u/Less_Measurement8733

So I got an AI-conducted interview in 2 days for a Machine Learning Researcher position. First interview ever, not sure what to expect but they didn't asked for experience and is a contract job.

My background: I've built and trained deep learning models including a Dual-Branch LSTM trained on X years of climate data to forecast variables across geographic regions. I also built a full production system around those predictions, a crop simulation engine that uses the forecasts day by day. On the LLM side I've implemented a conversational assistant with tool-calling architecture and RAG with pgvector for semantic search over certified domain knowledge.

Im currently working on updating that project but the updates aren't exactly useful in a machine learning point of view i guess, mostly develop more models with different and more specific data.

I know TensorFlow/Keras well enough to design, train and evaluate models. I can handle data preprocessing, scaling, custom loss functions, and I understand what I'm doing and why. Python is decent but not competitive-programming level, I can implement basic data structures but I'm not a LeetCode grinder.

For the interview I'm expecting:

• General ML theory questions (linear regression, loss functions, gradient descent, neural networks, backpropagation)
• Questions about the current AI landscape and innovations.
• A practical exercise: probably define a model, prep some data, explain your choices

My concern is the theory side. I know these concepts from applying them but explaining them mathematically on the spot in English (not my first language) is a different story.

How cooked am I realistically? And what should I actually expect from this kind of interview? Any advice on what to brush up on in 2 days? I didn't even expected to be choosed so i just applied and now got an interview in 2 days.

I didn't even know they did AI-assistant based interviews now.

(this was deleted before but i dont know if it was the filters of reddit or the moderators, if is the moderators i will not post it again after you delete it sorry.)

(The name will probably change soon because I didn't realize "AgroVision" is already a registered trademark lol.)

Link: https://agrovision10.vercel.app/

AgroVision DEMO is a personal project that started as a university assignment. It attempts to propose a solution to a real problem in Nicaragua: crop loss caused by misinformation or difficulty accessing useful agricultural information. The traditional methods Nicaraguan farmers use are gradually becoming less accurate due to global warming, and the rise of artificial intelligence opens up new and interesting possibilities.

What is it?

AgroVision is a free demo that aims to help small and medium-scale producers in Nicaragua decide what crop to plant, when, and with which inputs — by simulating the future climate of their area and calculating whether it's worth it or not, in real córdobas.

In general terms, AgroVision is an expert system that lets you "simulate" having a farm. You have your supplies, your available crops to plant, and your plots with their respective active or passive tools. A passive tool would be a specific mesh netting, and an active one would be an irrigation system that activates when needed. You also define your plot's soil type, terrain slope, the year you want to plant, and the specific municipality — we have all of them in Nicaragua.

The system has information on each available crop: its growth phases, when planting begins in Nicaragua's 3 main agricultural cycles (primera, postrera, apante), when each cycle ends, water requirements in mm per phase, and most importantly, what climate conditions are ideal for that crop. With this, the system knows what climate conditions to expect for each future day in your area.

With all that information, the system simulates what would happen if you planted a certain crop on that plot: which losses are unavoidable due to climate, which are avoidable if you have certain tools or supplies, and finally gives you the result in money generated, quintals produced, and much more. You can even change the sale price per quintal if you want to explore hypothetical scenarios.

How did we build it?

First comes the NASA data. Using machine learning — essentially specialized math applied to computers to find patterns in phenomena — I obtained daily climate data in 50×50 kilometer grids covering every part of Nicaragua.

Being 50×50 km grids, the information is moderately precise. For comparison: weather apps on your phone typically use 20×20 km grids for rainfall, which allows them to predict rain hours in advance. AgroVision's data is more general for now, which works fine for some variables but could improve for others like rainfall, depending on data and resources we obtain in the future. That said, we do provide more precise solutions for variables that require it, like soil moisture at the root level.

The variables obtained from NASA are:

• PRECTOTCORR: Rainfall (mm per day)
• T2M_MAX / T2M_MIN / T2M: Maximum, Minimum and Average Temperature (°C)
• WS2M: Wind speed (m/s)
• RH2M: Relative Humidity (%)
• ALLSKY_SFC_PAR_TOT: Photosynthetically Active Radiation (W/m²)
• ALLSKY_SFC_SW_DIFF: Diffuse Radiation (W/m²)
• GWETTOP / GWETROOT / GWETPROF: Surface, Root Zone and Deep Soil Moisture (fraction 0 to 1)
• T2MDEW: Dew Point (°C)
• TS: Soil Temperature (°C)
• BRECHA_ROCIO: Dew Gap, calculated as T2M_MIN minus T2MDEW (°C)

This data was collected daily from 2010 to 2025. Then, using machine learning, I trained a model that learns the mathematical patterns of each variable and uses them to predict future years. We now have these variables projected for 2026–2029. In Nicaragua these variables are especially erratic, which makes this problem particularly interesting.

