优步利用数据科学来探索新的边界，并提供每天为7500万乘客3500万次旅行的安全可靠的运输服务，为数百万司机提供机会。在骑士之外，我们也分为新的商业区，包括优步吃，优步货运和优步健康，以及包括自行车和公共汽车的方式。我们大规模的规模和全球性存在带来了独特而挑战的问题，并且有很大的问题，需要技术专长，多样化的观点，以及推动数据科学可能的界限的胃口。

在这个章程的精神下，我们的女性统计、数据、优化和机器学习(WiSDOM)员工资源小组在2018年10月举办了一次聚会，庆祝优步的一些女性的技术旅程和项目用数据移动世界通过他们在优步的工作在这次首次会面中，智慧(WiSDOM)的成员分享了他们在公司的经验，并讨论了通过利用这两种方式进行大规模有意义的产品变革的机会。智慧是一个为优步数据科学领域的女性赋权的组织传统的和前沿数据科学技术。

继续阅读，了解更多我们在优步是如何做数据科学的:

优步食品发现：推荐市场

数据科学家Yuyan Wang讨论道如何在Uber Eats平台上对餐厅进行排名和推荐这是一个独特的挑战，因为该应用程序的三面市场，食客，餐厅合作伙伴和送货合作伙伴。Yuyan介绍了构建优步吃餐厅排名系统的技术过程，并详细介绍了我们如何开发一个多目标优化框架，该框架考虑了整个市场的需求，以及针对异构和分层内容的整体个性化模型(例如Uber Eats、餐厅和菜肴推荐)。

卷积神经网络和CoordConv解决方案的一个有趣的失败

Rosanne Liu向我们介绍了她在优步人工智能实验室的工作卷积神经网络在空间表示变换方面的一般无能在不同类型的坐标系之间。她的团队以CoordConv层的形式提出的创新解决方案在很多领域带来了改进，包括对象检测、生成模型和强化学习。

Uber的调解建模

邦妮·李讨论她如何应用中介模型这是一种来自学术研究的统计方法，旨在为优步应用行为科学团队解决用户的痛点。雷竞技是骗人的中介建模超越了简单的因果关系，试图理解导致给定结果的底层机制。利用Bonnie的工作，我们可以调整产品变化，并开发新的产品，专注于Uber平台成功功能背后的潜在机制。

要关闭活动，包括数据科学家emily Bailey和Bonnie Li，以及数据科学董事会黎明·伍德尔德和詹姆斯·鲁恩（James Rauen），谈到了主持人Katherine陈（数据科学家），关于靠近他们的心灵：职业建议年轻人，顶级数据科学簿推荐，如果他们是优步首席执行官Dara Khosrowshahi，他们将专注于哪些问题。

想与WiSDOM和其他优步数据科学社区的成员一起在优步规模上研究数据科学问题吗?如果你对上面列出的任何一个话题感兴趣，考虑一下申请加入我们团队或者加入我们的讨论组参加未来的优步工程活动。