Процесс Diagnocat: PyTorch attention и метрики детекции, теория обучения DL с ML System Design-кейсом по 3D dental CT, разговор с CEO/командой про медицинский ИИ и LLM, затем code review PyTorch.
Последовательность опубликованных собеседований в рамках одного процесса.
Diagnocat: Техническое собеседование
Контекст компании/роли, реализация multi-head attention на PyTorch и дизайн IoU matching метрики для object detection.
Diagnocat: ML System Design
BatchNorm, mixed precision, ROC-AUC и кейс по 3D dental CT для instance segmentation маленьких periapical lesions при ограниченной разметке.
Diagnocat: Финальное собеседование
Разговор с командой после положительного технического фидбека: бизнес-ориентированный ML, идеи medical LLM/RAG и FDA/regulatory документация моделей.
Diagnocat: Техническое собеседование
Code review multiclass train цикл собеседований: обязанности Dataset/DataLoader, инициализация родителя nn.Module и mutable defaults в Python.
