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

      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

      PhysicsX

      Empleador activo

      Información
      Evaluaciones
      Pago y prestaciones
      Empleos
      Entrevistas
      Entrevistas
      Búsquedas relacionadas: Evaluaciones de PhysicsX | Empleos en PhysicsX | Sueldos en PhysicsX | Prestaciones en PhysicsX
      Entrevistas en PhysicsXEntrevistas para el cargo de Data Scientist en PhysicsXEntrevista en PhysicsX


      Glassdoor

      • Acerca de
      • Premios
      • Blog
      • Contacto

      Empleadores

      • Cuenta de empleador gratuita
      • Centro de empleador

      Información

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

      Trabaja con nosotros

      • Anunciantes
      • Oportunidades laborales
      Descargar aplicación

      • Buscar por:
      • Empresas
      • Empleos
      • Ubicaciones

      Copyright © 2008-2026. Indeed, Inc. "Glassdoor", "Worklife Pro", "Bowls" y sus logotipos son marcas comerciales registradas de Indeed, Inc.

      Empresas seguidas

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

      Búsquedas de empleo

      Recibe recomendaciones y actualizaciones personalizadas al iniciar tu búsqueda.

      Entrevista para Data Scientist

      3 jul 2026
      Candidato de entrevista anónimo
      Sin ofertas
      Experiencia positiva
      Entrevista difícil

      Solicitud

      Me postulé en línea. Acudí a una entrevista en PhysicsX en jun 2026

      Entrevista

      The interview process consists of 6 stages! The initial 30 minutes call with Tom was very good, overall a very good and clear communication with him during the process. I made it to the second stage - 1 hour coding test on CoderByte. There were 3 tasks, one of which was quite extensive and took most of the time and as a result there was just not enough time to finish it all. Especially if you include time to submit (the submission of the notebook was rendering for a good minute and wasn't succesful the first time so it had to be rendered again) and time to setup and read the instructions, as the time starts to run immediately when you are still on the initial page. If I had 10 more minutes the whole thing could have gone another way.

      Preguntas de entrevista [1]

      Pregunta 1

      Do you have experience with deep learning.
      Responder pregunta

      Otras evaluaciones sobre las entrevistas para el cargo de Data Scientist en PhysicsX

      Entrevista para Data Scientist

      19 jun 2026
      Candidato de entrevista anónimo
      New York, NY
      Sin ofertas
      Experiencia positiva
      Entrevista promedio

      Solicitud

      Acudí a una entrevista en PhysicsX (New York, NY)

      Entrevista

      Very smooth and nice really appreciated the process, the team is here to help. I didn't get until the end of the process although I was really into the company.

      Preguntas de entrevista [1]

      Pregunta 1

      What do you like to solve
      Responder pregunta

      Entrevista para Data Scientist

      7 mar 2026
      Candidato de entrevista anónimo
      Sin ofertas
      Experiencia neutra
      Entrevista promedio

      Solicitud

      Acudí a una entrevista en PhysicsX

      Entrevista

      The PhysicsX data scientist interviews included recruiter screening, technical assessment coding statistics machine learning, case study or take home task, technical deep dive with scientists, and culture/values interview emphasizing physics informed modeling solving.

      Preguntas de entrevista [1]

      Pregunta 1

      How would you build a machine learning model that respects known physical laws (e.g., conservation laws) when predicting outcomes from engineering simulation data?
      Responder pregunta