uber軟體演算法需要幾個工程師來寫？是否很難？以及uber2009年就成立了為什麼14年才火起來？

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uber

總部工程師表示不方便回答前兩個問題。

2009年就成立了為什麼14年才火起來？這個主要是教育用戶，降價，培養使用習慣，逐漸起飛的。當每個人至少有一個朋友用過的時候，大家都了解這個產品是什麼了，就達到Critical Mass，火啦

Anyway，反正不是boosting decision tree就是linear regression (including logistic, SVM)。不會是NN的。

很多工程師都是從FB跑過去，去幫忙搭架構。

其實他們的問題不需要最優化所謂的match。我打車只在乎價格，不看司機評分。至於carpool 的match，最短路徑問題？他們技術上的突破應該是在於利用地圖數據定位客戶和司機然後找一定範圍內的有效司機。。

Uber 的核心技術是如何通過各種手段提高價格（uber surge , oh yeah。每秒刷的價格都不同哦$）而不讓用戶發現；各種地方暗藏SURCHARGE但是不讓用戶知道：這一點我覺得他們真的很厲害。特別是行駛過程中就無法查看費用預估單這件事，我不知道要寫出這個代碼來需要多少人。

可能真是的PM不在意吧，科科。畢竟是為了省錢，在費用上不厚道就跪了。你說是嗎？

他們缺人不是因為模型太難，而是因為真的缺人。代碼要寫，架構要搭，數據中心要建，內部工具要寫。當然絕大部分員工依然是sales。

在Uber加班到凌晨3點同事還在的故事沒聽過嗎？

為什麼09年就有了14年才火？因為近年來的互聯網發展基本是被基礎設施在帶節奏。Uber，Spotify，網易雲音樂，甚至Instagram們沒有4G/LTE怎麼用？2G/3G帶了一波UC瀏覽器手機虎撲天涯們，4G/LTE帶了一波Uber，Airbnb，Spotify之類的app。在LTE出現前，這些APP就有了，但是火不了。

下一波節奏是5G，VR，雲計算，物聯網，機器人等等。數年後的獨角獸可能就在今天創立，但下一波節奏普及以後才會火。(我們現在也可以大膽想像這一波會帶來什麼樣的獨角獸

Uber在演算法上的黑科技其實很多，不知題主問的是哪一個功能（UberX, UberPOOL, UberHOP, UberEATS, UberRUSH）的演算法？今年一月Uber data science team的 Jon Petersen（Gatech ISyE的PhD）來我們學校講並沒有說得特別仔細。UberX背後的模型的目標函數是提高 reliability，對於reliability的考量是： expected passenger wait time for a uber to pick up 以及 completion rate。具體是用了怎樣的heuristic這個恐怕就是人家的商業機密了。

我比較好奇的是Uber Pool背後的matching演算法。不過據Dr. Petersen說其目標函數考慮了save many miles traveled by the cars, save of gas, co2, save money for passengers。

至於為啥2009年沒有普及，我猜一個原因是那時候智能手機不夠普及，另一個原因是政策？

Uber平台先進不單是演算法。你不是計算機專業就不會明白，在Uber支撐演算法的還有從硬體到軟體的一個基礎支撐系統，否則單獨談演算法在Uber平台上是沒有任何生命力的。