In the graphics section of the site you can see how those predictions turn out. The model successfully captures general patterns, but extreme events like very strong storms or specific natural phenomena can't be detected realistically with this approach — that requires different data, engineering, and resources. The government already handles this with specialized techniques and a different approach, focused on informing days or weeks in advance.

The pillars of the simulation engine

Even though I'm not an agronomist, the system is built on real scientific principles:

1. Yield Gap Analysis The plant starts with the potential to produce 100% of its harvest. The system assumes that maximum from the start and subtracts percentages when climate causes losses that couldn't be countered. It's more realistic for predicting damage than trying to "add up" growth day by day.

2. Stateful Bucket Model The soil works like a sponge with two layers: the surface, which fills quickly with rain but evaporates fast, and the root zone, which fills more slowly but retains water longer. If it poured on Tuesday, the sponge is full. If Thursday and Friday are sunny with no rain, the system doesn't cry "drought!" — it checks its virtual sponge and says "relax, the roots still have water from Tuesday." This replaces generic NASA data with a plot-specific microclimate for variables that directly affect the plant.

3. Phenological Thresholds Climate doesn't affect a newly germinated plant the same way it affects one in flowering. The engine evaluates each climate event according to the exact growth phase of the crop.

4. Strict Climate Synergy Pests and fungi don't appear out of nowhere — they need the exact combination of conditions. For example: "If humidity is >85% AND temperature is <22°C AND there is physical dew... the fungus appears." There are also events that only trigger if those conditions persist for several consecutive days.

5. Mitigation Cost-Benefit Logic When the system detects a threat, it calculates how much money you'd lose on the harvest and how much it would cost to mitigate it (including equipment amortization, fuel, labor, or input price). If saving the plant costs 1,000 córdobas but the loss was only 500, the system says: "Not worth it, take the loss." If it's the other way around, it activates the solution and saves the crop.

Meet ARI: the AI with the keys to the engine

To make this more than a glorified chatbot giving generic advice, I programmed ARI, the system's artificial intelligence assistant. ARI has direct access to the simulation engine. You speak to her in natural language and she decides which of these 6 tools to run to give you a real mathematical and financial answer:

1. Individual Simulation with Time Window — Evaluates one crop on one plot. In window mode, it travels days forward or backward simulating multiple planting dates and returns only the most profitable one.
2. 1 Crop vs. Multiple Plots — Takes your desired crop and pits it against all your plots simultaneously, delivering a ranking by ROI.
3. Multiple Crops vs. 1 Plot — The reverse: simulates planting corn, beans, tomatoes, etc. on a single plot and eliminates those the climate would destroy, ordering survivors by net profit.
4. Mass Extraction — Runs independent simulations of every possible combination of your plots and crops, ideal for a quick overview of the full season.
5. Shared Farm Simulation — The most realistic. Simulates your entire farm in cascade sharing a single warehouse. If the beans on Plot 1 consume all the fertilizer, the corn on Plot 2 will suffer the consequences. At the end it delivers the global ROI of your entire operation.
6. Market Modifier — Changes the sale price or planting cost of any crop to explore hypothetical scenarios before making decisions.

On cost and limitations

The program is completely free and currently generates no revenue. That's why I'm using a fairly affordable conversational AI model — each user has a limit of 20 messages per day and the AI has no memory of previous chats, it only reads the current message. If there were ever ads, I could use more capable models with more context and fewer occasional errors.

The crop data, while based on national and international sources and real scientific systems, was compiled by someone who is not an agronomist. The system assumes the user already knows how to prepare their land and plant — what AgroVision adds is information about what can't be known alone, like future climate predictions and their economic impact on the specific crop.

Looking ahead

I genuinely like this project and believe it could be useful in Nicaragua — I haven't seen anything similar here. Updates will come weekly or every two weeks. The next priority is making passive tools dynamic (having the system tell you when to install and remove them mid-execution, enabling more complex crops like coffee) and finding collaborators from the agronomy field.

My contact info and the demo link are below if anything here caught your attention.

Reddit: u/Less_Measurement8733 Twitter/X: https://x.com/Der_114 AgroVision Link: https://agrovision10.vercel.app/

(El nombre probablemente cambiará pronto porque no me di cuenta de que "AgroVision" ya es una marca registrada jaja.)

Link: https://agrovision10.vercel.app/

AgroVision DEMO es un proyecto personal que empezó como asignación universitaria. Intenta proponer una solución a un problema real en Nicaragua que es la pérdida de cultivos causada por desinformación o dificultad para acceder a información agrícola útil. Las formas tradicionales que usan los agricultores en Nicaragua poco a poco se vuelven menos precisas por el calentamiento global, y el auge de la inteligencia artificial abre posibilidades nuevas e interesantes.

