Presentamos el InterviewBot, que integra dinámicamente el historial de conversaciones y temas personalizados en un espacio de incrustación coherente para llevar a cabo conversaciones híbridas (abiertas y cerradas) de 10 minutos con estudiantes extranjeros que solicitan ingresar a universidades de EE. UU. para evaluar su preparación académica y cultural. Para construir un modelo de diálogo de extremo a extremo basado en redes neuronales, se transcriben automáticamente 7361 grabaciones de entrevistas entre humanos, de las cuales 440 se corrigen manualmente para ajuste fino y evaluación. Para superar el límite de tamaño de entrada/salida de un modelo de codificador-decodificador basado en transformadores, se proponen dos nuevos métodos, atención al contexto y almacenamiento de temas, que permiten al modelo realizar interacciones relevantes y consistentes. Nuestro modelo final se prueba tanto estadísticamente al comparar sus respuestas con los datos de la entrevista como dinámicamente al invitar a entrevistadores profesionales y a varios estudiantes a interactuar con él en tiempo real, encontrando que es altamente satisfactorio en fluidez y conciencia del contexto.