearch
- Kubernetes, Docker, 서비스 메시, CI/CD
- 지리공간 시스템, H3 (Uber의 육각형 공간 인덱스), PostGIS
머신러닝 & 데이터 사이언스
- PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM
- 특성 엔지니어링, 특성 스토어 (Michelangelo — Uber의 ML 플랫폼)
- 실시간 예측, 모델 서빙, A/B 테스트
- 시계열 예측, 수요 예측, 동적 가격 책정
- 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 추천 시스템
- 인과 추론, 실험, 통계 모델링
- MLOps, 모델 모니터링, 데이터 파이프라인
모바일 엔지니어링
- iOS (Swift, UIKit, SwiftUI), Android (Kotlin, Jetpack Compose)
- 크로스 플랫폼 (일부 Uber 제품에서 React Native)
- 실시간 위치 추적, GPS 최적화, 지도 렌더링
- 오프라인 우선 아키텍처, 백그라운드 처리
- 푸시 알림 시스템, 딥 링크
- 성능 최적화, 앱 크기 축소, 배터리 최적화
- 접근성, 국제화 (i18n), 지역화 (l10n)
데이터 엔지니어링
- Apache Spark, Apache Hive, Presto, Trino
- 데이터 레이크 아키텍처, 데이터 웨어하우스 설계
- ETL/ELT 파이프라인, Apache Airflow, 워크플로 오케스트레이션
- 실시간 분석, 스트리밍 데이터, 이벤트 기반 아키텍처
- 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 데이터 계보
- 클라우드 플랫폼 (주로 GCP, AWS/Azure 병행), BigQuery, Snowflake
인프라 & 플랫폼
- 클라우드 인프라 (주로 GCP, AWS/Azure 병행)
- 컨테이너 오케스트레이션, Kubernetes 오퍼레이터, 오토스케일링
- 관측 가능성 (Prometheus, Grafana, 분산 추적)
- 서비스 신뢰성, SRE 사례, 인시던트 관리
- 네트워킹, 로드 밸런싱, CDN, 엣지 컴퓨팅
- 보안 엔지니어링, 인증, 인가, 암호화
ATS 이력서 검사기에서 키워드 최적화를 확인하십시오.
Uber의 Greenhouse ATS 대비 요령
서식 요구사항
- 파일 형식: .pdf 또는 .docx
- 레이아웃: 단일 열, 깔끔한 시간순
- 글꼴: 10~12pt의 표준 전문 글꼴
- 섹션 제목: "Experience", "Education", "Skills", "Projects"
- 그래픽이나 창의적 요소 금지 — Greenhouse는 텍스트만 파싱합니다
- 페이지 수: 1~2페이지
Uber 맞춤 콘텐츠 최적화
- 규모를 강조하십시오 — Uber의 시스템은 초당 수백만 건의 이벤트를 처리합니다. 의미 있는 규모에서 운영한 경험을 보여주십시오
- 지연 시간과 처리량을 정량화하십시오 — "API 지연 시간을 p99 기준 200ms에서 45ms로 단축"은 Uber의 언어로 말하는 것입니다
- 마켓플레이스/플랫폼 경험을 강조하십시오 — 다면적 마켓플레이스 경험은 직접적으로 관련됩니다
- 실시간 시스템 경험을 포함하십시오 — Uber의 핵심 제품은 실시간 매칭입니다
- 교차 기능 협업을 보여주십시오 — Uber의 조직 구조는 프로덕트, 엔지니어링, 데이터 사이언스, 운영 팀 간의 광범위한 협력을 요구합니다
- 관련 기술을 언급하십시오 — Kafka, Kubernetes, Go, Python 경험이 있다면 언급하십시오
흔한 실수
- 규모나 성능 지표를 언급하지 않는 백엔드 업무의 일반적 기술
- 폭넓음을 보여주지 않고 하나의 기술에만 집중 — Uber의 스택은 다중 언어입니다
- 업무의 영향력 생략 — Uber는 활동보다 성과를 중시합니다
- Uber의 소비자/플랫폼 맥락에 맞추지 않고 다른 유형의 기업(예: 엔터프라이즈 B2B)에 최적화된 이력서를 제출하는 것
면접 과정 개요
일정
- 지원에서 채용 담당자 스크리닝까지: 1~3주
- 채용 담당자 스크리닝에서 기술 스크리닝까지: 1~2주
- 기술 스크리닝에서 온사이트까지: 1~3주
- 온사이트에서 오퍼까지: 1~2주
- 총 소요 기간: 4~10주 [6]
시스템 설계 면접 준비
시스템 설계는 Uber 면접을 일반적인 기술 면접과 차별화하는 부분입니다. 구체적인 준비 영역은 다음과 같습니다.
- 지리공간 인덱싱: 근처 운전자를 효율적으로 찾으려면? 쿼드트리, R-트리, 지오해싱, Uber의 H3 시스템을 학습하십시오.
- 실시간 매칭: 위치, ETA, 운전자 품질 점수, 서지 배수를 고려하여 승객과 운전자를 매칭하는 알고리즘을 설계하십시오.