¿Qué es?

AgroVision es una demo gratuita que planea ayudar a pequeños y medianos productores en Nicaragua a decidir qué cultivo sembrar, cuándo, y con qué insumos, simulando el clima futuro de su zona y calculando si conviene o no, en córdobas reales.

En términos generales, AgroVision es un sistema experto que te permite "simular" el tener una granja. Tienes tus insumos, tus cultivos disponibles para plantar, y tus parcelas con sus respectivas herramientas activas o pasivas. Una herramienta pasiva sería una malla específica y una activa sería una regadora que se activa cuando se necesita. También defines el tipo de suelo de tu parcela, la inclinación del terreno, el año en que quieres plantar, y el municipio específico, tenemos todos los de Nicaragua.

El sistema tiene la información de cada cultivo disponible: sus fases de crecimiento, cuándo comienza a plantarse en los 3 ciclos agrícolas principales de Nicaragua (primera, postrera, apante), cuándo termina cada ciclo, el requerimiento de humedad en mm por cada fase, y lo más importante, qué condiciones climatológicas son ideales para ese cultivo. Con esto, el sistema sabe cuáles son las condiciones climáticas esperadas para cada día del futuro en tu zona.

Con toda esa información, el sistema simula qué pasaría si plantaras cierto cultivo en esa parcela: qué pérdidas son inevitables por el clima, cuáles son evitables si tienes ciertas herramientas o insumos, y al final te da el resultado en dinero generado, quintales producidos y mucho más. Hasta puedes cambiar el precio de venta por quintal si quieres explorar escenarios hipotéticos.

¿Cómo lo logramos?

Primero entran los datos de la NASA. Usando machine learning, que básicamente es matemática especial aplicada a computadoras para encontrar patrones en fenómenos, obtuve datos climatológicos en grids de 50×50 kilómetros de cada parte de Nicaragua.

Siendo grids de 50×50 km, la información es medianamente precisa. Para comparar: los servicios de clima en tu teléfono generalmente usan grids de 20×20 km para la lluvia, lo que permite saber cuándo lloverá en términos de horas. Los datos de AgroVision son más generales por ahora, lo cual está bien para algunas variables pero podría mejorar en otras, como la lluvia, según los datos y recursos que consigamos a futuro, pero no se preocupen porque brindamos una solucion a datos que si necesitan ser mas precisos como la humedad en las raices de una planta.

Las variables que obtuve de la NASA son:

• PRECTOTCORR: Lluvia (mm por día)
• T2M_MAX / T2M_MIN / T2M: Temperatura Máxima, Mínima y Promedio (°C)
• WS2M: Viento (m/s)
• RH2M: Humedad Relativa (%)
• ALLSKY_SFC_PAR_TOT: Radiación Fotosintética (W/m²)
• ALLSKY_SFC_SW_DIFF: Radiación Difusa (W/m²)
• GWETTOP / GWETROOT / GWETPROF: Humedad Superficial, en Zona de Raíces y Profunda del Suelo (fracción 0 a 1)
• T2MDEW: Punto de Rocío (°C)
• TS: Temperatura del Suelo (°C)
• BRECHA_ROCIO: Brecha de Rocío, calculada como T2M_MIN menos T2MDEW (°C)

Esto lo obtuve a nivel diario desde 2010 hasta 2025. Luego, usando machine learning, entrené un modelo que aprende los patrones matemáticos de cada variable y los usa para predecir años futuros. Ahora tenemos estas variables proyectadas para 2026–2029. En Nicaragua estas variables son especialmente erráticas, lo que hace este problema bastante interesante.

En el apartado de gráficos de la página pueden ver cómo quedan esas predicciones. El modelo logra capturar los patrones generales, pero eventos extremos como tormentas muy fuertes o fenómenos naturales puntuales no se pueden detectar de forma realista con este enfoque, eso requiere otro tipo de datos, ingeniería y recursos. El gobierno ya lo hace con técnicas especializadas y un enfoque diferente, orientado a informar con días o semanas de anticipación.

Los pilares del motor de simulación

Aunque yo no soy agrónomo, el sistema está construido sobre principios científicos reales:

1. Análisis de Brechas de Rendimiento
La planta nace con el potencial de dar el 100% de su cosecha. El sistema asume ese máximo desde el inicio y va restando porcentajes cuando el clima causa pérdidas que no se pudieron combatir. Es más realista para predecir daños que intentar "sumar" el crecimiento día a día.

