이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
추천 플랫폼 개발에서 담당한 역할은 사용자 행동 데이터를 기반으로 협업 필터링 모델을 구현하는 것이었습니다. 클릭·구매·체류 시간 같은 이벤트를 수집해 사용자-아이템 행렬을 구성하고, 유사 사용자 군집의 선호를 반영한 추천 목록을 생성했습니다.
추천 품질 평가 지표도 설계했습니다. Precision@K와 Recall@K를 기반으로 오프라인 평가를 먼저 진행하고, 실제 서비스에서 클릭률과 전환율을 온라인 지표로 검증했습니다. 오프라인 성능이 높아도 온라인 지표가 개선되지 않는 경우가 있어 두 가지를 함께 봤습니다.
실시간 서빙 구조도 담당했습니다. 모델 추론 결과를 캐시에 저장해 응답 지연을 줄이는 방식을 사용했고, 콜드 스타트 문제는 인기도 기반 폴백 추천으로 보완했습니다. 신규 사용자에게도 의미 있는 추천이 노출되도록 전략을 이중화했습니다.
추천 모델을 개선하고 오프라인 평가에서 Precision과 Recall이 올랐는데, 실제 서비스에서 클릭률이 기대만큼 개선되지 않은 경험이 있습니다. 오프라인 평가는 과거 데이터를 기준으로 하는데, 사용자가 실제로 클릭하는 것과 오프라인 정답 레이블이 일치하지 않는 부분이 있었습니다. 오프라인에서 좋은 추천이라고 판단된 것이 실제 사용자에게는 이미 알고 있는 것이거나 관심 없는 것일 수 있다는 것을 알게 됐습니다. A/B 테스트로 두 모델의 온라인 클릭률을 직접 비교하니 오프라인 지표 차이만큼 온라인 결과가 달라지지 않았고, 이 차이가 어디서 오는지를 분석하는 과정에서 추천 시스템 평가의 복잡성을 이해하게 됐습니다. 추천 시스템 개선에서 오프라인 지표는 방향을 가늠하는 데 유용하지만 최종 판단은 온라인 실험으로 해야 하고, 두 지표의 괴리가 있을 때 그 원인을 이해하는 것 자체가 중요한 학습이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
추천 플랫폼에서 신규 사용자에게 보여주는 콜드 스타트 추천을 개선하면서 전환율이 어떻게 변하는지를 측정한 경험이 있습니다. 처음에는 전체 인기도 순위를 그대로 보여줬는데, 신규 사용자의 첫 방문 전환율이 기존 사용자보다 낮다는 것을 데이터로 확인했습니다. 가입 시 수집하는 관심 카테고리 정보를 활용해서 카테고리 내 인기 아이템을 보여주는 방식으로 바꾸니 신규 사용자의 첫 방문 클릭률이 개선됐습니다. 개선 폭이 크지 않았는데, 가입 단계에서 수집하는 정보의 정확성이 낮아서 카테고리 신호가 약했던 것이 원인이었습니다. 콜드 스타트 문제는 사용자 데이터가 부족한 상황에서 얼마나 의미 있는 신호를 수집하는지에 따라 해결 가능한 범위가 달라지고, 수집하는 초기 데이터의 품질이 추천 품질의 출발점이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 백엔드 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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