Назад к подготовке
Diagnocat
Аудиозапись технического собеседованияТехническое собеседование2025-10-03Diagnocat

Diagnocat: Техническое собеседование

Контекст компании/роли, реализация multi-head attention на PyTorch и дизайн IoU matching метрики для object detection.

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 1:03:09

Этап 1 из 4DiagnocatML Engineer, медицинское CV2025-10-03 - 2025-10-22
Собеседования в Diagnocat: ML Engineer, медицинское CV

Техническое собеседование в Diagnocat

Выводы и как готовиться

  • The round checks both ML coding and metric judgment: tensor-shape discipline in attention and product-aware detection evaluation.
  • The detection discussion is the reusable trainer piece: naive IoU aggregation ignores duplicate predictions and missed ground truth.
  • Diagnocat positions the ML role as full-cycle medical CV: clinical requirements, annotation design, model training, clinical tests, regulatory validation, deploy and monitoring.