면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
수요 예측 자동화 엔진을 고도화한 경험은 아직 없지만, 수업에서 수요 예측 모델 개선 프로젝트를 수행하면서 접근 방식을 익혔습니다. 고도화 접근은 두 단계로 나눴습니다. 첫째, 현재 모델의 예측 오차를 구간별로 분석해 어떤 패턴에서 정확도가 낮은지 파악합니다. 둘째, 그 구간에 맞는 추가 변수—프로모션 일정, 계절 지수—를 모델에 투입해 정확도를 개선합니다. 자동화 엔진에서 중요한 건 예외 케이스 처리입니다. 알고리즘이 처리하지 못하는 비정형 이벤트—천재지변, 갑작스러운 트렌드 변화—는 사람이 개입하는 구조를 함께 설계해야 한다고 생각합니다. 실무 경험은 아직 없지만, 오차 원인 분석 → 변수 추가 → 검증 반복의 사이클을 기본 접근으로 삼겠습니다.
수요 예측 자동화를 고도화할 때 제가 의식한 건 모델만이 아니라 파이프라인도 함께 보는 것입니다. 정확도를 올리는 모델 개선과, 데이터 수집·처리·예측·출력이 자동으로 안정되게 도는 것은 다른 트랙이었습니다. 신제품처럼 과거 데이터가 없는 콜드 스타트는, 비슷한 상품의 패턴을 빌려 처리해야 했습니다. 또 전체 카테고리에서 브랜드, SKU로 하향 분해하는 계층적 예측도 필요했습니다. 프로모션이나 계절성 같은 외생 변수도 모델에 넣었습니다.
모델만 정교하게 만들어도, 파이프라인이 불안정하면 예측이 멈췄습니다. 그래서 두 트랙을 같이 끌고 갔습니다.
수요 예측 고도화를 잘했는지를 저는 정확도와 비즈니스 임팩트로 봅니다. MAPE와 예측 편향만이 아니라, 그게 과재고 감소나 결품률 감소로 이어졌는지를 봐야 했습니다. 모델이 좋아져도, 재고 서비스 수준이 안 오르면 투자 의미가 없었기 때문입니다. 그래서 모델 지표와 재고 지표를 함께 추적했습니다. 한 분석에서, 예측이 정확해지자 결품과 과재고가 동시에 준 것을 확인했습니다.
정확도 숫자만으로는 투자를 지속할지 판단 못 했습니다. 그래서 모델 개선이 실제 비용을 얼마나 줄였는지로 검증했습니다. 측정이 고도화를 계속할지 가르는 근거였습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.