이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
로보틱스 프로젝트에서 강건한 알고리즘을 만들기 위한 접근법을 고민하면서 평균 케이스에만 맞추는 것의 한계를 느꼈습니다. 센서 노이즈나 환경 변화처럼 예측 불가한 입력이 들어올 때 알고리즘이 얼마나 안정적으로 동작하는가가 실제 배포 가능성을 결정했습니다. 알고리즘 평가 시 평균 정확도 외에 최악 케이스 분포도 함께 측정하기 시작했고, 이상치 입력에 대한 폴백 동작을 명시적으로 설계하는 방식을 택했습니다.
강건성은 알고리즘 핵심 로직보다 경계 조건 처리 방식에서 갈리는 경우가 많았는데, 입력 범위 검증과 예외 경로를 초기 설계 때부터 포함했더니 실험 중 충돌 빈도가 줄었습니다. 지금도 알고리즘 설계 시 실패 모드를 먼저 나열하는 습관을 유지하고 있습니다.
머신러닝 모델 서빙 코드를 작성할 때, 입력 분포가 바뀌어도 모델이 의미 있는 출력을 내야 한다는 조건이 생각보다 까다로웠습니다. 처음에는 고정된 테스트셋으로만 검증했는데, 프로덕션에서 카테고리 인코딩이 훈련 때 없던 값으로 들어오자 예외가 터지는 상황을 겪었습니다. 경계 조건 자체를 속성으로 명시하는 특성 기반 테스트(Property-based Testing)를 도입해 입력 공간을 자동으로 탐색하도록 바꿨습니다. 출력이 항상 0~1 사이여야 한다, 입력 길이가 달라도 결과 행 수는 일치해야 한다처럼 속성을 정의하니, 수작업 케이스로는 상상도 못 한 입력 조합이 자동으로 생성됐습니다. 실제로 이 과정에서 희소 벡터와 밀집 벡터를 동시에 처리할 때 발생하는 수치 불안정성을 사전에 잡았습니다.
테스트 케이스를 고르는 대신 속성을 명시하는 방향으로 전환했더니 강건성 커버리지가 훨씬 넓어졌습니다.
수치 연산이 많은 파이프라인 코드에서 특정 입력에서만 결과가 NaN으로 터지는 버그를 만났습니다. 원인을 찾아보니 로그 변환 전에 0이 들어오는 경우를 전처리에서 걸러내지 못한 것이었고, 수동으로 찾아 고치는 것만으로는 같은 실수가 반복될 것 같았습니다. 그래서 단순 수정이 아닌 수치 불안정성을 유발하는 패턴을 파이프라인 입구에서 자동으로 검출하는 검증 레이어를 추가했습니다. 각 연산 단계 이후 assert와 np.isfinite 체크를 삽입해, 파이프라인이 중간에 이상 값을 만나면 즉시 멈추고 어느 단계 어떤 입력값이 문제였는지 로그에 기록하도록 했습니다.
버그 하나를 고치는 데 그치지 않고, 같은 류의 문제가 언제 어디서 발생해도 탐지되는 구조로 바꾸는 것이 강건성의 진짜 목표라고 생각하게 된 경험이었습니다. 이후 유사 파이프라인에서 같은 패턴의 이슈가 조기에 잡혔습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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