Ir al contenidoIr al pie de página
  • Empleos
  • Empresas
  • Sueldos
  • Para empresas

      Impulsa tu carrera profesional

      Averigua cuánto podrías ganar, encuentra el empleo perfecto y comparte información sobre tu vida laboral y personal de forma anónima.

      employer cover photo
      employer logo
      employer logo

      Gopuff

      Empresa activa

      Información
      Opiniones
      Sueldos y beneficios
      Empleos
      Entrevistas
      Entrevistas
      Búsquedas relacionadas: Opiniones sobre Gopuff | Ofertas de empleos en Gopuff | Sueldos en Gopuff | Beneficios en Gopuff
      Entrevistas de GopuffEntrevistas para el puesto de Campus FT Data Scientist en GopuffEntrevista de Gopuff


      Glassdoor

      • Acerca de
      • Premios
      • Blog
      • Contacto

      Empresas

      • Cuenta gratuita de empresa
      • Centro de empresas

      Información

      • Ayuda
      • Normas
      • Condiciones de uso
      • Privacidad y opciones de anuncios
      • No vender ni compartir mi información
      • Herramienta de consentimiento de cookies

      Trabaja con nosotros

      • Anunciantes
      • Empleo
      Descargar aplicación

      • Buscar por:
      • Empresas
      • Empleos
      • Ubicaciones

      Copyright © 2008-2026. Glassdoor LLC. «Glassdoor», «Worklife Pro», «Bowls» y sus logotipos son marcas comerciales registradas de Glassdoor LLC.

      Empresas seguidas

      Sigue a tus empresas favoritas para estar al tanto de las últimas oportunidades y disponer de información de primera mano.

      Búsquedas de empleo

      Recibe recomendaciones y actualizaciones personalizadas al iniciar tu búsqueda.

      Entrevista de Campus FT Data Scientist

      7 mar 2022
      Candidato de entrevista anónimo
      New York, NY
      Sin oferta
      Experiencia positiva
      Entrevista normal

      Solicitud

      Envié una solicitud electrónica. Acudí a una entrevista en Gopuff (New York, NY) en dic 2021

      Entrevista

      First round was a challenge which used regression and time series. After which there was a behavioral round. Post this was an on-site with 3 intervews testing concepts of 1) Statistics and regression 2) Machine Learning 3) Live coding

      Preguntas de entrevista [1]

      Pregunta 1

      Conventional ML stuff. How do you identify the right number of components/clusters in PCA and K-Means
      Responder pregunta