예시 답변 1
약 90초
협업 필터링 → 딥러닝 전환 실험과 결과
추천 알고리즘 고도화 과정에서 협업 필터링에서 딥러닝 기반 모델로 전환하는 실험을 수행했습니다. 기존 MF(Matrix Factorization) 모델이 콜드 스타트와 장기 비활성 사용자 추천에서 한계를 보여 두 단계 실험을 설계했습니다. 1단계로 Two-Tower 모델을 오프라인 데이터로 학습해 NDCG@10 기준 8% 향상을 확인했습니다. 2단계로 A/B 테스트를 진행한 결과 온라인 CTR이 5.2% 개선됐고, 세션 내 아이템 다양성 지표도 동시에 상승했습니다. 결과 분석에서 사용자 그룹별 효과 차이를 세분화했고, 신규 사용자에서 효과가 더 크다는 인사이트를 발견해 콜드 스타트 전략을 추가로 강화했습니다. 실험은 가설 → 검증 → 반영 사이클이 빠를수록 고도화가 가속됩니다.
이 결의 특징
MF가 콜드 스타트·장기 비활성 사용자에서 한계를 보인 진단에서 출발해 Two-Tower 전환을 오프라인 NDCG@10 8%→A/B CTR 5.2% 2단계로 검증한 실험 설계가 또렷합니다. 사용자 그룹별 효과 차이를 세분화해 신규 사용자에서 효과가 크다는 인사이트로 콜드 스타트 전략을 강화한 대목이, 실험을 결과 확인이 아닌 다음 개선의 입력으로 읽히게 하는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
'가설→검증→반영 사이클이 빠를수록 고도화가 가속된다'는 관점이 2단계 검증으로 받쳐질 때 통합합니다. 오프라인·온라인 지표가 함께 닫히는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.