2. Modelo de Contenedores con Memoria (Stateful Bucket Model)
El suelo funciona como una esponja con dos capas: la superficie, que se llena rápido con la lluvia pero se evapora rápido, y la zona de raíces, que se llena más lento pero retiene el agua más tiempo. Si el martes cayó un aguacero, la esponja se llenó. Si el jueves y viernes hace sol y no llueve, el sistema no grita "¡sequía!", este revisa su esponja virtual y dice "tranquilo, las raíces todavía tienen agua del martes". Esto reemplaza los datos genéricos de la NASA con un micro-clima específico de tu parcela en las variables que tocan.

3. Umbrales Fenológicos
El clima no afecta igual a una planta recién germinada que a una en floración. El motor evalúa cada evento climático según la fase exacta de vida del cultivo.

4. Sinergia Climática Estricta
Las plagas y hongos no aparecen porque sí, necesitan la combinación exacta de condiciones. Por ejemplo: "Si la humedad es >85% Y la temperatura es <22°C Y hay rocío físico... aparece el hongo". También hay eventos que solo ocurren si esas condiciones se mantienen por varios días consecutivos.

5. Lógica Financiera de Mitigación (Cost-Benefit)
Cuando el sistema detecta una amenaza, calcula cuánto dinero perderías en la cosecha y cuánto costaría mitigarla (sumando amortización de equipos, combustible, mano de obra o precio del insumo). Si salvar la planta cuesta 1,000 córdobas pero la pérdida era de 500, el sistema dice: "No es rentable, asume la pérdida". Si al revés, activa la solución y salva el cultivo.

Conoce a ARI: la IA con las llaves del motor

Para que esto no fuera un chatbot glorificado que da consejos genéricos, programé a ARI, la asistente de inteligencia artificial del sistema. ARI tiene conexión directa al motor de simulación. Le hablas en lenguaje natural y ella decide cuál de estas 6 herramientas ejecutar para darte una respuesta matemática y financiera real:

1. Simulación Individual con Ventana de Tiempo — Evalúa un cultivo en una parcela. En modo ventana, viaja días hacia adelante o hacia atrás simulando múltiples fechas de siembra y te devuelve solo la más rentable.
2. 1 Cultivo vs. Múltiples Parcelas — Toma tu cultivo deseado y lo hace competir en todas tus parcelas al mismo tiempo, entregando un ranking por ROI.
3. Múltiples Cultivos vs. 1 Parcela — Proceso inverso: simula sembrar maíz, frijol, tomate, etc. en una sola parcela y descarta los que el clima destruiría, ordenando los sobrevivientes por utilidad neta.
4. Extracción Masiva — Corre simulaciones independientes de todas las combinaciones posibles de tus parcelas y cultivos, ideal para un resumen rápido de la temporada completa.
5. Simulación de Granja Compartida — La más realista. Simula toda tu finca en cascada compartiendo una sola bodega. Si el frijol de la Parcela 1 consume todo el fertilizante, el maíz de la Parcela 2 sufrirá las consecuencias. Al final entrega el ROI global de toda tu operación.
6. Modificador de Mercado — Cambia el precio de venta o precio de plantacion de cualquier cultivo para explorar escenarios hipotéticos antes de tomar decisiones.

Sobre el costo y las limitaciones

El programa es totalmente gratuito y actualmente no genera ingresos. Por eso estoy usando un modelo de IA conversacional bastante económico, cada usuario tiene un límite de 20 mensajes por día y la IA no tiene memoria del chat anterior, solo lee el mensaje actual. Si en algún momento hubiera anuncios, podría usar modelos más capaces con más contexto y menos errores puntuales.

Los datos de cultivo, aunque basados en fuentes nacionales e internacionales y en sistemas científicos reales, fueron recopilados por alguien que no es agrónomo. El sistema asume que el usuario ya sabe preparar su tierra y plantar, lo que AgroVision agrega es información sobre lo que no se puede saber solo, como las predicciones climáticas futuras y su impacto económico en el cultivo específico.

A futuro

Genuinamente me gusta este proyecto y creo que podría ser útil en Nicaragua, no he visto nada similar por acá. Las actualizaciones serán semanales o cada dos semanas. La prioridad más próxima es hacer las herramientas pasivas dinámicas (que el sistema te diga cuándo instalarlas y cuándo retirarlas en el medio de una ejecucion, permitiendo la implementacion de plantas mas complejas como el cafe) y encontrar colaboradores del área agronómica.

Si les interesa colaborar, tienen preguntas, sugerencias o simplemente quieren contactarme:

• Reddit: u/Less_Measurement8733
• Twitter/X: https://x.com/Der_114
• Link de AgroVision: https://agrovision10.vercel.app/