- 동적 가격 책정: 서지 가격 책정을 어떻게 구현하시겠습니까? 수요·공급 모델링, 가격 탄력성, 공정성 제약을 고려하십시오.
- 알림 시스템: 실시간 이동 업데이트, 프로모션, 알림을 지원하는 1억 5,000만 명 이상 사용자를 위한 푸시 알림 시스템을 설계하십시오.
- 주문 추적: 레스토랑에서 현관까지의 Uber Eats 주문 추적 설계 — 실시간 위치, ETA 예측, 상태 업데이트.
코딩 면접 요령
- 지속적으로 소통하십시오 — Uber 면접관은 코드만큼 사고 과정을 평가합니다
- 코딩 전에 요구사항을 명확히 하십시오 — 입력 제약, 예상 규모, 엣지 케이스에 대해 질문하십시오
- 깔끔한 프로덕션 수준 코드를 작성하십시오 — 적절한 변수명, 적절한 오류 처리, 모듈식 구조
- 솔루션을 테스트하십시오 — 예시를 통해 검토하고, 엣지 케이스를 확인하며, 시간/공간 복잡도를 논의하십시오
- Python 또는 Go로 연습하십시오 — Uber의 신규 개발에서 가장 일반적인 언어입니다
Uber 급여 데이터
Uber의 보상은 최상위 기술 기업과 경쟁력이 있으며, 특히 시니어 레벨에서 두드러집니다. Levels.fyi 및 Glassdoor 데이터:
소프트웨어 엔지니어링
| 레벨 | 기본급 | RSU (연간) | 보너스 | 총 보상 |
|---|---|---|---|---|
| 소프트웨어 엔지니어 I (L3) | $130,000~$155,000 | $25,000~$50,000 | $10,000~$15,000 | $165,000~$220,000 |
| 소프트웨어 엔지니어 II (L4) | $155,000~$185,000 | $50,000~$100,000 | $15,000~$25,000 | $220,000~$310,000 |
| 시니어 소프트웨어 엔지니어 (L5a) | $190,000~$225,000 | $100,000~$180,000 | $25,000~$40,000 | $315,000~$445,000 |
| 스태프 엔지니어 (L5b) | $225,000~$260,000 | $150,000~$280,000 | $35,000~$55,000 | $410,000~$595,000 |
| 시니어 스태프 엔지니어 (L6) | $260,000~$300,000 | $250,000~$450,000 | $50,000~$75,000 | $560,000~$825,000 |
데이터 사이언스 & 머신러닝
| 레벨 | 기본급 | RSU (연간) | 보너스 | 총 보상 |
|---|---|---|---|---|
| 데이터 사이언티스트 I | $120,000~$150,000 | $25,000~$50,000 | $12,000~$20,000 | $157,000~$220,000 |
| 데이터 사이언티스트 II | $150,000~$185,000 | $50,000~$95,000 | $20,000~$30,000 | $220,000~$310,000 |
| 시니어 데이터 사이언티스트 | $185,000~$225,000 | $90,000~$170,000 | $28,000~$45,000 | $303,000~$440,000 |
| 스태프 ML 엔지니어 | $225,000~$260,000 | $140,000~$270,000 | $40,000~$60,000 | $405,000~$590,000 |
프로덕트 매니지먼트
| 레벨 | 기본급 | RSU (연간) | 보너스 | 총 보상 |
|---|---|---|---|---|
| 프로덕트 매니저 | $140,000~$170,000 | $35,000~$70,000 | $20,000~$30,000 | $195,000~$270,000 |
| 시니어 프로덕트 매니저 | $175,000~$215,000 | $70,000~$140,000 | $30,000~$45,000 | $275,000~$400,000 |
| 그룹 프로덕트 매니저 | $215,000~$260,000 | $120,000~$230,000 | $40,000~$60,000 | $375,000~$550,000 |
| 프로덕트 디렉터 | $260,000~$310,000 | $200,000~$400,000 | $55,000~$80,000 | $515,000~$790,000 |
Uber의 복리후생에는 의료/치과/안과 보험, 고용주 매칭 없는 401(k)(주목할 만한 부재), 넉넉한 유급 휴가, Uber 탑승 및 Uber Eats 크레딧, 체육관 지원, 학비 지원, 육아 휴직이 포함됩니다 [8].
자주 묻는 질문
Uber는 원격 근무 직위를 제공합니까?
그렇습니다. Uber는 팬데믹 이후 하이브리드 근무 모델을 채택했으며, 일부 엔지니어링 직무는 완전 원격입니다. 그러나 많은 직위는 Uber 사무실(샌프란시스코, 서니베일, 뉴욕, 시카고, 시애틀) 근처를 필요로 합니다. 채용 공고에 "사무실 근무", "하이브리드", "원격" 중 하나가 명시됩니다. 원격 직위는 시니어 엔지니어와 전문 직무에서 더 일반적입니다 [4:1].
Uber는 주로 어떤 프로그래밍 언어를 사용합니까?
Uber의 백엔드는 주로 Go와 Java로 작성되며, Python은 데이터 사이언스, ML, 스크립팅에 광범위하게 사용됩니다. 모바일 앱은 Swift(iOS)와 Kotlin(Android)을 사용합니다. JavaScript/TypeScript는 웹 프론트엔드에 사용됩니다. Uber는 역사적으로 Node.js를 광범위하게 사용했지만, 성능상의 이유로 인프라의 대부분을 Go와 Java로 전환했습니다 [3:2].
Uber는 비자를 지원합니까?
그렇습니다. Uber는 H-1B 비자와 영주권을 지원합니다. USCIS 데이터에 따르면 Uber는 2025 회계연도에 1,500건 이상의 H-1B 청원을 제출했습니다. 회사는 또한 암스테르담, 방갈로르 등 국제 지역에 중요한 엔지니어링 사무실을 보유하고 있습니다 [9].
Uber 면접에 LeetCode 연습은 얼마나 중요합니까?
코딩 라운드에는 중요합니다. Uber의 코딩 면접에는 고전적인 알고리즘과 자료 구조 문제가 포함되며, LeetCode 중~상이 적절한 난이도 범위입니다. 그러나 시니어 레벨(L5+)에서는 시스템 설계가 동등하거나 더 큰 비중을 차지하므로, 순수 코딩 연습에 치우쳐 시스템 설계 준비를 소홀히 하지 마십시오.
Uber 면접에서 성공하는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이는 무엇입니까?
Uber 면접관은 일관되게 3가지 차별화 요소를 언급합니다. (1) 시스템 설계 사고의 깊이 — 구성 요소를 아는 것에 그치지 않고 트레이드오프, 장애 모드, 확장 전략을 이해하는 것. (2) 명확한 의사소통 — 사고 과정을 설명하고, 좋은 질문을 하며, 의견에 잘 대응하는 것. (3) Uber의 제품과 문제에 대한 진정한 호기심 — Uber의 시스템이 어떻게 작동하는지에 대해 생각해 본 적이 있음을 보여주는 것 [6:1].
리더십 교체 이후 Uber의 문화는 어떻게 변했습니까?
상당히 변했습니다. Dara Khosrowshahi(2017년부터 CEO) 체제에서 Uber는 논란이 된 "허슬" 문화를 포용성, 안전, 고객 집착, 사려 깊은 의사결정을 강조하는 현재의 문화 규범으로 대체했습니다. 직원 만족도 점수가 상당히 개선되었으며, Glassdoor 평점은 3점대 중반에서 4.0 이상으로 상승했습니다 [4:2].
입사 후 Uber 내 팀 간 이동이 가능합니까?
그렇습니다. Uber는 최소 재직 기간(일반적으로 초기 팀에서 12~18개월) 후 사내 이동을 지원합니다. 내부 이동이 장려되며, 많은 엔지니어가 경력 과정에서 Rides, Eats, Freight, 플랫폼 팀 간을 이동했습니다.
Uber 면접에서 가장 흔한 불합격 이유는 무엇입니까?
Glassdoor 리뷰와 면접관 의견에 따르면, 가장 흔한 불합격 원인은 다음과 같습니다. (1) 부족한 시스템 설계 — Uber 규모에서 적절한 트레이드오프 분석을 수반한 시스템을 설계하지 못하는 것. (2) 코딩 중 부실한 의사소통 — 추론을 설명하지 않고 묵묵히 문제를 풀기. (3) 일반적인 행동 면접 답변 — 협력, 주인 의식, 다양한 사고에 대한 구체적 사례가 충분하지 않은 것 [6:2].
참고 문헌
Uber 취업을 목표로 하고 계십니까? 소프트웨어 엔지니어 이력서 가이드 또는 데이터 사이언티스트 이력서 가이드를 확인하십시오. Greenhouse 파싱 통과 여부는 ATS 이력서 검사기에서 확인할 수 있습니다.
Uber Technologies, Inc. "About Uber." Corporate website. https://www.uber.com/about/ ↩︎ ↩︎
Uber Technologies, Inc. 2025 Annual Report (10-K Filing). SEC EDGAR. https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK=0001543151 ↩︎ ↩︎
Uber Engineering Blog. "Uber's Technology Stack." https://www.uber.com/blog/engineering/ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Khosrowshahi, D. Various communications on Uber's cultural transformation. Uber Newsroom. ↩︎ ↩︎ ↩︎
Levels.fyi. "Uber Compensation Data." https://www.levels.fyi/companies/uber ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Glassdoor. "Uber Interview Questions and Reviews." https://www.glassdoor.com/Interview/Uber-Interview-Questions ↩︎ ↩︎ ↩︎
Glassdoor. "Uber Data Science and ML Salaries." https://www.glassdoor.com/Salary/Uber-Technologies-Salaries ↩︎
Uber Technologies, Inc. "Benefits." Careers page. https://www.uber.com/careers/benefits/ ↩︎
USCIS. H-1B Employer Data Hub. https://www.uscis.gov/tools/reports-and-studies/h-1b-employer-data-hub ↩︎